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公开(公告)号：CN116609520B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310862476.5
申请日：2023-07-14
申请人： 汤臣倍健股份有限公司 , 中国科学院上海营养与健康研究所 , 中国科学院分子细胞科学卓越创新中心
摘要： 本申请涉及生物领域，具体涉及一种表型状态模型及其使用方法，还涉及构建受试者表型状态模型的方法以及由所述方法构建的表型状态模型。本申请还涉及用于评估受试者的表型状态的试剂盒。本申请所提供的建立模型的方法、通过该方法所构建的模型以及提供的试剂盒，尤其适合评估中国人群的健康状态。
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公开(公告)号：CN116609520A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310862476.5
申请日：2023-07-14
申请人： 汤臣倍健股份有限公司 , 中国科学院上海营养与健康研究所 , 中国科学院分子细胞科学卓越创新中心
摘要： 本申请涉及生物领域，具体涉及一种表型状态模型及其使用方法，还涉及构建受试者表型状态模型的方法以及由所述方法构建的表型状态模型。本申请还涉及用于评估受试者的表型状态的试剂盒。本申请所提供的建立模型的方法、通过该方法所构建的模型以及提供的试剂盒，尤其适合评估中国人群的健康状态。
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公开(公告)号：CN116626276A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310862474.6
申请日：2023-07-14
申请人： 汤臣倍健股份有限公司 , 中国科学院上海营养与健康研究所 , 中国科学院分子细胞科学卓越创新中心
摘要： 本申请涉及生物领域，具体涉及一种弹性稳态模型及其使用方法，还涉及构建受试者弹性稳态模型的方法以及由所述方法构建的弹性稳态模型。本申请还涉及用于评估受试者的弹性稳态的试剂盒。本申请所提供的建立模型的方法、通过该方法所构建的模型以及提供的试剂盒，尤其适合评估中国人群的健康状态。
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公开(公告)号：CN116626276B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202310862474.6
申请日：2023-07-14
申请人： 汤臣倍健股份有限公司 , 中国科学院上海营养与健康研究所 , 中国科学院分子细胞科学卓越创新中心
摘要： 本申请涉及生物领域，具体涉及一种弹性稳态模型及其使用方法，还涉及构建受试者弹性稳态模型的方法以及由所述方法构建的弹性稳态模型。本申请还涉及用于评估受试者的弹性稳态的试剂盒。本申请所提供的建立模型的方法、通过该方法所构建的模型以及提供的试剂盒，尤其适合评估中国人群的健康状态。
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公开(公告)号：CN113674799A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202010407210.8
申请日：2020-05-14
申请人： 中国科学院分子细胞科学卓越创新中心
摘要： 本发明公开了一种基因网络数量性状定位检测方法和系统，克服现有的表达数量性状基因座方法存在的忽略基因相互作用的不足。其技术方案为：本发明的nQTL模型是检测级联关联为基因型→基因网络→表型，而非传统eQTL方法的基因型→基因表达→表型。本发明在单样本网络的基础上开发了新的nQTL框架，不仅可以识别用于分析复杂生物学过程的边对/网络特征，而且还可以识别表征每种表型及其子类型的边对/网络特征。
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公开(公告)号：CN117811941A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202211214483.6
申请日：2022-09-30
申请人： 华为技术有限公司 , 中国科学院分子细胞科学卓越创新中心
IPC分类号： H04L41/147 , H04L41/142 , H04W24/00 , H04B17/373 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F17/18
摘要： 本申请实施例公开了一种信道时间序列的预测方法和相关设备，用于预测未来时刻的信道时间序列。本申请实施例方法包括：在本申请中，首先获取M个时刻的信道时间序列，得到X(tm)＝{xn(tm)|m＝1,2,…,M}(n＝1,2,…,N)，N为一个时刻内信道时间序列的数量，其中，M和N均为正整数。接着，基于所述X(tm)＝{xn(tm)|m＝1,2,…,M}(n＝1,2,…,N)构建映射Ψp，其中，Ψp(X(tm))＝xn(tm+p‑1)(p＝2,3,…,L)，L‑1为要预测的时间步数，并以X(tm)(m＝1,2,…,M‑p+1)作为输入，以xn(tm+p‑1)(m＝1,2,…,M‑p+1)作为输出，进行关于高斯过程回归GPR的拟合，得到Ψp(p＝2,3,…,L)。最后，将X(tm)(m＝M‑p+2,M‑p+3,…,M)分别输入所述Ψp(p＝2,3,…,L)，得到xn(tm+p‑1)(n＝1,2,…,N；m＝1,2,…,M；p＝2,3,…,L)的预测值，从而实现了对信道时间序列的多步预测。相比较现有的单步预测，本申请不会在预测过程中累积或放大误差，预测结果较为准确。
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公开(公告)号：CN113674799B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202010407210.8
申请日：2020-05-14
申请人： 中国科学院分子细胞科学卓越创新中心
摘要： 本发明公开了一种基因网络数量性状定位检测方法和系统，克服现有的表达数量性状基因座方法存在的忽略基因相互作用的不足。其技术方案为：本发明的nQTL模型是检测级联关联为基因型→基因网络→表型，而非传统eQTL方法的基因型→基因表达→表型。本发明在单样本网络的基础上开发了新的nQTL框架，不仅可以识别用于分析复杂生物学过程的边对/网络特征，而且还可以识别表征每种表型及其子类型的边对/网络特征。
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公开(公告)号：CN112529144B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN201910876022.7
申请日：2019-09-17
申请人： 中国科学院分子细胞科学卓越创新中心 , 中山大学
IPC分类号： G06N3/0464 , G06N20/00 , G06Q10/04
摘要： 本发明公开了一种面向短期时间序列预测的预期性学习方法和系统，解决短期高维时间序列的预测问题，实现对短期高维数据的精确多步预测。其技术方案为：从时序数据中选出用于预测的变量，基于训练出的两个神经网络模型进行面向短期时间序列预测的预期性学习，最终输出已选预测变量需要预测的部分。
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公开(公告)号：CN114077913A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202010818836.8
申请日：2020-08-14
申请人： 中国科学院分子细胞科学卓越创新中心 , 陈培 , 刘锐
摘要： 本发明公开了一种基于自动储层神经网络的多步预测未来风速的方法和系统，实现了未来信息的准确快速的多步预测，维持了对噪声和系统时变的较高鲁棒性并避免了过拟合问题。其技术方案为：针对短时间高维风速数据，基于延迟嵌入理论，利用时空信息转换，将观测到的高维动力学作为储层，把高维风速数据映射到目标变量的未来信息，自动储层神经网络通过求解一对共轭时空信息交互方程来实现对目标变量的多步预测。
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公开(公告)号：CN112529144A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201910876022.7
申请日：2019-09-17
申请人： 中国科学院分子细胞科学卓越创新中心 , 中山大学
摘要： 本发明公开了一种面向短期时间序列预测的预期性学习方法和系统，解决短期高维时间序列的预测问题，实现对短期高维数据的精确多步预测。其技术方案为：从时序数据中选出用于预测的变量，基于训练出的两个神经网络模型进行面向短期时间序列预测的预期性学习，最终输出已选预测变量需要预测的部分。
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