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公开(公告)号：CN116469457A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310704181.5
申请日：2023-06-14
Applicant: 普瑞基准科技(北京)有限公司 , 普瑞基准生物医药(苏州)有限公司 , 北京普康瑞仁医学检验所有限公司
Abstract: 本发明公开了MHC与抗原多肽结合、呈递及免疫原性的预测模型训练方法和装置，属于生物信息及细胞免疫技术领域。本发明构建了抗原多肽分别与MHC‑I及MHC‑II的结合、呈递及免疫原性的多任务学习神经网络模型，能够利用从充足的结合和呈递数据集中学习到的特征来增强对数据量较少的免疫原性的学习，并能够通过同一模型同时得到抗原多肽与MHC的结合、呈递及免疫原性的预测结果，从而可以结合此三个免疫应答过程相互依赖的特点，对该抗原‑MHC分子对的重要生物意义产生综合判断。
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公开(公告)号：CN115019881B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210830132.1
申请日：2022-07-15
Applicant: 普瑞基准科技(北京)有限公司 , 普瑞基准生物医药(苏州)有限公司 , 北京普康瑞仁医学检验所有限公司
Abstract: 本发明公开了基于基因蛋白活性的小分子抗肿瘤效果鉴定方法及系统。方法包括：基于肿瘤细胞的基因表达数据，获取关键节点基因和从属基因，关键节点基因与多个从属基因存在相关关系，从属基因用于反映关键节点基因的蛋白活性；计算关键节点基因在小分子干扰前后的蛋白活性，获得对应小分子干扰前的蛋白活性的关键节点基因的蛋白活性静态图谱和小分子干扰后的蛋白活性的关键节点基因的蛋白活性变化图谱；比较变化图谱和静态图谱，基于Fisher精确性检验和多重检验校正确定小分子是否可以逆转肿瘤细胞的生理状态，并判断小分子对静态图谱的逆转效果及小分子的抗肿瘤效果，提高了推断小分子抗肿瘤效果的准确性与敏感性。
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公开(公告)号：CN114990202B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210903055.8
申请日：2022-07-29
Applicant: 普瑞基准科技(北京)有限公司 , 普瑞基准生物医药(苏州)有限公司 , 北京普康瑞仁医学检验所有限公司
IPC: C12Q1/6876 , C12Q1/6874 , C12N15/11 , G16B20/30
Abstract: 本发明公开了SNP位点在评估基因组异常中的应用及评估基因组异常的方法。SNP位点为在染色体上接近均匀分布的双等位基因高多态性位点，各个SNP位点的群体最小等位基因频率均分布于0.05‑0.5之间；各个SNP位点在基因组上的密度为16.5个/百万基因组碱基；以各个SNP位点为中心的250‑350个核苷酸的GC含量为40‑60%；且各个SNP位点符合哈迪‑温伯格平衡定律，同时满足群体分化系数低于0.05。采用本发明提供的技术方案得到的基因组异常评估结果具有更高的精度，能发现更多更全面的基因组异常情况，能处理染色体结构不变的基因组异常情况，更适用于中国人群，更加准确。
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公开(公告)号：CN114792574B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210717050.6
申请日：2022-06-23
Applicant: 普瑞基准生物医药(苏州)有限公司 , 普瑞基准科技(北京)有限公司 , 北京普康瑞仁医学检验所有限公司
Abstract: 本发明公开了基于图神经网络模型预测药物互作所致肝毒性的方法，包括建立基于图神经网络的预测药物互作所致肝毒性的深度学习模型，基于所述深度学习模型进行药物互作所致肝毒性预测，其中，利用基于图神经网络构建的药物分子编码器对两个药物分子编码，通过全连接神经网络预测出两个药物互作所致肝毒性分数，根据预测出的肝毒性分数，判断上述两个药物联用是否会导致肝毒性出现。本发明不仅在一定程度上减少了药物联用临床前毒性研究开发的资金与时间投入，同时还能准确预测出药物联用时的药物互作肝毒性，避免了患者因联用多种药物对肝造成的损伤，减少了在开发新的治疗方案时不必要的药物联用临床实验，提高了临床实验的成功率。
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公开(公告)号：CN114792574A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210717050.6
申请日：2022-06-23
Applicant: 普瑞基准生物医药(苏州)有限公司 , 普瑞基准科技(北京)有限公司 , 北京普康瑞仁医学检验所有限公司
Abstract: 本发明公开了基于图神经网络模型预测药物互作所致肝毒性的方法，包括建立基于图神经网络的预测药物互作所致肝毒性的深度学习模型，基于所述深度学习模型进行药物互作所致肝毒性预测，其中，利用基于图神经网络构建的药物分子编码器对两个药物分子编码，通过全连接神经网络预测出两个药物互作所致肝毒性分数，根据预测出的肝毒性分数，判断上述两个药物联用是否会导致肝毒性出现。本发明不仅在一定程度上减少了药物联用临床前毒性研究开发的资金与时间投入，同时还能准确预测出药物联用时的药物互作肝毒性，避免了患者因联用多种药物对肝造成的损伤，减少了在开发新的治疗方案时不必要的药物联用临床实验，提高了临床实验的成功率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114360743A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210257005.7
申请日：2022-03-16
Applicant: 普瑞基准生物医药(苏州)有限公司 , 普瑞基准科技(北京)有限公司 , 北京普康瑞仁医学检验所有限公司
Abstract: 一种药物作用后差异转录表达谱及药物适应症的预测方法，包括：建立预测药物作用后差异转录表达谱的深度学习模型；基于深度学习模型预测药物作用后差异转录表达谱，预测包括不同细胞系、扰动时长与药物剂量条件下的差异转录表达谱；以及将预测获得的药物作用后差异转录表达谱与已有药物的差异转录表达谱进行相似性比较，预测药物的适应症。还公开了对应的系统、电子设备以及可读存储介质，直接通过药物的分子信息，预测药物在不同种类细胞系、不同剂量、不同处理时间后的差异转录表达谱，一定程度上减少临床前开发的资金与时间投入，与已知适应症药物的表达谱进行相似度计算，选出潜在的适应症，减少不必要的临床实验，提高临床实验的成功率。
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公开(公告)号：CN114067907A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202010758480.3
申请日：2020-07-31
Applicant: 普瑞基准生物医药(苏州)有限公司 , 普瑞基准科技(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供了一种准确鉴定RNA病毒基因组变异的方法。所述方法基于二代测序技术，通过改造clean reads以及提供新的分析策略和流程，最大限度的减轻NGS测序引入的错误，实现RNA病毒基因组变异的准确检测。
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公开(公告)号：CN117594133A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410081934.6
申请日：2024-01-19
Applicant: 普瑞基准科技(北京)有限公司 , 普瑞基准生物医药(苏州)有限公司 , 北京普康瑞仁医学检验所有限公司
Abstract: 本发明公开了用于判别子宫病变类别的生物标志物的筛选方法及其应用，属于生物标志物技术领域。筛选方法为：首先统计每个基因在血小板中的表达值；然后进行非监督聚类，并基于非监督聚类的结果与疾病标签的一致性筛选得到候选特征基因集合；再绘制ROC曲线并计算AUC值，根据AUC值筛选新的候选特征基因集合；最后利用新的候选特征基因集合中的所有基因的表达值以及疾病标签训练机器学习模型，得到训练好的机器学习模型及其对应的基因组合，将该基因组合作为用于判别子宫病变类别生物标志物。本发明可以在临床应用中实现无创检测，而且生物标志物数量精简，既包含了综合的信息也避免了较高的检测成本，可以通过qPCR技术检测。
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公开(公告)号：CN116364174A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310618765.0
申请日：2023-05-29
Applicant: 普瑞基准生物医药(苏州)有限公司 , 普瑞基准科技(北京)有限公司 , 北京普康瑞仁医学检验所有限公司
Abstract: 本发明公开了一种转录因子活性计算方法、存储器及电子设备，属于生物信息技术领域。方法包括：在各个细胞类群中计算转录因子基因表达值和非转录因子基因表达值的互信息；根据互信息的大小和互信息的统计显著性筛选转录因子的靶标基因；根据转录因子基因表达值和靶标基因表达值的相关性筛选正向调控靶标基因和负向调控靶标基因；计算正向调控靶标基因表达值、负向调控靶标基因表达值与转录因子基因表达值的平均互信息，并将该平均互信息作为转录因子的活性。本发明基于细胞类群的基因表达信息计算转录因子活性，还基于统计学方法对转录因子潜在的靶标基因进行筛选，同时考虑正向调控和负向调控的靶标基因，提高了转录因子活性计算的准确度。
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公开(公告)号：CN116312866A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310517581.5
申请日：2023-05-09
Applicant: 普瑞基准生物医药(苏州)有限公司 , 普瑞基准科技(北京)有限公司 , 北京普康瑞仁医学检验所有限公司
Abstract: 本发明公开了合成致死基因对预测模型的训练方法、装置和电子设备，属于生物医疗信息技术领域。训练方法包括：获取训练数据，包括选自人类全部编码基因的合成致死基因对和非合成致死基因对，以及所述人类全部编码基因对应的基因细胞系敲除效应指数谱；利用训练数据训练深度学习模型，以输出合成致死基因对，得到合成致死基因对预测模型。实现了对人类全部编码基因合成致死对的预测。因此，采用本发明提供的技术方案可以减少不必要的临床实验，从而减少了临床前的资金与时间投入。而且，利用预测得到的合成致死基因对可以筛选出潜在的合成致死靶标，还可以基于不同细胞系中的预测结果拓展验证潜在的适应症，提高了临床实验的成功率。
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