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公开(公告)号：CN119479822B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411507320.6
申请日：2024-10-28
Applicant: 南开大学
IPC: G16B40/00 , G06V20/69 , G06V10/62 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N5/01
Abstract: 本申请公开了一种基于机器学习的病毒感染检测方法及相关装置，涉及病毒感染检测技术领域，该方法包括：获取包含病毒包膜和病毒基因组的荧光斑点随时间变化的位置信息的双色标记荧光轨迹数据，并分别提取得到病毒包膜轨迹数据和病毒基因组轨迹数据；根据预设匹配规则对病毒包膜轨迹数据和病毒基因组轨迹数据进行匹配，确定配对轨迹数据；最后根据配对轨迹数据，利用基于机器学习算法构建并训练好的病毒释放检测模型，得到病毒释放检测结果。本申请上述方案通过全自动进行轨迹提取、配对加检测的方案，大幅度节省人力物力和时间的消耗，能够快速、批量根据荧光轨迹数据检测病毒核酸释放事件，从而快速、大规模地计算和评估病毒的感染率。
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公开(公告)号：CN119479822A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411507320.6
申请日：2024-10-28
Applicant: 南开大学
IPC: G16B40/00 , G06V20/69 , G06V10/62 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N5/01
Abstract: 本申请公开了一种基于机器学习的病毒感染检测方法及相关装置，涉及病毒感染检测技术领域，该方法包括：获取包含病毒包膜和病毒基因组的荧光斑点随时间变化的位置信息的双色标记荧光轨迹数据，并分别提取得到病毒包膜轨迹数据和病毒基因组轨迹数据；根据预设匹配规则对病毒包膜轨迹数据和病毒基因组轨迹数据进行匹配，确定配对轨迹数据；最后根据配对轨迹数据，利用基于机器学习算法构建并训练好的病毒释放检测模型，得到病毒释放检测结果。本申请上述方案通过全自动进行轨迹提取、配对加检测的方案，大幅度节省人力物力和时间的消耗，能够快速、批量根据荧光轨迹数据检测病毒核酸释放事件，从而快速、大规模地计算和评估病毒的感染率。
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公开(公告)号：CN118711659A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410662451.5
申请日：2024-05-27
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了用于规模化发现D型蛋白质的质谱方法，包括：获得生物样品的构象分辨蛋白组学数据；将构象分辨蛋白组学数据中的氨基酸序列通过搜索蛋白质数据库生成的数据集进行特征提取，建立蛋白质样本异构修饰检索的特征集；对于同一个氨基酸序列的特征数据，删除保留时间差值小于2分钟和/或碰撞横截面积差值小于1.5％的数据，筛选出具有立体异构的蛋白质或多肽，通过计算每一个蛋白质的异构化比例及数量获取初筛结果；利用异构信号放大算法和异构化酶等手段对初筛结果进行异构验证，生成最终的D型蛋白质数据。本发明能够准确地识别蛋白立体异构修饰，提高D型蛋白质规模化识别的可靠性和准确性；快速处理大规模的蛋白质组学数据；具有普适性。
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公开(公告)号：CN118039001A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410180566.0
申请日：2024-02-18
Applicant: 南开大学
IPC: G16C10/00 , G16C20/50 , G16C20/70 , G16B15/30 , G16B40/00 , G06F18/214 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种无需精确复合物结构的绝对结合自由能计算方法，包括：步骤一，基于受体蛋白和配体结构，采用软件得到粗糙复合物结构，并用WangLandau模拟方法，以配体和蛋白质的分子结构体系、分子间相互作用的势能函数为主要模拟参数作为输入进行分子动力学模拟，得到复合物体系分子动力学的轨迹文件；步骤二，由所述轨迹文件数据对应的高维向量信息建立训练集、验证集和测试集，训练所述流模型找到最低自由能构像，即将训练结果中概率密度最高的结构选为最优结构；步骤三，将生成的所述最优结构作为输入文件，进行结合自由能计算。本发明提出了一种无需精确复合物结构的绝对结合自由能计算方法，解决了精确的复合物结构获得困难这一问题。
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