一种基于机器学习和多种统计学原理的癌症驱动基因鉴定方法

    公开(公告)号:CN108090328A

    公开(公告)日:2018-05-29

    申请号:CN201711496093.1

    申请日:2017-12-31

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习和多种统计学原理的癌症驱动基因鉴定方法,包括以下步骤:(1)整理数据为标准格式;(2)计算背景变异率;(3)统计学检验癌症驱动基因;(4)蒙特卡洛模拟统计量分布;(5)P值调整。本发明考虑了各个样本、基因和突变类型的背景变异率、多种突变类型对蛋白质功能的影响,采用得分检验来判断驱动基因,具有高稳健性,广泛适用于各类型癌症;并且在敏感性和特异性间达到了较好的平衡,既能检测到较多数量的驱动基因,又能保持较低的假阳性。本发明对于寻找癌症治疗的潜在位点和抗癌药物开发都具有重要意义。

    一种实现全分布式光纤传感网络的光交换路由结构及其方法

    公开(公告)号:CN108024162A

    公开(公告)日:2018-05-11

    申请号:CN201711165819.3

    申请日:2017-11-21

    Applicant: 浙江大学

    Inventor: 宋牟平 陆燕

    Abstract: 本发明提供了一种实现全分布式光纤传感网络的光交换路由结构,包括:至少一组光交换路由模块,每组光交换路由模块包括:正向光交换路由模块,用于对输入的经前段传感光纤衰弱的正向激励光进行光纤波长路由选择、中继放大后输出至后段传感光纤;基于所述正向光的反向光交换路由模块,用于对输入的后段传感光纤的反向传感光进行光纤波长路由选择、中继放大后输出至前段传感光纤。本发明还提供了一种利用上述光交换路由结构实现全分布式光纤传感的方法,该光交换路由结构的结构简单,能够对全分布式光纤传感的正向激励光和反向传感光分别进行光纤波长路由选择、中继放大,能多次路由和中继放大,可广泛应用于全分布式光纤传感网络。

    一种基于样本变化稳定性特征构建的卵巢癌生存预测系统

    公开(公告)号:CN115409771B

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202210657074.7

    申请日:2022-06-10

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于样本变化稳定性特征构建的卵巢癌生存预测系统,包括数据获取模块、数据预处理模块、冗余特征剔除模块、特征频率统计模块、样本变化稳定性特征筛选模块、任务相关特征筛选模块和生存预测模型构建模块。本发明针对特征筛选方法在样本变化时特征筛选结果发生变化问题,通过蒙特卡洛模拟进行多次样本采样并实施单变量特征筛选,统计分析特征被选中的频率,确定对样本变化具有稳定性的特征,即样本变化稳定性特征,最后通过特征筛选建立卵巢癌生存预测模型。该系统可以大大缓解特征筛选结果随样本变化的问题,并且能够有效提升模型的性能。本发明对提高基于医学影像组学的卵巢癌生存预测系统的鲁棒性以及表现能力具有重要意义。

    一种基于多份超声检查影像组学特征统计量构建的卵巢癌生存预测系统

    公开(公告)号:CN116416219A

    公开(公告)日:2023-07-11

    申请号:CN202310245204.0

    申请日:2023-03-15

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于多份超声检查影像组学特征统计量构建的卵巢癌生存预测系统,包括数据获取模块、特征提取模块、数据预处理模块、样本变化稳定性特征筛选模块、生存预测特征筛选模块以及生存预测模型构建模块。本发明针对病人超声检查采集的多病灶多角度特征进行统计分析,综合超声检查中从不同角度观察的病灶结果构建病人超声影像特征,重复采样实施Cox单变量筛选并在特征筛选过程中统计特征被选中的频率,确定对样本变化有稳定性的特征,最后结合预后信息筛选生存预测高相关的特征并建立卵巢癌生存预测系统。该系统相比仅采用最大肿瘤区域特征的模型效果更好,对提高基于医学影像组学的卵巢癌生存预测系统的鲁棒性和生存预测效果有重要意义。

    一种基于样本变化稳定性特征构建的卵巢癌生存预测系统

    公开(公告)号:CN115409771A

    公开(公告)日:2022-11-29

    申请号:CN202210657074.7

    申请日:2022-06-10

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于样本变化稳定性特征构建的卵巢癌生存预测系统,包括数据获取模块、数据预处理模块、冗余特征剔除模块、特征频率统计模块、样本变化稳定性特征筛选模块、任务相关特征筛选模块和生存预测模型构建模块。本发明针对特征筛选方法在样本变化时特征筛选结果发生变化问题,通过蒙特卡洛模拟进行多次样本采样并实施单变量特征筛选,统计分析特征被选中的频率,确定对样本变化具有稳定性的特征,即样本变化稳定性特征,最后通过特征筛选建立卵巢癌生存预测模型。该系统可以大大缓解特征筛选结果随样本变化的问题,并且能够有效提升模型的性能。本发明对提高基于医学影像组学的卵巢癌生存预测系统的鲁棒性以及表现能力具有重要意义。

    一种实现全分布式光纤传感网络的光交换路由结构及其方法

    公开(公告)号:CN108024162B

    公开(公告)日:2020-07-17

    申请号:CN201711165819.3

    申请日:2017-11-21

    Applicant: 浙江大学

    Inventor: 宋牟平 陆燕

    Abstract: 本发明提供了一种实现全分布式光纤传感网络的光交换路由结构,包括:至少一组光交换路由模块,每组光交换路由模块包括:正向光交换路由模块,用于对输入的经前段传感光纤衰弱的正向激励光进行光纤波长路由选择、中继放大后输出至后段传感光纤;基于所述正向光的反向光交换路由模块,用于对输入的后段传感光纤的反向传感光进行光纤波长路由选择、中继放大后输出至前段传感光纤。本发明还提供了一种利用上述光交换路由结构实现全分布式光纤传感的方法,该光交换路由结构的结构简单,能够对全分布式光纤传感的正向激励光和反向传感光分别进行光纤波长路由选择、中继放大,能多次路由和中继放大,可广泛应用于全分布式光纤传感网络。

    一种新型分子标记及其在制备用于肾透明细胞癌诊断和预后的试剂盒中的应用

    公开(公告)号:CN108559777B

    公开(公告)日:2020-07-14

    申请号:CN201810388509.6

    申请日:2018-04-26

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种新型分子标记及其在制备用于肾透明细胞癌诊断和预后的试剂盒中的应用,所述新型分子标记的RNA序列如SEQ ID NO:1~SEQ ID NO:57所示。以本发明标记物为基础,构建肾透明细胞癌诊断的数学模型;该模型灵敏度高,特异性好,AUC可高达0.997,诊断效果良好。此外,这57个tRF片段也可以作为肾透明细胞癌分型及预测病人生存期的分子标记物;在测试数据中,根据tRFs表达,肾透明细胞癌肿瘤样本被聚类成3个亚型,通过生存曲线分析显示这些亚型的生存期存在显著差异;本发明公开的新型的tRF分子标记物具有良好的诊断指标的特性,可以有效用于肾透明细胞癌诊断、分型和预后,具有较高的临床使用和推广价值。

    一种精确分辨tRNA来源片段末端单个核苷酸差异的检测方法

    公开(公告)号:CN108796048A

    公开(公告)日:2018-11-13

    申请号:CN201810663764.7

    申请日:2018-06-25

    CPC classification number: C12Q1/6851 C12Q2561/101 C12Q2531/113 C12Q2525/191

    Abstract: 本发明公开了一种精确分辨tRNA来源片段末端单个核苷酸差异的检测方法,包括以下步骤:(1)特异性接头序列、特异性逆转录引物与检测探针和引物序列的设计;(2)接头连接:在RNA中加入步骤(1)中设计的特异性接头序列,经过变性、退火、连接三步形成特异性末端环状发夹结构;(3)步骤(2)所述接头RNA与步骤(1)所述特异性逆转录引物混合进行逆转录;(4)TaqMan qPCR检测。本发明基于TaqMan qPCR方法,为生物体内tRF的研究提供了一种有效且便捷的可精确分辨不同tRF变体的方法,分辨率可精确至单个核苷酸差异,这对于全面深入研究tRF的生物学功能和作用机制具有有重要意义。

Patent Agency Ranking