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公开(公告)号：CN115662509B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202211227289.1
申请日：2022-10-09
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网的表观遗传靶点预测的分类方法及装置，应用于表观遗传分析。具体包括：构建蛋白质‑化合物活性关联信息配对表，蛋白质‑化合物活性关联信息配对表的基本信息包括化合物分子的简化分子线性输入规范信息；将化合物分子的简化分子线性输入规范信息转化为化合物的分子图；通过门控神经网络对分子图进行特征提取；通过机器学习模型对提取到的特征进行分类；利用评分函数对分类结果进行准确性评估。图神经网模型对化合物分子信息的特征提取，特征提取充分，有利于验证影响机器学习模型的预测效果。
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公开(公告)号：CN112435714B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202011211932.2
申请日：2020-11-03
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种肿瘤免疫亚型分类方法及系统，该方法包括：获取包括多个肿瘤组织的RNA‑seq测序数据和基因表达谱数据的样本数据集；计算样本数据集中的每一样本所对应的肿瘤组织中的微生物丰度数据、免疫细胞比例数据和与免疫相关的基因表达数据；以微生物丰度数据、免疫细胞比例数据和与免疫相关的基因表达数据为分类特征，构建训练样本数据集，并采用SMOTE算法对少数类进行扩充，对随机森林模型进行训练，并通过加权的形式，对随机森林模型进行改进：增加少数类的权重，使决策树分类器偏重于少数类，提高少数类的分类准确率。本发明可提高肿瘤免疫亚型分类预测的准确性，为肿瘤免疫治疗提供新的靶标。
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公开(公告)号：CN111899882B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202010791646.1
申请日：2020-08-07
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种预测癌症的方法及系统，该方法包括：针对癌症病人与正常人的基因表达谱数据进行差异性分析，获得差异性基因；基于加权基因共表达网络分析对癌症病人与正常人的基因表达谱数据进行分析，得到枢纽基因；并通过变分自编码器算法对差异性基因的基因表达谱数据进行处理，得到降维数据；将枢纽基因的基因表达谱数据和降维数据共同作为预设类型的癌症分类器的分类特征，通过癌症分类器实现癌症病人与正常人的精准分类。本发明的预测癌症的方法及系统将加权基因共表达网络分析得到的枢纽基因的基因表达谱数据和变分自编码器处理后的降维数据共同作为癌症分类器的分类特征，从而有效提高了癌症分类器的准确率，达到了高效预测癌症的目的。
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公开(公告)号：CN102436371A
公开(公告)日：2012-05-02
申请号：CN201110253610.9
申请日：2011-08-30
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明提供一种面向普适环境的上下文感知中间件构造方法及装置，装置包括：上下文获取模块、上下文处理模块、上下文访问模块；方法包括：获取软件运行环境中的上下文信息和上下文事件信息；对接收到的上下文信息进行建模，以获取上下文信息模型；基于规则推理和事件驱动的信息处理机制，实现上下文信息的聚合和上下文事件的管理；向用户提供统一的访问接口，实现同步请求访问模式和异步通知访问模式相结合的上下文信息互补访问模式，向上层应用程序提供便捷的上下文信息访问机制。本发明能够针对实际接收到的上下文信息进行建模，并针对上下文信息对模型进行更新，以使其适应普适环境开放、多变特性。
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公开(公告)号：CN117409962A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311721701.X
申请日：2023-12-14
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于基因调控网络的微生物标记物的筛选方法，涉及数据处理技术领域，方法包括：通过基因调控网络，确定关键调控基因；根据免疫细胞比例，确定差异免疫细胞；根据关键调控基因和差异免疫细胞，对样本进行分类，确定出肿瘤组与正常组；确定肿瘤组样本中的各类微生物的丰度；构建微生物相互作用网络；对微生物相互作用网络中的节点按照MCC值由高到低的顺序进行排序，将排序靠前的第一预设数量的微生物确定为关键微生物。在本发明中，可以找到肿瘤类样本高风险组与低风险组间具备差异的关键微生物，为肿瘤诊断确定可靠的微生物特征，提升肿瘤预后治疗的科学性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117036762A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310975304.9
申请日：2023-08-03
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种多模态数据聚类方法，属于数据处理技术领域，包括获取样本数据集；提取图像数据的边缘特征；提取转录组数据的差异性特征，差异性特征包括mRNA特征和miRNA特征；计算各个样本数据的相关系数矩阵；采用软阈值，对相关系数矩阵进行非线性映射；计算各个样本与其余样本的连通度；计算离散化的连通度以及相应的概率，得到样本间距离矩阵；通过K‑means++聚类算法对样本数据进行预聚类；将样本间距离矩阵转化为样本间相似度矩阵；根据预聚类信息，构建核矩阵；根据核矩阵，对样本间相似度矩阵进行迭代；综合在mRNA数据视图、microRNA数据视图以及Image数据视图下的样本间相似度矩阵，得到样本间相似度融合矩阵；通过谱聚类算法，对样本进行聚类。
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公开(公告)号：CN102622227A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210044862.5
申请日：2012-02-24
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明公开一种支持动态配置的构件模型及构件工厂，该构件包括业务接口、构件体和管理外壳；其中，构件体用于包含子构件；管理外壳提供支持动态配置的元接口。在Java平台下，构件工厂基于体系结构描述实例化构件，包括：元接口实现框架、ADL解析器、字节码动态产生器和类动态加载器。其中，元接口实现框架提供基于体系结构的动态配置方法，包括：生命周期协调器将构件由运行状态切换到相对静止的安全配置状态；在安全期内，成员管理器用于在构件体内部添加、删除或者更新子构件，绑定连接器用于对构件接口之间的连接关系进行动态调整。本发明使得第三方可以通过构件元接口对其体系结构进行在线配置，可有效提升系统在运行阶段的动态扩展性。
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公开(公告)号：CN119377415A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411977154.6
申请日：2024-12-31
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F16/353 , G06F16/334 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种中文不良言论检测方法及系统，涉及言论检测技术领域，方法包括：获取包含不良言论的初始推文数据集；对初始推文数据集进行包括数据清洗和格式化的预处理；利用多模型一致性投票策略，对预处理后的初始推文数据集进行分类标注，获得中文不良言论数据集；构建中文不良言论检测模型；将中文不良言论数据集输入至中文不良言论检测模型中进行训练；获取实时中文不良言论数据集；将中文不良言论数据集输入至训练后的中文不良言论检测模型，输出中文不良言论检测结果。本发明提升了中文不良言论的检测效果，确保模型能够从多角度全面捕捉输入样本的本质特征。
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公开(公告)号：CN118798210A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410787167.0
申请日：2024-06-18
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F40/30 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种基于BERT和生成对抗网络的煽动性言论识别方法及系统，涉及数据传输技术领域，方法包括：获取煽动性言论样本数据；构建基于BERT和生成对抗网络的煽动性言论识别模型；通过BERT模型，从煽动性言论样本数据中提取数据特征；根据数据特征，通过对抗性训练，训练生成对抗网络中的生成器以及鉴别器；获取待识别数据；通过BERT模型，从待识别数据中提取待识别数据特征；根据待识别数据特征，通过训练完成的鉴别器，识别待识别数据中的煽动性言论。本发明可以准确识别出煽动性言论，提升煽动性言论的识别准确性。
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公开(公告)号：CN118314962A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410456975.9
申请日：2024-04-16
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种胃肠癌分型方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：获取样本数据集，样本数据集包括多个胃肠癌样本，每个胃肠癌样本包括多种生物学特征数据；根据各个样本包括的生物学特征数据，计算各个样本之间的相似度；根据各个样本之间的相似度，构建样本相似度网络；计算样本相似度网络的融合矩阵；通过一致性聚类算法，基于融合矩阵，对样本进行聚类分析，确定各个样本的胃肠癌分型。本发明可以通过样本相似性网络对多组生物学特征数据进行有效融合，将不同生物学特征的信息整合起来得到融合矩阵，通过一致性聚类算法对样本进行聚类分析，确定各个样本的胃肠癌分型，提升胃肠癌分型的准确性。
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