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  • 本发明涉及一种适用于豆科根瘤器官单细胞空间转录组三维重构的方法, 其包括将单细胞数据和空间组数据整合, 然后再整合X射线成像数据的步骤, 任选地, 单细胞数据的获得通过snRNA‑seq技术进行, 任选地, 空间组数据的获得通过Stereo...
  • 本发明提供植物根尖单细胞空间转录组三维重构的方法, 所述方法包括以下步骤:a. 基于X射线成像显微技术对第一植物根尖进行三维成像, 获得X射线成像显微数据;b. 基于Stereo‑seq对第二植物根尖的一个或多个冷冻切片的转录组进行捕获与分...
  • 本发明属于数据处理技术领域, 本发明公开了基于聚类分析的哨点基因库数据处理方法, 包括:提取哨点基因库中样本的基因表达数据, 构建静态特征空间和动态时序空间;对静态特征空间进行初步聚类, 得到初始静态分组;在各静态分组内切换至动态时序空间,...
  • 本发明公开了基于图卷积神经网络的生物标志物识别系统, 包括:对不同病理阶段的基因调控网络进行图嵌入, 得到不同病理阶段的基因调控网络中基因节点的低维向量表征;基于基因节点的低维向量表征, 采用聚类算法对不同病理阶段的基因节点进行聚类;计算偏...
  • 本公开涉及一种基因数据的处理方法与电子设备, 涉及数据处理技术领域, 包括:识别用户的基因检测结果中的突变基因;确定与该突变基因关联的目标病症;该目标病症关联的突变基因为至少一个;根据该目标病症关联的突变基因数量, 确定该目标病症的患病概率...
  • 本申请涉及一种高通量测序数据的变异位点确定方法、装置及电子设备, 涉及生物信息技术领域, 其中方法包括:首先获取第一高通量测序数据中待审核位点对应的序列信息和位点信息;依据序列信息和位点信息, 确定待审核位点对应的第一特征值数据;将第一特征...
  • 本申请设计的一种法医物证多人身份鉴定方法, 包括以下步骤:S1、优化短串联重复序列图谱数学模型;S2、对短串联重复序列图谱数学模型进行预处理, 获取含有信息的位点;S3、使用均值漂移算法对图谱中峰点进行处理, 收敛到密度局部极大值点, 输出...
  • 本申请涉及生物信息学与细胞分子生物学交叉技术领域, 公开一种基于亚细胞定位手段的乳腺癌FOXO3基因动态分布计量方法。包括:获取数据获取模块采集的FOXO3相关的单分型碱性氨基酸数据、两簇碱性氨基酸数据及依赖磷酸化诱导的氨基酸数据;基于隐性...
  • 本发明提供了一种基于血液样本的女性个体生物学年龄推测方法及系统, 涉及生物技术领域, 方法包括:获取甲基化芯片数据;建立Elastic Net回归模型;将各个甲基化芯片数据输入至Elastic Net回归模型, 输出第一预测年龄, 并提取与...
  • 本发明涉及基因变异检测技术领域, 具体是一种基于半监督学习的拷贝数变异检测方法。包括从测序读段的比对信息中获取参考基因组序列每个正常窗口的读段深度信号和映射质量信号, 对所有正常窗口的读段深度信号进行GC含量偏差矫正;采用循环二进制分割算法...
  • 本发明公开了一种基于转录组测序的恶性细胞分离方法及系统, 其中方法包括:步骤1、读取和预处理转录组测序数据;步骤2、基于基因位置计算窗口CNV;步骤3、分别计算患者级和样本级CNV阈值;步骤4、进行参考相关性分析, 包括:参考细胞确定, 细...
  • 本说明书实施例提供了一种遗传性肿瘤核苷酸多态性的检测方法、装置及存储介质, 其中, 方法包括:获取读取序列和参考序列;将所述读取序列和所述参考序列分别输入到第一检测工具和第二检测工具, 其中所述第一检测工具的检测方法基于第二代检测技术, 包...
  • 本发明公开了一种基于门控多模态路由的蛋白质亚细胞定位方法及系统, 涉及蛋白质亚细胞定位技术领域, 包括获取蛋白质图像和蛋白质序列;分别采用ConvNeXt‑V2网络和ESM‑2模型, 对蛋白质图像和蛋白质序列进行特征提取, 得到图像特征和序...
  • 本发明涉及一种微生物菌株DNA混合编码及其基因表达的交替Transformer深度预测方法, 属于生物信息学和人工智能交叉领域。该方法的核心在于构建一种能高效捕捉DNA序列特征的深度学习模型, 实现对目标基因在特定微生物宿主中表达水平的端到...
  • 本发明涉及一种可解释的高通量多组学标记特征筛选方法, 包括:获取医学多组学数据集, 并根据所述医学多组学数据集获取输入张量;对所述输入张量进行随机特征丢弃;将处理后的张量进行基于注意力的动态非线性特征筛选;通过决策模型对筛选得到的特征进行结...
  • 本发明属于医药领域, 具体是指用于防治阿尔茨海默病的健脑通脉片制备方法, 包括如下步骤:(1)成分解析与鉴定;(2)网络‑代谢组学联合分析;(3)体外细胞模型验证;(4)体内动物模型机制研究, 所述成分解析与鉴定包括:(1)提取物制备:(2...
  • 本发明公开了一种基于多尺度特征融合的药物靶标结合亲和力预测方法, 该方法在药物分子表示中引入原子、原子团与分子级的多尺度结构特征, 结合图神经网络与序列建模模块作为特征提取器, 利用多头双线性交叉注意力机制实现蛋白质与药物不同尺度特征间的深...
  • 本发明开发了一个基于常规活检样本病理组学特征的预测模型, 用于评估接受EGFR‑TKI治疗的EGFR突变LUAD患者的复发风险。根据病理组学数据, 首次发现了5个病理组学特征, 并基于该5个特征构建了患者评分模型pathomicScore。...
  • 本申请涉及生物信息技术领域, 公开了一种基于深度学习的花生蛋白质互作预测方法、系统及介质。该方法包括:通过k‑mers和Word2Vec算法对花生蛋白质序列生成词嵌入向量, 与one‑hot编码、理化特征和PSSM信息拼接得到综合特征向量;...
  • 本发明涉及一种基于H&E数字病理切片跨模态预测免疫组化分子表型的方法。它解决了现有技术中免疫组化分子表型检查方法耗时长且诊断准确性不佳的问题。它包括S1、数据预处理:根据标注信息将H&E数字病理切片切分并分配标签;S2、使用迁移学习训练卷积...
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