公开(公告)号：CN117133377B

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202311403314.1

申请日：2023-10-27

Applicant: 浙江大学

Inventor： 张钧 ,  谢鑫友 ,  于海涛 ,  安瑞 ,  王燕忠 ,  李国丽

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/70 ,  G16C20/90 ,  G06F18/23213

Abstract: 本发明涉及代谢组学与代谢物模型数据处理领域，尤其涉及一种基于代谢组学的代谢物组合模型的数据迭代处理方法，包括：S1、基于代谢组学建立代谢物组合模型的基础数据集；S2、利用所述基础数据集根据代谢物组合模型进行数据迭代处理得到实时代谢物组合模型迭代结果；S3、利用所述实时代谢物组合模型迭代结果基于代谢组学进行复验处理得到数据迭代处理结果，在代谢组学及其产物数据的基础上，使用并调整代谢物组合模型的结构与输出，实现了代谢物数据的迭代调整，并引入代谢通路图的酶作为辅助，保证数据快速迭代的同时模型输出的稳定与非离散性。

公开(公告)号：CN119560001B

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202510112716.9

申请日：2025-01-24

Applicant: 浙江大学

Inventor： 张钧 ,  于海涛 ,  王燕忠 ,  马义磊 ,  安瑞 ,  李风英 ,  黄珺

IPC: G16B5/00 ,  G01N30/86 ,  G01N24/08 ,  G16B40/00 ,  G16C20/30 ,  G16C20/70 ,  G06F18/27

Abstract: 本发明涉及代谢组学变量分析领域，尤其涉及一种代谢组学变量分析数据的多维验证方法，包括：S1、利用代谢组学变量分析数据进行预处理得到代谢组学变量分析预处理数据；S2、利用所述代谢组学变量分析预处理数据建立代谢组学变量分析数据的多维验证标志特征；S3、利用所述代谢组学变量分析预处理数据根据多维验证标志特征进行线性回归验证得到多维验证结果，通过数据的预处理，将代谢组学数据根据单变量与多变量的不同性质建立了验证起点，并合理依靠代谢组学模型生成筛查标志物，既与待验证的分析数据存在关联，又避免了过度关联导致的验证结果不准确。

公开(公告)号：CN119560001A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202510112716.9

申请日：2025-01-24

Applicant: 浙江大学

Inventor： 张钧 ,  于海涛 ,  王燕忠 ,  马义磊 ,  安瑞 ,  李风英 ,  黄珺

IPC: G16B5/00 ,  G01N30/86 ,  G01N24/08 ,  G16B40/00 ,  G16C20/30 ,  G16C20/70 ,  G06F18/27

Abstract: 本发明涉及代谢组学变量分析领域，尤其涉及一种代谢组学变量分析数据的多维验证方法，包括：S1、利用代谢组学变量分析数据进行预处理得到代谢组学变量分析预处理数据；S2、利用所述代谢组学变量分析预处理数据建立代谢组学变量分析数据的多维验证标志特征；S3、利用所述代谢组学变量分析预处理数据根据多维验证标志特征进行线性回归验证得到多维验证结果，通过数据的预处理，将代谢组学数据根据单变量与多变量的不同性质建立了验证起点，并合理依靠代谢组学模型生成筛查标志物，既与待验证的分析数据存在关联，又避免了过度关联导致的验证结果不准确。

公开(公告)号：CN118655322A

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202310211338.0

申请日：2023-03-07

Applicant: 浙江大学 ,  凯莱谱科技股份有限公司

Inventor： 张钧 ,  谢鑫友 ,  于海涛 ,  王燕忠 ,  孔子青 ,  安瑞 ,  陈荣昌

IPC: G01N33/68 ,  G01N33/574 ,  G01N30/02 ,  G01N30/72

Abstract: 本发明提供了一种乳腺癌早期预测诊断的生物标志物及其应用，利用代谢组学的方法，通过分析乳腺癌患者、乳腺良性疾病患者和正常人血清中具有显著性差异的代谢物，筛选出系列能早期预测乳腺癌发生风险的生物标志物，并进一步筛选出一组生物标志物组合以构建乳腺癌的诊断模型，可用于便捷、高效地预测个体患乳腺癌的风险程度，以满足临床所需。

公开(公告)号：CN117871860A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202311621015.5

申请日：2023-11-30

Applicant: 浙江大学

Inventor： 张钧 ,  于海涛 ,  安瑞 ,  王燕忠 ,  谢鑫友

IPC: G01N33/68 ,  G01N33/574 ,  G01N30/72

Abstract: 本发明涉及医学诊断技术领域，尤其涉及一种基于代谢组学的乳腺癌代谢物数据处理方法，包括：获取乳腺癌筛查对应代谢物基础数据；利用所述代谢物基础数据建立乳腺癌筛查血清代谢物组合模型；根据所述乳腺癌筛查血清代谢物组合模型得到乳腺癌代谢物数据处理结果，由血清中谷氨酸、二十二碳六烯酸、赤酮酸和丙酰肉碱构成的代谢物组合模型，通过其确定的判断变量P，具有辅助乳腺癌诊断的用途，所建立的代谢物组合模型具有通量高、灵敏度高和对个体损伤性小的特点，适用于乳腺癌的早期筛查和对常规乳腺癌肿瘤标志物及其他筛查手段的辅助应用。

公开(公告)号：CN117133377A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202311403314.1

申请日：2023-10-27

Applicant: 浙江大学

Inventor： 张钧 ,  谢鑫友 ,  于海涛 ,  安瑞 ,  王燕忠 ,  李国丽

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/70 ,  G16C20/90 ,  G06F18/23213

Abstract: 本发明涉及代谢组学与代谢物模型数据处理领域，尤其涉及一种基于代谢组学的代谢物组合模型的数据迭代处理方法，包括：S1、基于代谢组学建立代谢物组合模型的基础数据集；S2、利用所述基础数据集根据代谢物组合模型进行数据迭代处理得到实时代谢物组合模型迭代结果；S3、利用所述实时代谢物组合模型迭代结果基于代谢组学进行复验处理得到数据迭代处理结果，在代谢组学及其产物数据的基础上，使用并调整代谢物组合模型的结构与输出，实现了代谢物数据的迭代调整，并引入代谢通路图的酶作为辅助，保证数据快速迭代的同时模型输出的稳定与非离散性。