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公开(公告)号：CN112562785B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202011452042.0
申请日：2020-12-10
Applicant: 哈尔滨医科大学附属第一医院 , 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院
Abstract: 本发明涉及基因筛选技术领域，涉及基于ATAC测序数据筛选子宫内膜癌关键基因的方法及应用。本发明提供的基于ATAC测序数据的肿瘤关键基因的筛选方法包括，首先选取两个以上的指标将ATAC测序所得的峰位进行排序；然后将不同指标的峰位排序结果按照峰位数量均分成组，选择至少一组作为疑似包含肿瘤关键基因的初筛峰位分组；再筛选出初筛峰位分组中共同含有的峰位构成次筛峰位分组；最后根据目的肿瘤的基因表达值，对得到的次筛峰位分组中各峰位对应的基因进行最终筛选，得到肿瘤关键基因。该方法基于ATAC测序数据，通过选取多个判断指标对目的肿瘤的关键基因进行筛选，可以避免数据处理过程中人为因素的干扰，具有更高的可靠性。
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公开(公告)号：CN112562785A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011452042.0
申请日：2020-12-10
Applicant: 哈尔滨医科大学附属第一医院 , 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院
Abstract: 本发明涉及基因筛选技术领域，涉及基于ATAC测序数据筛选子宫内膜癌关键基因的方法及应用。本发明提供的基于ATAC测序数据的肿瘤关键基因的筛选方法包括，首先选取两个以上的指标将ATAC测序所得的峰位进行排序；然后将不同指标的峰位排序结果按照峰位数量均分成组，选择至少一组作为疑似包含肿瘤关键基因的初筛峰位分组；再筛选出初筛峰位分组中共同含有的峰位构成次筛峰位分组；最后根据目的肿瘤的基因表达值，对得到的次筛峰位分组中各峰位对应的基因进行最终筛选，得到肿瘤关键基因。该方法基于ATAC测序数据，通过选取多个判断指标对目的肿瘤的关键基因进行筛选，可以避免数据处理过程中人为因素的干扰，具有更高的可靠性。
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公开(公告)号：CN112382339B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202011288493.5
申请日：2020-11-17
Applicant: 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院
Abstract: 本申请提供了一种识别合子型基因激活ZGA基因的方法及装置，其中，所述方法包括：获取胚胎发育过程中细胞基因的基因表达矩阵，其中，基因表达矩阵包括处于不同发育时间点的细胞基因的表达量；对不同发育时间点进行划分，得到胚胎的不同发育阶段；基于得到的不同发育阶段将基因表达矩阵划分为N个基因表达子矩阵，其中，每个基因表达子矩阵包括处于相同发育阶段的细胞基因的表达量；获取与每个基因表达子矩阵对应的表达量特征值；基于各个基因表达子矩阵和获得的表达量特征值确定ZGA基因。这样一来，通过从细胞基因中确定出的各个基因表达子矩阵和获得的表达量特征值确定ZGA基因，误差较小，可靠性较高，从而提高了细胞基因识别的准确率。
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公开(公告)号：CN118374444A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410653782.2
申请日：2024-05-24
Applicant: 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院
IPC: C12N5/078 , C12N5/077 , C12N5/074 , C12N5/0735
Abstract: 本发明公开了一种利用骨髓类器官体外生产人血细胞的方法。该方法包括下述步骤：由人多能干细胞构建血管化的骨髓类器官，待骨髓类器官成熟后，离心收集骨髓类器官中排出的血细胞。使用全自动细胞分析仪(Countstar Mira BF)对收集的血细胞进行细胞计数和直径分析，8个成熟骨髓类器官一次收集到的血细胞数量约为5×105，直径主要集中在7‑8μm；类器官再次换液时可离心收集下一批细胞，细胞收获量大，成本低。
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公开(公告)号：CN112052813B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202010964014.0
申请日：2020-09-15
Applicant: 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院
Abstract: 本申请提供了一种染色体间易位识别方法、装置、电子设备及可读存储介质，易位识别方法包括：对获取到的待识别染色体的初始测序数据进行预处理，得到所述待识别染色体的染色体交互图像；将所述染色体交互图像输入至预先训练好的区域分类模型中，从所述染色体交互图像中识别出染色体片段发生易位的高频区域；将所述染色体交互图像输入至预先训练好的位置检测模型中，根据所述高频区域确定出所述染色体交互图像中存在染色体片段发生易位的易位起始位置。这样，通过区域分类模型和位置检测模型对染色体片段进行分类和检测，能够准确的对染色体片段发生易位的情况进行识别，从而确定出染色体片段发生易位的易位起始位置，提高易位(56)对比文件Monika Sharma等.Crowdsourcing forChromosome Segmentation and DeepClassification.2017 IEEE Conference onComputer Vision and Pattern RecognitionWorkshops (CVPRW).2017,第786-793页.Hao Hong等.DeepHiC: A generativeadversarial network for enhancing Hi-Cdata resolution.PLOS ComputationalBiology.2020,第16卷(第2期),第1-28页.Rosarme Vetro等.TIDE: Inter-chromosomal translocation and insertiondetection using embeddings.2014 IEEEInternational Conference on Big Data (BigData).2015,第64-70页.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109709187A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811568960.2
申请日：2018-12-21
Applicant: 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院
IPC: G01N27/327 , H01M8/16
Abstract: 本发明公开了一种碳纤维及其制备方法与应用。它的制备方法，包括如下步骤：将泡沫镍作为基底置于反应器皿中，除去体系中的空气，然后以乙炔作为碳源，采用化学气相沉积方法反应，即得到碳纤维。本发明所述碳纤维在制备葡萄糖生物传感器和/或葡萄糖/氧气生物燃料电池中的应用。本发明葡萄糖生物传感器，其分子识别元件表面包覆所述碳纤维；且所述碳纤维上固定葡萄糖氧化酶。本发明葡萄糖生物燃料电池，其工作电极表面包覆所述碳纤维；且所述碳纤维上固定所述葡萄糖氧化酶。本发明碳纤维在葡萄糖生物传感器和GBFC应用中表现出良好的电化学性能。
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公开(公告)号：CN108804867B
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201810627357.0
申请日：2018-06-15
Applicant: 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于Nanopore测序技术识别辐射损伤中嘧啶二聚体的模型构建方法，涉及基因测序技术领域。该模型构建方法通过将阳性样本训练集合P和阴性样本训练集合N作为机器学习输入，构建目标训练模型。通过该识别模型，可以对辐射损伤引起的嘧啶二聚体进行识别，该识别模型可用于Nanopore测序技术，对DNA序列发生变化例如TT二聚体进行预测。
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公开(公告)号：CN108733977A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810554100.7
申请日：2018-05-31
Applicant: 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院
IPC: G06F19/18
Abstract: 本发明提供了真核生物保守转录因子结合位点聚集区TFCR的识别方法与应用，属于生物信息技术领域。本发明提供的真核生物保守转录因子结合位点聚集区TFCR的识别方法，通过将测序得到基因组数据和转录因子数据，通过高斯分布计算，得到目标物种的转录因子结合位点碱基序列，通过多个物种的序列比对，得到物种保守的转录因子结合位点聚集区；因此可以将该方法应用到物种基因功能或者进化的研究中。
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公开(公告)号：CN119418819A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411705858.8
申请日：2024-11-26
Applicant: 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院
IPC: G16C20/30 , G16C20/70 , G06N3/0985 , G06N3/045
Abstract: 本申请提供了一种化合物毒性终点值预测方法、装置及电子设备，方法包括：获取待预测化合物；提取待预测化合物的第一化合物特征；第一化合物特征包括：结构特征和化学性质特征；将第一化合物特征输入至预先训练好的毒性预测模型，得到待预测化合物对应的毒性终点值；模型为基于训练任务集中的样本，通过基于任务注意力机制的元学习器对基学习器进行参数优化，并通过测试任务集中的样本对参数优化后的基学习器进行测试及参数微调后得到的；任务集中的样本包括：不同物种、不同注射方式、不同毒性终点任务下的化合物的毒性终点值。本申请能够有效解决上述技术中存在的泛化能力差的技术问题，从而实现更快速高效的化合物急性毒性终点值预测。
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公开(公告)号：CN116246712B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202310104611.X
申请日：2023-02-13
Applicant: 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院
Abstract: 本发明提出了一种带组稀疏约束多模态矩阵联合分解的数据亚型分类方法，能够实现对任意模态间共享‑特异数据结构的挖掘。针对现实数据存在任意模态间数据结构共享的情况，本发明引入组稀疏约束，组稀疏约束是特殊的稀疏约束方法，一般以l1,2范数或l1,∞范数实现，其约束同一组的样本依赖相同的特征，而不同组的样本依赖更为不同的特征。通过将组转换为数据模态，应用组稀疏约束的方法，结合矩阵联合分解中共享‑模态特异的概念，可以实现对任意模态间共享‑特异数据结构的挖掘，在此基础上得到更为合理的聚类效果，其效果在模拟数据和真实乳腺癌数据上得到了验证。
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