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公开(公告)号：CN120048354A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202411878411.0
申请日：2024-12-19
Applicant: 南京农业大学三亚研究院 , 南京农业大学 , 南京星罗智能科技有限公司
IPC: G16B30/10 , G16B40/20 , G06F18/243 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种大豆油、蛋白质含量预测和其SNP分析方法及系统，方法包括获取大豆样本数据集；对预处理后的大豆样本数据集进行特征选择和维度筛选，以得到筛选后的第一数据集；对第一数据集进行编码，编码基于碱基维度引入权重，以得到编码数据；将编码数据输入至预测模型，对油含量及蛋白质含量进行预测；对预测模型进解释性分析，获取SNP位点对表型的影响数据。本发明通过结合LD分析、GWAS分析、SVR模型和SHAP解释性分析，实现了在高维小样本数据中对大豆油和蛋白质含量的精准预测，同时提升了模型的解释性和可操作性。不仅能够有效降低数据冗余，还能够识别出与目标表型显著相关的SNP位点，提高了对基因型与表型关系的理解能力。
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公开(公告)号：CN119775364A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411989474.3
申请日：2024-12-31
Applicant: 江苏省家禽科学研究所 , 南京农业大学 , 南京星罗智能科技有限公司
IPC: C07K7/08 , C12N15/11 , A61K38/10 , A61K45/06 , A61P31/04 , A23K20/147 , A23K20/195 , A23B2/762
Abstract: 本发明公开了抗菌肽CL18及其应用，所述抗菌肽CL18的氨基酸序列如SEQ ID NO.1所示，本发明的抗菌肽抑菌能力强，在较小浓度即可起到抑菌作用。除此之外，本发明的抗菌肽不受沙门氏菌耐药性的影响，对沙门氏菌的抑制作用明显，能有效防控沙门氏菌病。将本发明的抗菌肽制备成抗菌药物、饲料添加剂或喂养料，对于畜禽养殖业的健康发展具有重要意义。
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公开(公告)号：CN118465202A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410910017.4
申请日：2024-07-09
Applicant: 南京星罗基因科技有限公司 , 南京农业大学
IPC: G01N33/08 , G01N21/31 , G01N21/01 , G06V20/60 , G06V10/143 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/771 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了本发明设计了一种电子装置及对鸡蛋性别的无损识别方法。其中电子装置包括，存储计算机可读指令的存储器和处理器。处理器在执行计算机可读指令时被配置成：能够处理受精鸡蛋特定波段的光谱图像。本发明能够直接处理受精鸡蛋特定波段的光谱图像，其通过该装置进行鸡蛋公母的识别效率更高，耗时极大缩短。
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公开(公告)号：CN119132419B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411595666.6
申请日：2024-11-11
Applicant: 南京农业大学 , 南京星罗智能科技有限公司
IPC: G16B40/00 , G16B20/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种蛋白质互作预测方法、系统、计算机设备和存储介质，涉及生物技术领域，包括：输入层接收蛋白质特征编码，并重塑为二维向量；隐藏层通过卷积、池化、残差块和全连接层进行特征提取，通过ReLU函数引入非线性变换；输出层通过Sigmoid函数输出互作概率，并通过二元交叉熵损失函数进行优化；通过随机梯度下降优化器训练蛋白质互作预测模型。本发明提供的蛋白质互作预测方法使用UniPPI模型与传统特征提取不同组合方式，与传统机器学习模型以及深度学习模型对比，UniPPI模型具有更高的准确率、精度为以及F1得分。
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公开(公告)号：CN119661651A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411989918.3
申请日：2024-12-31
Applicant: 南京农业大学 , 江苏省家禽科学研究所 , 南京星罗智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了抗菌肽CR19及其应用，所述抗菌肽CR19的氨基酸序列如SEQ ID NO.1所示，本发明的抗菌肽抑菌能力强，在较小浓度即可起到抑菌作用。除此之外，本发明的抗菌肽不受沙门氏菌耐药性的影响，对沙门氏菌的抑制作用明显，能有效防控沙门氏菌病。将本发明的抗菌肽制备成抗菌药物、饲料添加剂或喂养料，对于畜禽养殖业的健康发展具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116309791B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310551893.8
申请日：2023-05-17
Applicant: 南京星罗基因科技有限公司 , 南京农业大学
IPC: G06T7/62 , G06T7/194 , G06V10/20 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种禽类羽毛面积参数的检测方法，包括：基于羽毛图像采集，对羽毛图像进行预处理；通过目标检测算法，构建目标检测模型，输出羽毛在图像中的位置；通过图像切割算法，经过多次迭代后，完成整体图像的前后景分割；通过闭运算算法，对羽毛轮廓进行边缘平滑；通过文字识别算法和随机抽样一致性算法，将轮廓的像素面积转换为真实的面积，从而输出最准确的面积参数。本发明能准确识别目标，使得羽毛获得的面积边缘光滑，提高自动化程度，降低人工成本，提升了对图像中重叠羽毛的分割效果，达到了目标的百分百识别，使得输出的面积参数符合生产需要。
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公开(公告)号：CN119379592A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411253064.2
申请日：2024-09-09
Applicant: 南京星罗智能科技有限公司 , 南京农业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01N21/88
Abstract: 本发明公开了一种酒瓶内部细小杂质识别方法及系统，方法包括：获取瓶子中杂质图片数据；基于目标检测算法和关键点检测算法，建立杂质识别检测模型，将杂质图片数据输入至杂质识别检测模型进行训练；结合分类损失函数、监测边框损失函数、关键点损失函数和关键点置信度损失函数，并赋予各类损失函数可调节权重，评估杂质识别检测模型对杂质位置、类别以及关键点检测的准确性；利用训练优化后的杂质识别检测模型检测获取杂质所在区域和杂质类别。本发明通过结合YOLO目标检测算法与图像关键点检测及姿态识别算法，创新性地实现了瓶装酒内部细小杂质的精准自动化检测，显著提高了碎小颗粒的检测率，解决了传统方法中的大量漏检问题。
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公开(公告)号：CN118470540A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410909955.2
申请日：2024-07-09
Applicant: 南京星罗基因科技有限公司 , 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种网络模型、构建方法、对鸡蛋性别的无损识别方法及系统，其中识别鸡蛋性别的网络模型，包括能够筛选受精鸡蛋的特征的光谱图像波段的第一过滤层；和，能够进一步提取受精鸡蛋的图像特征和通道特征的第二过滤层。本发明能够利用原始图像光谱直接作为输出，摒弃了平均光谱方法浪费潜在有用信息的弊端，并完善了深度学习在处理大维度的高光谱图像时，收敛慢，参数多，精确度不够的问题，能够在鸡蛋孵化的第十天实现性别鉴定。
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公开(公告)号：CN116312744A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310560948.1
申请日：2023-05-18
Applicant: 南京星罗基因科技有限公司 , 南京农业大学
IPC: G16B5/00 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于生物信息获取的技术领域，公开了一种基于GNN神经网络的生物信息获取方法，在信息提取方面，通过使用MDL_molfile进行输入，可以涵括原子以及原子键更多的特征；在计算方面，使用精简张量存储分子底物信息，可以用于大规模的计算以及结果存储；在分子结构方面，可以处理更复杂的分子结构，捕捉原子间相互作用，并且可以处理不同大小的分子，在网络训练过程中可以找到它们的差异，有很高的实用价值。
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公开(公告)号：CN116625976A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310376137.6
申请日：2023-04-10
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/31 , G01N21/59 , G01N21/01
Abstract: 本发明公开了一种微生物浓度的监测系统及方法，包括光源驱动模块、光电转换模块、无线传输模块、A/D模数转换模块、MCU芯片、上位机、LED光源、光源波长测算模块，所述LED光源、透镜、待测溶液、光电转换模块构成利用光电转换监测微生物浓度的监测通路，所述待测溶液为用于监测微生物浓度的微生物培养溶液。本发明构建的监测系统将传统以光吸收为定量指标转换为光散射，采用最优波长的LED光源作为光源测定系统光密度ODsys，通过建立偏最小二乘法线性模型及四阶多项式非线性模型进行拟合校准得到OD600nm，提高抗色素干扰能力，以及提高高浓度(OD600nm>2.5)测定准确性。
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