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公开(公告)号：CN114527068A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210265142.5
申请日：2022-03-17
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本案涉及一种浇铸成型有机玻璃粘结强度测试装置，包括承载台，其包括上部固定台架、中部活动台架和下部固定台架，所述中部活动台架和下部固定台架的相对面设置有用于固定模具的夹具；电气组件，其包括设置在承载台顶部的步机电机和设置于电箱基座内的电机控制器；施力组件，其包括与步机电机相连并贯穿上部固定台架的滚珠丝杆以及固定在滚珠丝杆下端且设置于中部活动台架上的拉力传感器；电箱基座，其固定支撑于承载台的下方。本案设计了一种与模具尺寸、形状相匹配的测量装置，能够在有机玻璃聚合完成后定量测得制品最直接的粘接强度；通过编程控制电机可以避免手动控制电机从而导致拉升过程不连续，可以使脱模过程更加稳定，得到的数据更可靠。
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公开(公告)号：CN107092812B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201710144806.1
申请日：2017-03-06
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明涉及一种在PPI网络中基于遗传算法识别关键蛋白质的算法。本发明在蛋白质相互作用网络中产生初始种群，对个体的适应度计算，赌轮的方法选择操作，在随机挑选的个体对之间进行交叉操作，变异操作，对多个个体解进行局部优化。本发明克服了已有的方法各自存在的缺陷。本发明对该指标进行优化，融合了生物信息，可靠性更高，减少了许多不必要的计算，而且能够对预测出来的关键蛋白质进行局部优化，提高在关键蛋白质识别方面的效率，扩展了该技术在生物信息领域的应用范围和实用性。
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公开(公告)号：CN107092812A
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201710144806.1
申请日：2017-03-06
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明涉及一种在PPI网络中基于遗传算法识别关键蛋白质的算法。本发明在蛋白质相互作用网络中产生初始种群，对个体的适应度计算，赌轮的方法选择操作，在随机挑选的个体对之间进行交叉操作，变异操作，对多个个体解进行局部优化。本发明克服了已有的方法各自存在的缺陷。本发明对该指标进行优化，融合了生物信息，可靠性更高，减少了许多不必要的计算，而且能够对预测出来的关键蛋白质进行局部优化，提高在关键蛋白质识别方面的效率，扩展了该技术在生物信息领域的应用范围和实用性。
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公开(公告)号：CN107798215B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201711153530.X
申请日：2017-11-15
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明涉及基于PPI网络层次结构预测功能模块及作用的方法。本发明技术方案涉及输入PPI网络和生物信息，根据蛋白质相互作用网络，构建层次结构树T，蛋白质相互作用网络的似然值计算，编码层次结构树T，寻找最大似然值层次树结构树T的遗传算法，功能模块挖掘及作用预测。本发明克服了在密度较小的稀疏PPI网络中效果不佳和随机性的缺陷。本发明根据最大似然值层次结构树T，对功能模块进行挖掘以及作用预测，通过网络的似然值计算，同时实现功能模块的挖掘以及作用预测，该方法在考虑网络拓扑的基础上也融合了相应的生物信息，反映网络节点间的内部关系，减少许多不必要的密度计算，使预测结果更加准确，提高了预测结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN107798215A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201711153530.X
申请日：2017-11-15
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明涉及基于PPI网络层次结构预测功能模块及作用的方法。本发明技术方案涉及输入PPI网络和生物信息，根据蛋白质相互作用网络，构建层次结构树T，蛋白质相互作用网络的似然值计算，编码层次结构树T，寻找最大似然值层次树结构树T的遗传算法，功能模块挖掘及作用预测。本发明克服了在密度较小的稀疏PPI网络中效果不佳和随机性的缺陷。本发明根据最大似然值层次结构树T，对功能模块进行挖掘以及作用预测，通过网络的似然值计算，同时实现功能模块的挖掘以及作用预测，该方法在考虑网络拓扑的基础上也融合了相应的生物信息，反映网络节点间的内部关系，减少许多不必要的密度计算，使预测结果更加准确，提高了预测结果的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108804870B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN201810499870.6
申请日：2018-05-23
Applicant: 扬州大学
IPC: G16B15/20
Abstract: 本发明的目的是提供一种基于Markov随机游走的关键蛋白质识别方法，属于生物信息技术领域。基于Markov随机游走的关键蛋白质识别方法：使用Markov随机游走的思想，对每一个顶点赋予表示其重要程度的得分，所有顶点的得分构成一个n列的向量，给出得分的初始值，根据一定的概率让得分在网络中随机游走并在传递中进行修改；最终按分值由大到小排列，输出分值对应的k个蛋白质即为最后结果。本发明融合生物属性和拓扑特性提高了识别关键蛋白质的准确性，同时使预测结果更加准确，提高了预测的效率。
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公开(公告)号：CN108804870A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810499870.6
申请日：2018-05-23
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F19/16
Abstract: 本发明的目的是提供一种基于Markov随机游走的关键蛋白质识别方法，属于生物信息技术领域。基于Markov随机游走的关键蛋白质识别方法：使用Markov随机游走的思想，对每一个顶点赋予表示其重要程度的得分，所有顶点的得分构成一个n列的向量，给出得分的初始值，根据一定的概率让得分在网络中随机游走并在传递中进行修改；最终按分值由大到小排列，输出分值对应的k个蛋白质即为最后结果。本发明融合生物属性和拓扑特性提高了识别关键蛋白质的准确性，同时使预测结果更加准确，提高了预测的效率。
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公开(公告)号：CN108073552A
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201711439468.0
申请日：2017-12-22
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明涉及独立级联模型下基于最大似然的影响力最大化方法。本发明在复杂网络中确定种子节点，构造基于抽样的缩略图以及顶点分层，计算构造的缩略图中所有顶点的最大似然概率值，对所有的最大似然概率值进行排序，筛选出k个节点。本发明克服了Degree方法在识别有影响力节点方面缺乏准确性，CascadeDiscount方法计算复杂，内存消耗大且运行时间也比较长等缺陷。本发明提出一种构造缩略图的方法从而将复杂网络进行分解，按照条件筛选出包含k个节点的种子节点集合S，避免之前算法中寻找最短路径等其他条件，从而减少了许多不必要的计算，使得预测结果更加的准确，可靠性更高。
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公开(公告)号：CN114527068B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202210265142.5
申请日：2022-03-17
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本案涉及一种浇铸成型有机玻璃粘结强度测试装置，包括承载台，其包括上部固定台架、中部活动台架和下部固定台架，所述中部活动台架和下部固定台架的相对面设置有用于固定模具的夹具；电气组件，其包括设置在承载台顶部的步机电机和设置于电箱基座内的电机控制器；施力组件，其包括与步机电机相连并贯穿上部固定台架的滚珠丝杆以及固定在滚珠丝杆下端且设置于中部活动台架上的拉力传感器；电箱基座，其固定支撑于承载台的下方。本案设计了一种与模具尺寸、形状相匹配的测量装置，能够在有机玻璃聚合完成后定量测得制品最直接的粘接强度；通过编程控制电机可以避免手动控制电机从而导致拉升过程不连续，可以使脱模过程更加稳定，得到的数据更可靠。
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公开(公告)号：CN108733976B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201810499881.4
申请日：2018-05-23
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明属于生物信息技术领域，具体涉及一种基于融合生物与拓扑特征的关键蛋白质识别方法：对每一个蛋白质顶点赋予表示其重要程度的得分，所有顶点的得分构成一个n列的向量，给出得分的初始值，根据生物信息和拓扑特性的值，构成蛋白质顶点的属性值，并构成属性矩阵。最终按分值由大到小排列，输出分值对应的k个蛋白质即为最后结果。将蛋白质相互作用网络的拓扑特性与蛋白质生物属性相结合有助于提高识别关键蛋白质的准确性，提高了关键蛋白质识别的效率。
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