基于图神经网络和知识图谱的靶点基因预测系统

    公开(公告)号:CN116779022A

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202310739334.X

    申请日:2023-06-21

    Inventor: 杨铠源 袁野

    Abstract: 一种基于图神经网络和知识图谱的靶点基因预测系统,包括:预处理模块、知识图谱构建模块和图神经网络模块,预处理模块对输入的基因表达数据进行预处理,融合多个数据库的基因互作网络,构建出基因相互作用的图结构;知识图谱构建模块将基因相互作用的图结构、基因表达数据和已知靶点信息融合构建出知识图谱;图神经网络模块通过构建基于图注意力网络GAT的网络模型,并在离线阶段基于知识图谱对网络模型进行训练,并在在线阶段对实时输入的基因表达数据进行分类识别。本发明以基因之间的作用关系为基础构建图结构,使用有向图对多个数据库的基因调控网络进行整合建模,且使用了改进的图神经网络训练节点嵌入,同时整合了多组学数据,能够得到更加精确的预测结果,可以改善数据单一和可解释性问题。

    一种基于视觉信息融合的无人机分阶段自主着艇方法

    公开(公告)号:CN108594848B

    公开(公告)日:2021-01-22

    申请号:CN201810270640.2

    申请日:2018-03-29

    Abstract: 本发明涉及一种基于视觉信息融合的无人机分阶段自主着艇方法,包括以下步骤:1)地标制作:将无人艇上相应目标着陆点作为地标,在地标上贴置AprilTags标签,并调整无人机摄像头的角度;2)图像处理:根据摄像头的参数信息和摄像头捕捉到的图像信息,在发现地标时获取摄像机和地标间的相对位姿Xct;3)信息融合:将摄像机和地标间的相对位姿Xct与IMU的测量数据进行信息融合后,获取无人艇在无人机参考系下的实时相对位姿Xvs;4)运动控制:根据实时相对位姿Xvs采用嵌套控制方式保证飞行稳定以及路径跟踪,同时采用分阶段的着艇方法进行着艇。与现有技术相比,本发明具有实时有效、避免滞后、稳定安全等优点。

    一种基于视觉信息融合的无人机分阶段自主着艇方法

    公开(公告)号:CN108594848A

    公开(公告)日:2018-09-28

    申请号:CN201810270640.2

    申请日:2018-03-29

    CPC classification number: G05D1/101

    Abstract: 本发明涉及一种基于视觉信息融合的无人机分阶段自主着艇方法,包括以下步骤:1)地标制作:将无人艇上相应目标着陆点作为地标,在地标上贴置AprilTags标签,并调整无人机摄像头的角度;2)图像处理:根据摄像头的参数信息和摄像头捕捉到的图像信息,在发现地标时获取摄像机和地标间的相对位姿Xct;3)信息融合:将摄像机和地标间的相对位姿Xct与IMU的测量数据进行信息融合后,获取无人艇在无人机参考系下的实时相对位姿Xvs;4)运动控制:根据实时相对位姿Xvs采用嵌套控制方式保证飞行稳定以及路径跟踪,同时采用分阶段的着艇方法进行着艇。与现有技术相比,本发明具有实时有效、避免滞后、稳定安全等优点。

    基于马赫-曾德调制器的光电鉴相锁相装置

    公开(公告)号:CN106452432A

    公开(公告)日:2017-02-22

    申请号:CN201610776696.6

    申请日:2016-08-30

    CPC classification number: H03L7/089

    Abstract: 一种基于马赫-曾德调制器的光电鉴相锁相装置,包括光时钟振荡源、电时钟振荡源、马赫-曾德调制器、光电探测器、环路滤波器、信号采集器和信号反馈链路。本发明采用马赫-曾德调制器作为电光鉴相单元,将电时钟信号加载至光时钟信号,而后经过一个光电转换单元检测出两个时钟信号的相位误差。另一方面,该装置通过将检测出的相位误差信号通过环路滤波器反馈至光时钟信号源或电时钟信号源,实现两个时钟信号的锁定。这对于提升微波光子雷达和相参通信系统等需要高相参性信号源的微波光子学系统的性能,具有十分关键的作用。

    多通道光模数转换系统中宽带信号采集通道失配校正方法

    公开(公告)号:CN106444216A

    公开(公告)日:2017-02-22

    申请号:CN201610788637.0

    申请日:2016-08-31

    CPC classification number: G02F7/00

    Abstract: 一种多通道模数转换系统中宽带信号的通道失配校正方法,适用于多通道光模数转换系统,包括步骤信号量化处理,短时傅里叶变换,计算延时误差Δtn和幅度误差an,进行失配补偿等步骤。本发明消除宽带信号量化频谱混叠效应,从而实现宽带信号采样中的通道失配校正技术,消除了通道失配产生的杂散信号,保证了较高的量化精度,可广泛用于超宽带雷达、瞬态信号检测、对抗、高能物理等领域的高速宽带信号采集与处理等领域。

    基于RNA速度和基因调控关系的细胞伪时间轨迹分析方法及系统

    公开(公告)号:CN116705161A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310491219.5

    申请日:2023-05-05

    Abstract: 一种基于RNA速度和基因调控关系的细胞伪时间轨迹分析方法及系统,通过对基因表达进行预处理后,筛选出潜在的调控关系,并据此建立RNA速度模型;使用推广EM算法对其模型参数进行迭代优化,再通过整合在各个基因上的RNA速度优化模型后,进行伪时间分析和细胞分化轨迹预测。本发明摆脱现有技术对于剪切/未剪切信息的依赖。这样既可以大大提高模型的拟合能力,又能将RNA velocity模型推广到不能提供剪切/未剪切信息的单细胞转录组数据集中。

    一种空间转录组细胞聚类、分析方法

    公开(公告)号:CN114091603A

    公开(公告)日:2022-02-25

    申请号:CN202111385235.3

    申请日:2021-11-22

    Abstract: 一种空间转录组细胞聚类方法,包括步骤:对于空间转路组中每个细胞基因表达进行预处理;根据所述空间转路组的细胞坐标生成邻接矩阵A,获得空间转录组细胞的图结构表示,由细胞特征矩阵X表示细胞基因表达,将邻接矩阵A和细胞特征矩阵X输入经过训练的图卷积神经网络模型DGI;所述图卷积神经网络模型DGI输出具有空间信息的结点特征表示;对所述结点特征表示采用降维、聚类算法处理后,识别、获得所述空间转录组细胞类型。

    多通道光模数转换系统中宽带信号采集通道失配校正方法

    公开(公告)号:CN106444216B

    公开(公告)日:2019-07-30

    申请号:CN201610788637.0

    申请日:2016-08-31

    Abstract: 一种多通道模数转换系统中宽带信号的通道失配校正方法,适用于多通道光模数转换系统,包括步骤信号量化处理,短时傅里叶变换,计算延时误差Δtn和幅度误差an,进行失配补偿等步骤。本发明消除宽带信号量化频谱混叠效应,从而实现宽带信号采样中的通道失配校正技术,消除了通道失配产生的杂散信号,保证了较高的量化精度,可广泛用于超宽带雷达、瞬态信号检测、对抗、高能物理等领域的高速宽带信号采集与处理等领域。

    基于基因网络图表示的单细胞序列生成系统

    公开(公告)号:CN119964644A

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202510049937.6

    申请日:2025-01-13

    Inventor: 袁野 程佳贝

    Abstract: 一种基于基因网络图表示的单细胞序列生成系统,包括:序列‑图转换器、迭代模块、图‑序列转换器和迭代模块,其中:序列‑图转换器根据遗传和调控关系,将单细胞基因序列转换为单细胞基因网络图;迭代模块施加衰减约束并学习一跳参数,即单细胞基因网络图中边的参数,通过图扩散算法迭代推导得出多跳关系;图‑序列转换器分离单细胞基因网络图上所有节点向量并按照转换前序列中的基因顺序重排,得到单细胞基因序列。本发明基于基因网络图表示的单细胞基础模型的计算框架处理单细胞测序数据,通过使用基因网络知识优化和轻量化单细胞基础模型的表示,将各种单细胞基础模型整合为支柱,并提高其性能。

    基于局部靶的siRNA抑制率及脱靶性预测方法

    公开(公告)号:CN116935968A

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202310832532.0

    申请日:2023-07-08

    Inventor: 袁野 刘斌

    Abstract: 一种基于局部靶的siRNA抑制率及脱靶性预测方法,在离线阶段通过构建混合神经网络并采用针对siRNA和局部靶mRNA提取构建多维度特征进行训练,在在线阶段采用训练后的混合神经网络对实时输入的待检测siRNA和局部靶mRNA进行预测后经后处理进一步筛选得到最终siRNA序列并经后处理实现脱靶性预测。本发明利用局部靶mRNA的独热序列特征、反义链的热力学特征、其他先验知识特征作为输入,以混合神经网络的方式构建siRNA抑制率预测模型,并将其与脱靶性预测方法融合,同时充分考虑高有效性和高特异性。

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