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公开(公告)号：CN118116452A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311362572.X
申请日：2023-10-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种合成致死基因组合的预测方法及系统，1集中预测方法包括获取基因组合；基于双尾Wilcoxon秩和检验和Spearman相关性分析，利用基因组合获得基因组合的第一特征；基于igraph包的相关函数，利用基因组合获得基因组合的第二特征；基于GO语义相似性，利用基因组合评估基因组合的基因间的细胞组成、分子功能以及生物过程相似性，以获得基因组合的第三特征；基于OCSVM模型，利用基因组合和基因组合的各特征确定基因组合是否具有合成致死相互作用，以预测所述基因组合是否为合成致死基因组合；其中，igraph包的相关函数包括closeness、eccentricity以及page.rank。本发明能够预测基因组合是否为合成致死基因组合。
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公开(公告)号：CN116189775A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211414891.6
申请日：2022-11-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于生物医药领域，提供一种基于性别的肺腺癌免疫预后模型的构建方法。基于肺腺癌高通量测序数据和肺腺癌单细胞测序数据通过生物信息学整合分析得到分性别的免疫分型，根据女性和男性中的免疫相关差异表达基因分别构建女性和男性的免疫相关预后模型并利用独立数据集进行验证。基于性别的肺腺癌免疫预后模型可以针对患者的性别，更大限度的提高肺腺癌患者术后的生存率，促进个体化治疗。在肺腺癌患者接受根治性手术后，即可通过对上述预后模型中基因的检测和联合分析，快速评估该患者术后的预后风险级别，从而能够对风险级别较高的患者尽早地开展针对性治疗，帮助延长患者的生存时间。
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公开(公告)号：CN115762645A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211549221.5
申请日：2022-12-05
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于生物信息领域，公开了一种基于miRNA‑mRNA调控关系的合成致死基因组合的特征构建方法，包括以下步骤：获取isomiR序列，利用信息熵量化miRNA对应isomiR序列的不确定性，作为miRNA的特征；获取miRNA‑mRNA调控关系，找到对合成致死相关基因具有调控关系的miRNA，用表达相关系数作为权重对miRNA特征计算加权平均值；合成致死基因组合的特征即为2个相关基因上述计算结果的均值。本发明从isomiR角度出发，融入miRNA的调控作用以描述多分子关联，构建出具有系统生物学意义的合成致死基因组合特征，在构建合成致死基因组合预测模型时，提高了模型生物学方面的可解释性。
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公开(公告)号：CN114154396A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111305379.3
申请日：2021-11-05
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于生物信息领域，公开了一种跨物种编码多肽sORF的预测方法，整合了sORF数据库中人和小鼠、TAIR数据库中拟南芥以及NCBI数据库中部分原核生物的可编码蛋白的DNA序列，并通过数据过滤策略和负样本产生策略构建各物种相应的正负样本；提取序列特征，并利用最大相关最小冗余和增量选择的方法对训练集进行特征筛选，得到不同方法对应的最佳特征集，构建肽编码sORF预测模型；利用贪婪的网格搜索方法进行参数优化，构建基于支持向量机的最佳预测模型，并通过灵敏度、特异度、准确率和马修斯相关系数对预测模型经行评估。本方法有助于分类识别肽编码sORFs，对肽编码sORFs的研究和基因注释有重要意义。
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公开(公告)号：CN111899792A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010777126.5
申请日：2020-08-05
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于医药技术领域，具体涉及一种筛选具有肽编码能力小开放阅读框的方法，以基因组GC含量为依据，从数据库筛选具有sORFs注释的原核生物基因组，并将其按照基因组GC含量分组，然后将各基因组中具有明确生物功能的sORFs筛选出来，进而利用CD-Hit程序进行去冗余处理，依次以各基因组中肽编码sORFs作为正样本，其对应随机打乱序列为负样本，作为初步训练集分别预测其余基因组中的sORFs，将各基因组GC含量区间预测效果最好的基因组作为最终训练集来源基因组；基于筛选的训练集，以各序列密码子使用频率作为特征参数，利用分类器进行训练完成筛选。该方法对原核及真核生物都具有较好的筛选效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111883209A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010628297.1
申请日：2020-07-02
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于医药技术领域，具体涉及一种筛选乳腺癌肿瘤微环境中免疫浸润相关预后基因的方法，对TCGA-BRCA数据集和经过批次校正的3个GEO转录组数据集通过estimate算法进行肿瘤免疫相关基因分析，将得到的免疫相关基因评分数据按高低评分分组，然后进行差异表达分析；将TCGA-BRCA数据集和GEO转录组数据集得到的差异表达分析结果取交集；将两者取交集的结果结合临床数据进行单因素cox回归分析，再使用lasso回归分析，接着使用多因素cox回归分析，最后进行生存分析，得到乳腺癌免疫浸润相关预后基因。基于本方法筛选到的可信度较高的乳腺癌免疫浸润预后相关基因，可为乳腺癌的诊断和治疗提供有效信息。
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公开(公告)号：CN117393042A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311339424.6
申请日：2023-10-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G16B20/50 , G16B20/30 , G16B30/00 , G16B40/00 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种预测错义突变致病性的分析方法，包括获取待测基因的错义突变、蛋白质序列以及映射了错义突变的错义突变蛋白质序列；提取错义突变蛋白质序列的突变位点的氨基酸特征向量，并利用多尺度残差神经网络捕获氨基酸特征向量的多尺度特征；分别利用ESM‑1b和ProtT5‑XL‑U50获得氨基酸特征矩阵，并预处理各氨基酸特征矩阵；利用多头注意力网络多路径捕捉预处理后的氨基酸特征矩阵的映射特征后，通过多头融合和残差连接处理头注意力网络捕捉的映射特征，以确定各氨基酸特征矩阵的映射特征；将多尺度特征与各氨基酸特征矩阵的氨基酸映射特征串联合并获得突变位点的氨基酸特征，并利用氨基酸特征确定错义突变为致病性突变或良性突变。能够预测错义突变为致病性突变或良性突变。
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公开(公告)号：CN116144661A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310060578.5
申请日：2023-01-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: C12N15/113 , A61K31/713 , A61P35/00 , A61P29/00
Abstract: 本发明公开了一种抑制hsa_circ_0000825基因表达的干扰RNA及其应用。上述干扰RNA为siRNA，其正义链包含siRNA1:5′‑GACUGAAAGAGGAUGAGUU‑3′；siRNA2:5′‑UGAAAGAGGAUGAGUUAGA‑3′和/或，反义链包含如下核苷酸序列：siRNA1:5′‑AACUCAUCCUCUUUCAGUC‑3′；siRNA2:5′‑UCUAACUCAUCCUCUUUCA‑3′的核苷酸序列，其可有效抑制胆管癌细胞中hsa_circ_0000825基因表达，为预防或治疗hsa_circ_0000825相关疾病提供了新的选择。
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公开(公告)号：CN111128299B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN201911290283.7
申请日：2019-12-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种结直肠癌预后显著相关ceRNA调控网络的构建方法，基于高通量测序数据通过生物信息学整合分析筛选得到，包括：对收集的4个结直肠癌基因表达数据集进行差异基因表达分析，筛选共有的差异表达基因；通过String和Cytoscape软件，构建蛋白质‑蛋白质相互作用网络，结合相应基因的生存分析筛选得到关键基因，根据关键基因对上游miRNA进行预测分析，对上游miRNA进行结直肠癌病人生存分析，筛选出与预后显著相关的miRNA。基于miRNA进行相互作用的lncRNA筛选分析，筛选出与预后显著相关的lncRNA。将得到的关键基因（hub gene），miRNA，lncRNA通过其相互作用关系构建ceRNA网络，并根据lncRNA,miRNA和hub gene在COAD中的表达趋势进行评估，得到与COAD预后显著相关的ceRNA调控网络。
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公开(公告)号：CN111128299A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911290283.7
申请日：2019-12-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种结直肠癌预后显著相关ceRNA调控网络的构建方法，基于高通量测序数据通过生物信息学整合分析筛选得到，包括：对收集的4个结直肠癌基因表达数据集进行差异基因表达分析，筛选共有的差异表达基因；通过String和Cytoscape软件，构建蛋白质-蛋白质相互作用网络，结合相应基因的生存分析筛选得到关键基因，根据关键基因对上游miRNA进行预测分析，对上游miRNA进行结直肠癌病人生存分析，筛选出与预后显著相关的miRNA。基于miRNA进行相互作用的lncRNA筛选分析，筛选出与预后显著相关的lncRNA。将得到的关键基因（hub gene），miRNA，lncRNA通过其相互作用关系构建ceRNA网络，并根据lncRNA,miRNA和hub gene在COAD中的表达趋势进行评估，得到与COAD预后显著相关的ceRNA调控网络。
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