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公开(公告)号：CN115678912B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202110844208.1
申请日：2021-07-26
Applicant: 福州大学
IPC: C12N15/85 , C12N15/90 , C12N15/113 , C12N9/22 , C07K14/47 , A01K67/0278 , A61L27/22 , A61L27/54 , A61L27/60
Abstract: 本发明公开了一种构建DGTM转基因斑马鱼作为载体表达人源DGTM蛋白的方法。该方法主要是利用CRISPR‑Cas9技术，将人源的DGTM因子即DNP63A、GRHL2、TFAP2A和MYC基因联合敲入到斑马鱼的染色体上，构建成转基因斑马鱼，使其表达人源的DGTM蛋白。本发明使用CRISPR‑Cas9基因编辑技术，首次将人源的DGTM因子联合整合到斑马鱼基因组上，首次用斑马鱼作为载体表达人源蛋白，具有较高的安全性。这为烧伤、创面、创伤、手术、美容等相关皮肤创面修复提供人源性DGTM材料成为可能。
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公开(公告)号：CN115678912A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110844208.1
申请日：2021-07-26
Applicant: 福州大学
IPC: C12N15/85 , C12N15/90 , C12N15/113 , C12N9/22 , C07K14/47 , A01K67/027 , A61L27/22 , A61L27/54 , A61L27/60
Abstract: 本发明公开了一种构建DGTM转基因斑马鱼作为载体表达人源DGTM蛋白的方法。该方法主要是利用CRISPR‑Cas9技术，将人源的DGTM因子即DNP63A、GRHL2、TFAP2A和MYC基因联合敲入到斑马鱼的染色体上，构建成转基因斑马鱼，使其表达人源的DGTM蛋白。本发明使用CRISPR‑Cas9基因编辑技术，首次将人源的DGTM因子联合整合到斑马鱼基因组上，首次用斑马鱼作为载体表达人源蛋白，具有较高的安全性。这为烧伤、创面、创伤、手术、美容等相关皮肤创面修复提供人源性DGTM材料成为可能。
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公开(公告)号：CN114317675A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210007769.0
申请日：2022-01-06
Applicant: 福州大学
IPC: C12Q1/14 , C12Q1/10 , C12Q1/06 , C12Q1/04 , G06V20/69 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , C12R1/385 , C12R1/445 , C12R1/19 , C12R1/01
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习定性和定量不同创面细菌的检测方法，包括以下步骤：步骤S1:获取制备琼脂平板，并获取平板菌落图像；步骤S2:对平板菌落图像采用OpenCV的absdiff差分算法获取平板菌落图像后续各个时间点与背景图的差分结果，并预处理，得到训练集；步骤S3:构建并训练DetectionNet二分类检测网络；步骤S4:将待测创面样本的平板菌落图像输入训练后的分类检测网络，确定样品中不同种类细菌类型。本发明对培养早期的细菌具有精准的定性和定量能力，有效提高检测效率。
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公开(公告)号：CN109321555B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN201811306105.4
申请日：2018-11-05
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供一种丝氨酸蛋白酶及其在枇杷保鲜上的应用，本发明通过发酵培养解淀粉芽孢杆菌MG‑3制备发酵液，从发酵液中分离纯化抗菌蛋白，其氨基酸序列如SEQ ID NO.1所示，建立抗菌蛋白的实验纯化方法并鉴定该抗菌蛋白，研究其稳定性，并应用在枇杷上研究其保鲜效果，为更好地研究利用该菌株及其抗菌物质防治果蔬病害提供依据，并为实现微生物杀菌剂的工业化应用奠定基础。
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公开(公告)号：CN111370073A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010122995.4
申请日：2020-02-27
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的药物互作规则预测方法。使用大量具有药物互作规则的药物对标签训练基于图卷积以及全连的深度学习网络。网络首先训练三层权重共享的图卷积(GCNN)以及注意力池化来提取到输入药物对的高纬度特征，然后通过三层全连接(FN)神经网络进行进一步特征提取，最后通过一个多分类函数进行药物互作规则的预测。将训练好的网络应用到当前需要预测的药物对，在决策层即可获得输入药物对的互作结果。本发明中的网络可以有效地识别115种药物相互作用规则，不仅可以在药物发现过程中对候选分子可能药物互作的预测，而且同时可以指导合理地用药，促进用药安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110607266A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201911010492.1
申请日：2019-10-21
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供一种产褐藻胶裂解酶的黄杆菌及其应用。所述的黄杆菌B2，保藏编号为CGMCC No.17354。该黄杆菌B2的菌落颜色为黄色，菌落相连，不形成芽孢，不运动，革兰氏阴性菌。所述的黄杆菌是从腐烂的海带中筛选到的，用于产褐藻胶裂解酶，褐藻胶裂解酶的酶活力达到53 U/mL，该酶能够降解褐藻胶，其降解产物为褐藻寡糖，该降解菌的发现对褐藻胶裂解酶及后期褐藻寡糖的制备具有一定的商业价值。
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公开(公告)号：CN109856102A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910259960.2
申请日：2019-04-02
Applicant: 福州大学
IPC: G01N21/64
Abstract: 本发明涉及一种检测水产品次黄嘌呤的生物传感器及其应用，属于食品分析领域。本发明基于铂纳米(Pt NPs)的催化活性，构建了一种荧光生物传感器，用于检测水产品中次黄嘌呤Hx的含量。所提出的传感系统由黄嘌呤氧化酶XOD，邻苯二胺OPD和Pt NPs组成，根据Hx在XOD存在下与氧反应，产生尿酸和H2O2,Pt NPs可催化OPD与H2O2的氧化反应生成发黄色荧光的2,3-吩嗪二胺，提出了一种快速、简便、灵敏的水产品新鲜度的检测方法。该检测新方法中的Pt NPs的制备简单易得，可以实现对水产品新鲜度的简便分析，具有操作简单，灵敏度和选择性高的特点。易于推广使用。
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公开(公告)号：CN109321555A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811306105.4
申请日：2018-11-05
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供一种丝氨酸蛋白酶及其在枇杷保鲜上的应用，本发明通过发酵培养解淀粉芽孢杆菌MG-3制备发酵液，从发酵液中分离纯化抗菌蛋白，其氨基酸序列如SEQ ID NO.1所示，建立抗菌蛋白的实验纯化方法并鉴定该抗菌蛋白，研究其稳定性，并应用在枇杷上研究其保鲜效果，为更好地研究利用该菌株及其抗菌物质防治果蔬病害提供依据，并为实现微生物杀菌剂的工业化应用奠定基础。
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公开(公告)号：CN119811603A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411877425.0
申请日：2024-12-19
Applicant: 福州大学
IPC: G16H30/40 , G16H30/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图像特征的皮肤病智能识别系统及筛查方法，涉及人工智能技术领域。本发明收集皮肤病图像数据，并上传至标注系统，通过专业医生辅助完成标签标记。构建的皮肤病数据集涵盖皮肤镜类型数据数据和临床拍摄图像数据。对标注后的数据分别进行数据增强、标准化、归一化及图像尺寸统一调整后，输入深度学习模型进行训练；设计并构建适用于皮肤病图像特征识别的深度神经网络DCSNeXt模型，根据数据类别设计专用分类器，分别对两类数据进行模型训练和性能测试；进一步使用多种现有常用图像识别模型对本数据集进行训练测试，并与DCSNeXt模型在测试集上的性能表现进行对比；此外，收集近两年的相关文献中两种类型的皮肤病图像数据，选取性能表现较好的模型对其进行无标签预测分析。本发明可实现对皮肤镜和临床拍摄皮肤病图像的特征化智能分析，为皮肤病图像的特征提取和分类提供技术支持，可广泛应用于皮肤科临床辅助分析、远程医疗及医学教学领域，推动皮肤病智能化分析的发展。
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公开(公告)号：CN111370073B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010122995.4
申请日：2020-02-27
Applicant: 福州大学
IPC: G16C20/30 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0475 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的药物互作规则预测方法。使用大量具有药物互作规则的药物对标签训练基于图卷积以及全连的深度学习网络。网络首先训练三层权重共享的图卷积(GCNN)以及注意力池化来提取到输入药物对的高纬度特征，然后通过三层全连接(FN)神经网络进行进一步特征提取，最后通过一个多分类函数进行药物互作规则的预测。将训练好的网络应用到当前需要预测的药物对，在决策层即可获得输入药物对的互作结果。本发明中的网络可以有效地识别115种药物相互作用规则，不仅可以在药物发现过程中对候选分子可能药物互作的预测，而且同时可以指导合理地用药，促进用药安全。
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