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公开(公告)号：CN113899702A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111063987.8
申请日：2021-09-10
Applicant: 三峡大学
IPC: G01N21/25 , G01N21/31 , G01N21/33 , G01N21/64 , G01N21/65 , G01N21/73 , G01N24/08 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于量子傅里叶变换的疫苗多光谱快速检测方法，方法基于疫苗多光谱快速检测系统，包括如下步骤：步骤1，多光谱采集模块采集疫苗样品的多光谱数据；步骤2，多光谱采集模块将数据输入疫苗多光谱数据库；步骤3，量子傅里叶变换模块对疫苗多光谱数据库进行数据变换；步骤4、神经网络学习模块对疫苗样品的单一种类光谱特征进行学习和提取；步骤5、神经网络学习模块对疫苗样品的多光谱特征矩阵进行多光谱交叉学习；步骤6、疫苗检测结果输出。本发明能应用于大批量、精准、快速、无损的疫苗检测。
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公开(公告)号：CN109584969B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201811326879.3
申请日：2018-11-08
Applicant: 三峡大学
IPC: G16C10/00
Abstract: 一种先导化合物的量子动力学计算方法，包括构建先导化合物的量子动力学模型库；将先导化合物的相关信息进行量子化处理，构建出先导化合物的数据库；使用量子筛选随机发现活性化合物；在数据库系统中搜索符合所需性质的先导化合物和活性成份，通过量子动力学模型产生真随机数进行组合，由量子筛选机制构造各种化合物模型；通过量子动力学模型构造活性化合物分子间的相互作用，以及与生物体细胞间的相互作用。根据量子动力学演化机制来检验药效；对合成的活性化合物进行后期的量子检验模拟实验，建立化合物分子与靶点蛋白结合时的量子动力学模型。本发明通过量子动力学方法演化分析分子结构间的相互作用，能够以更高准确率和更低成本得到对应某种病理结构的先导化合物。
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公开(公告)号：CN109584969A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811326879.3
申请日：2018-11-08
Applicant: 三峡大学
IPC: G16C10/00
Abstract: 一种先导化合物的量子动力学计算方法，包括构建先导化合物的量子动力学模型库；将先导化合物的相关信息进行量子化处理，构建出先导化合物的数据库；使用量子筛选随机发现活性化合物；在数据库系统中搜索符合所需性质的先导化合物和活性成份，通过量子动力学模型产生真随机数进行组合，由量子筛选机制构造各种化合物模型；通过量子动力学模型构造活性化合物分子间的相互作用，以及与生物体细胞间的相互作用。根据量子动力学演化机制来检验药效；对合成的活性化合物进行后期的量子检验模拟实验，建立化合物分子与靶点蛋白结合时的量子动力学模型。本发明通过量子动力学方法演化分析分子结构间的相互作用，能够以更高准确率和更低成本得到对应某种病理结构的先导化合物。
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