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  • 本发明提供了一种复发性拷贝数变异的分析方法、分析装置、电子设备及存储介质,分析方法包括:获取复发性拷贝数变异数据集和复发性拷贝数变异检测过程中的检测数据;利用复发性拷贝数变异数据集与检测数据的比较,建立复发性拷贝数变异分析流程,以得到检测数...
  • 本发明涉及临床病原体领域,提供一种基于机器学习的临床病原体感染判读的方法,获取原始测序数据,去除低质量读段,使用生物信息学工具去除包括载体序列和接头序列的噪音,并将所有数据标准化为FASTQ格式,得到清洗后的数据;将清洗后的数据比对到参考基...
  • 本发明属于活性位点预测技术领域,具体涉及一种基于图神经网络的酶活性位点预测方法。为实现对活性位点的高精度预测,本发明的酶活性位点预测模型HFGN采用双分支架构:酶分支整合了三维结构、PLM嵌入、同源性得分与EC功能注释,并通过注意力机制实现...
  • 本申请提供一种AAV变体组织特异性筛选方法、装置、系统和存储介质,涉及生物工程和基因治疗技术领域。所述筛选方法包括:构建AAV变体文库;获取高通量测序数据;应用变化点检测算法处理高通量测序数据,并依据噪声过滤阈值对测序数据进行过滤;应用标准...
  • 本发明公开了一种基于16S rRNA高变区的菌种鉴定方法。本发明综合16S rRNA的多个高变区,通过分子进化树的方法,研究不同可变区的特定菌种和同属其他菌种的区分能力,最终可以找到不同高变区的组合,达到在种水平鉴定该特定菌种的目的。
  • 本发明公开了一种基于多模态融合与动态图胶囊网络的蛋白质特征提取方法,它包括如下步骤:步骤S1、接收批次蛋白质序列集合;步骤S2、对所述蛋白质序列分别进行One‑Hot编码操作及掩码生成操作;步骤S3、将所述蛋白质序列输入预训练蛋白语言模型并...
  • 本发明公开了一种基于基因作用方式的药用植物表型预测方法,首先根据基因对表型的影响方式构建基于基因作用方式的药用植物表型预测模型,针对关键基因对表型的影响,引入高斯噪声和稀疏正则化损失对关键基因特征进行提取,同时使用隐藏层进行数据降维保证模型...
  • 本发明公开了一种跨物种RBP‑RNA相互作用预测方法、系统及应用,涉及RNA转录后调控和深度学习技术领域。该方法包括步骤:获取待预测的RNA一级序列,并对RNA一级序列进行结构预测,得到RNA的二级结构序列;构建相互作用预测模型,利用多物种...
  • 本公开提供了一种基于人工智能的变异点位预测筛选系统及方法,本公开中,文献检索模块用于抓取多源证据的数据,并基于抓取的数据构建用于变异点位预测的医学知识图谱;其中,利用训练好的图谱构建模型对抓取的数据进行实体识别、关系抽取,以及基于识别得到的...
  • 本发明公开了一种基于AI的基因数据分析系统,通过多组学数据矩阵;通过1D‑CNN一维卷积神经网络对所述多组学数据矩阵进行局部关联模式挖掘,通过持续同调分析识别基因网络的拓扑结构,并利用动态注意力机制对序列特征和拓扑特征矩阵分配动态权重,输出...
  • 本发明提供一种外泌体膜蛋白互作用网络分析方法,属于外泌体膜蛋白互作用网络技术领域,发明提出的外泌体膜蛋白互作用网络分析方法首先从数据库获取目标蛋白质的序列和结构信息,继而通过物化特征向量描述蛋白质属性并进行降维聚类。然后利用创新的蛋白质互作...
  • 本发明提供了一种蛋白质组学复杂翻译后修饰规模化快速鉴定方法,包括:对样本的原始蛋白质数据进行预处理,得到一级信号峰簇和每个一级信号峰对应的候选二级信号峰集合;基于一级信号峰簇和候选二级信号峰集合确定一级信号峰和二级信号峰峰对;基于预先训练好...
  • 本申请的目的是提供一种用于获得蛋白小分子评估模型的方法、设备及介质,该方法包括:将作为训练数据的蛋白质信息与小分子信息输入蛋白小分子评估模型;通过蛋白小分子评估模型根据蛋白质信息与小分子信息生成对应的原子表征,将所述原子表征输入距离分布预测...
  • 本发明公开了一种用于基因组表型预测的双向多层状态空间模型,包括双向处理模块、多层状态空间模型模块以及解码模块;所述双向处理模块用于同时提取基因组序列的正向和反向依赖关系,生成正向和反向特征表示;所述多层状态空间模型模块用于提取基因组序列的局...
  • 本申请提供了全基因组遗传效应估计方法、装置及应用,属于生物信息技术领域。前述方法包括:获取预定表型的群体全基因组数据;对所述群体全基因组数据进行区段划分;基于每个区段非遗传贡献信息和SNP的平均遗传贡献信息,获取所述每个区段的收敛参数;将所...
  • 本申请提供了全基因组遗传效应估计方法、装置及应用。该方法包括:获取预定表型的群体全基因组数据;对群体全基因组数据进行区段划分;基于每个区段非遗传贡献信息和SNP的平均遗传贡献信息,获取每个区段的第一收敛参数;将第一收敛参数输入至第一子模型中...
  • 本发明公开了基于多模态学习的肌纤维特化核心靶点挖掘方法及系统,具体涉及家禽肌肉生物学研究技术领域,用于解决现有活体检测中多模态数据时空对齐精度不足导致的靶点挖掘可靠性问题;通过获取活体鹅肌肉组织影像学和分子组学数据,进行空间配准和时序对齐处...
  • 本发明公开了一种跨模态交互融合的结构图特征提取方法,该方法利用多层图同构网络提取药物分子的局部邻域特征和全局拓扑特征,从而提高模型捕捉细微结构变化的能力;集成了卷积神经网络与多头卷积自注意力机制,以全面捕捉蛋白质序列中的局部特征和长程依赖关...
  • 本发明公开了一种结合人工智能预测与多靶点敲除的2型糖尿病小鼠模型构建方法。获取并标准化小鼠多组学数据和表型基线数据,形成标准化建模数据集;基于所述数据构建涵盖胰岛β细胞功能在内的相互作用图谱;筛选得到目标靶点组合和目标表型预测结果,生成构建...
  • 本发明公开了一种基于网络药理学分析YZH治疗肝损伤机制的方法,通过油酸改性磁性Fe3O4、添加4‑乙烯基苯甲酸乙酯与2‑甲基丙酸‑3‑庚烯基酯制备的磁性固相萃取微球充分提取YZH中主要成分,结合LC‑MS/MS与中药代谢物数据库进行成分鉴定...
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