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  • 本发明公开了一种基于人工智能的杂粮中刺激GLP‑1分泌功能因子的筛选方法,包括以下步骤:步骤一、杂粮样本预处理;步骤二、多维度特征数据获取;步骤三、人工智能筛选模型构建与训练;步骤四、功能因子筛选与验证,本发明的优点:本发明通过梯度溶剂提取...
  • 本发明涉及肿瘤分子生物学与精准医学技术领域,具体为一种肝细胞癌血管生成拟态相关恶性细胞亚群分子标志物的筛选系统及方法,该筛选系统包括:单细胞转录组分析模块,借AUCell、CytOTRACE算法及双重阈值筛选VMAMCs亚群;特征筛选建模模...
  • 本申请公开了一种用于质谱数据自动化分析与可视化的基于R脚本的网络分析系统及方法,涉及质谱数据分析领域,该系统中的用户交互模块用于提供图形化用户交互界面;数据上传模块用于接收原始质谱数据文件、校验文件格式、记录文件状态并将文件存储于本地指定目...
  • 本发明公开了一种基于快速质谱技术的血流感染致病菌快速检测方法,属于医疗检测技术领域。利用UVP‑TOFMS分析血流感染致病菌代谢气体,获得致病菌代谢轮廓谱图;对获得的致病菌代谢轮廓谱图数据进行预处理;利用堆叠算法集成预处理后的致病菌代谢轮廓...
  • 本发明公开了一种基于动态基线法确定PCR扩增曲线Ct值的方法及系统,涉及分子生物学技术领域,方法包括确定起势点;基于起势点确定基线起点和基准终点;确定基线;进行归一化处理;确定Ct值;输出扩增曲线与Ct值。本发明通过自动化计算基线阈值,无需...
  • 本发明属于生物信息学领域,涉及一种基于注意力机制的抗癌药物反应预测方法。首先,通过多层感知机捕获统一维度的药物和癌细胞系特征;其次,采用Transformer编码器融合药物特征,构建细胞编码器用于癌细胞系特征聚合;然后,设计跨模态交叉融合模...
  • 本发明公开了一种基于多分支深度卷积神经网络的蛋白质棕榈酰化转移酶预测方法及系统,属于生物信息学与人工智能技术领域。该方法包括:S1、获取待测蛋白序列;S2、将蛋白序列输入预先训练的 iPalmT 模型;S3、根据模型输出结果判断目标蛋白是否...
  • 本发明涉及多肽序列识别技术领域,尤其涉及一种基于对比学习的抗氧化肽预测方法及系统;通过构建标准数据集和多模态对比学习模型,显著提升了抗氧化肽预测的准确性与可靠性,通过融合序列特征、理化性质特征和结构特征三大模态特征,结合对比学习机制在潜在空...
  • 本发明提供了一种基于生物网络融合的致病驱动基因预测方法及相关设备,通过获取多种训练用驱动基因数据;基于蛋白质相互作用、基因序列相似性、KEGG通路共现、基因共表达模式及基因本体的语义相似性构建初始基因关系图谱,并将多种训练用人类驱动基因数据...
  • 本发明公开了一种糖基化点位预测的方法、装置、介质及设备。该方法首先遍历待预测蛋白质序列,找出其中符合天冬酰胺‑X‑丝氨酸或苏氨酸序列基序的待评估点位,然后通过对对应天冬酰胺点位和丝氨酸或苏氨酸点位标记化处理,输入至蛋白质语言模型得到对应嵌入...
  • 本发明提出了一种基于选择性状态空间模型(SSM)与半正定规划(SDP)求解的RNA二级结构预测方法,旨在解决现有方法计算复杂度高、效率低以及长程依赖建模困难的问题。该方法通过选择性状态空间模型提取RNA序列的全局特征,以解决长程依赖问题。通...
  • 本发明公开了一种基于线性回归模型鉴定中性粒细胞亚群的分群方法,通过现有的中性粒细胞库筛选得到最佳特征基因集,并通过皮尔逊相关系数方法,计算得到未知亚群的中性粒细胞与G5a亚群、G5b亚群和G5b亚群的相关系数,基于相关系数计算得到每个中性粒...
  • 一种基于蛋白质语言模型和深度学习的真菌效应蛋白预测模型,涉及生物信息学和深度学习技术领域,本发明方法为:一、真菌效应蛋白数据与非效应蛋白数据收集;二、通过蛋白质语言模型获取蛋白质嵌入;三、对数据进行过采样处理;四、深度学习模型构建;五、模型...
  • 本发明公开一种基于加权集成卷积神经网络噬菌体宿主预测方法,包括:对输入的噬菌体蛋白序列和宿主受体蛋白序列获得联合特征向量;将噬菌体‑宿主对作为正样本,对每个噬菌体随机选择非宿主细菌生成负样本,划分为M个子集,每个子集与全部正样本合并形成M个...
  • 本发明公开一种多组学数据驱动的疾病靶点发现方法、系统和计算机存储介质,结合因果分析与多组学共定位,极大提高了候选基因的生物学可信度和可验证性,降低了噪声和假阳性结果;通过整合遗传学、表达调控和细胞状态信息,系统性筛选致病因子,提高了靶点发现...
  • 本申请公开了一种模型训练方法、预测方法、装置、设备、存储介质及产品,涉及计算机技术领域,以提升蛋白质功能预测的性能。该方法包括:获取训练数据集,其中,所述训练数据集包括:蛋白质功能注释数据集和GO数据集,所述蛋白质功能注释数据集中的每条蛋白...
  • 本发明公开了基于免疫分析与可解释机器学习构建肺腺癌诊断模型的方法,属于生物医学工程领域,包括数据获取与预处理:获取包含肺腺癌样本基因表达数据、生存数据、免疫细胞浸润丰度数据及免疫检查点基因数据的实验数据集,以及包含肺腺癌肿瘤组织与正常组织样...
  • 本发明公开一种用于多倍体基因组的单倍型解析组装方法及装置。本发明开发了一种整合HiC数据与组装图以提升准确性、完整性和连续性的单倍型解析支架构建方法。通过利用源自长读长重叠的图连通性,有效克服了HiC的关键局限。应用于复杂的多倍体基因组,与...
  • 本发明公开了一种基于动态变阶unitig‑level图的DNA序列组装方法及系统,涉及生物信息学与DNA存储技术领域;其通过构建伪基因组及源感知k‑mer索引,并采用Mid‑Max与Min‑Mid两阶段变阶扩展策略,动态调整k值以增强图结构...
  • 本发明适用于计算生物学与寄生虫分子流行病学技术领域,提供了一种一种弓形虫群体结构解析的全基因组机器学习方法及系统。本发明利用全基因组测序数据构建SNP基因型概率矩阵,结合无监督聚类识别最优群体结构,再通过监督标签整合与监督学习模型实现弓形虫...
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