一种基于机器学习的孕妇叶酸补服有效性预测方法

    公开(公告)号:CN119170176A

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202411242214.X

    申请日:2024-09-05

    Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的孕妇叶酸补服有效性预测方法。首先,通过获取孕妇队列的基因组和代谢组数据,运用全基因组关联分析确定与叶酸显著关联的独立SNP及存在全基因组显著位点的代谢物。接着,进行双样本孟德尔随机化分析,以识别与叶酸缺乏具有因果关系的代谢物。利用上述基因组和代谢组数据、相关SNP及代谢物,训练机器学习模型,最终形成叶酸检测模型。将待测对象的独立SNP与相关代谢物输入该模型,获取检测结果,从而评估叶酸补服的有效性。该方法通过检测少量SNP和代谢物,提供高效、经济的叶酸缺乏预测手段,简化分析流程,降低成本。其样本获取便捷且操作简易,使得该方法可在不同级别医疗机构中广泛应用。

    一种反射式LED信号灯
    3.
    发明授权

    公开(公告)号:CN109539045B

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN201811576295.1

    申请日:2018-12-22

    Applicant: 复旦大学

    Inventor: 林燕丹 杨瑾

    Abstract: 本发明属于照明技术领域,具体为一种反射式LED信号灯。其结构包括壳体、面罩、LED灯珠、盖板、后盖、PCB电路板;LED灯珠、PCB电路板、光学透镜、面罩组成光学模组,放置固定于灯壳内部的凹槽内;本发明根据船舶信号灯的特点,通过光学透镜对LED进行二次配光设计,透镜采用多自由曲面透镜形式,将光线通过反射,达到指定的区域;最大限度的提高光源的利用率。该信号灯结构简单,具有较高的实用性。

    一种反射式LED信号灯
    4.
    实用新型

    公开(公告)号:CN209495188U

    公开(公告)日:2019-10-15

    申请号:CN201822161617.8

    申请日:2018-12-22

    Applicant: 复旦大学

    Inventor: 林燕丹 杨瑾

    Abstract: 本实用新型属于照明技术领域,具体为一种反射式LED信号灯。其结构包括壳体、面罩、LED灯珠、盖板、后盖、PCB电路板;LED灯珠、PCB电路板、光学透镜、面罩组成光学模组,放置固定于灯壳内部的凹槽内;本实用新型根据船舶信号灯的特点,通过光学透镜对LED进行二次配光设计,透镜采用多自由曲面透镜形式,将光线通过反射,达到指定的区域;最大限度的提高光源的利用率。该信号灯结构简单,具有较高的实用性。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利

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