一种基于肠道微生物早期预测奶牛产后亚临床酮病的系统

    公开(公告)号:CN114373505B

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202111639671.9

    申请日:2021-12-29

    申请人: 浙江大学

    摘要: 本发明公开了一种基于肠道微生物早期预测奶牛产后亚临床酮病的系统,利用围产前期奶牛后肠道预后标志微生物丰度预测奶牛产后亚临床酮病,所述的预后标志微生物包括属水平Parabacteroides、Shigella、Cellulosilyticum、Roseburia、Sporobacter、Acetanaerobacterium。本发明筛选了所述6种亚临床酮病的预后标志微生物,并基于判别分析建立了预后的判别模型。本发明对奶牛产后的亚临床酮病具有准确且稳定的预测能力,可以通过无创直肠取样方法对围产期奶牛进行预警筛查,为奶牛场尽早防治奶牛产后酮病和亚临床酮病提供有效手段。

    一种基于肠道微生物早期预测奶牛产后亚临床酮病的系统

    公开(公告)号:CN114373505A

    公开(公告)日:2022-04-19

    申请号:CN202111639671.9

    申请日:2021-12-29

    申请人: 浙江大学

    摘要: 本发明公开了一种基于肠道微生物早期预测奶牛产后亚临床酮病的系统,利用围产前期奶牛后肠道预后标志微生物丰度预测奶牛产后亚临床酮病,所述的预后标志微生物包括属水平Parabacteroides、Shigella、Cellulosilyticum、Roseburia、Sporobacter、Acetanaerobacterium。本发明筛选了所述6种亚临床酮病的预后标志微生物,并基于判别分析建立了预后的判别模型。本发明对奶牛产后的亚临床酮病具有准确且稳定的预测能力,可以通过无创直肠取样方法对围产期奶牛进行预警筛查,为奶牛场尽早防治奶牛产后酮病和亚临床酮病提供有效手段。

    一种用于单细胞测序的牛瘤胃上皮组织解离方法

    公开(公告)号:CN113388570A

    公开(公告)日:2021-09-14

    申请号:CN202110668331.2

    申请日:2021-06-16

    申请人: 浙江大学

    IPC分类号: C12N5/071 C12Q1/6869

    摘要: 本发明公开了一种用于单细胞测序的牛瘤胃上皮组织解离方法,包括瘤胃组织机械分离、酶消化处理、杂质过滤、细胞清洗、再次过滤、细胞观察和质控、死细胞去除等。本发明可以获得高活性、高细胞数、低污染的瘤胃组织单细胞悬液,保证有效单细胞数的产出和单细胞核酸的质量,为单细胞测序和数据分析奠定基础;本发明解决现有技术中尚未系统完善牛瘤胃单细胞解离技术的问题。

    一种用于单细胞测序的牛瘤胃上皮组织解离方法

    公开(公告)号:CN113388570B

    公开(公告)日:2023-02-14

    申请号:CN202110668331.2

    申请日:2021-06-16

    申请人: 浙江大学

    IPC分类号: C12N5/071 C12Q1/6869

    摘要: 本发明公开了一种用于单细胞测序的牛瘤胃上皮组织解离方法,包括瘤胃组织机械分离、酶消化处理、杂质过滤、细胞清洗、再次过滤、细胞观察和质控、死细胞去除等。本发明可以获得高活性、高细胞数、低污染的瘤胃组织单细胞悬液,保证有效单细胞数的产出和单细胞核酸的质量,为单细胞测序和数据分析奠定基础;本发明解决现有技术中尚未系统完善牛瘤胃单细胞解离技术的问题。

    基于深度学习预测抗氧化分子的方法及系统

    公开(公告)号:CN118280482A

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202410714139.6

    申请日:2024-06-04

    申请人: 浙江大学

    摘要: 本发明公开了一种基于深度学习预测抗氧化分子的方法及系统,首先分子实验数据库抗氧化测定方法进行分类,构建不同抗氧化性质的抗氧化数据二分类数据库,然后基于消息传递神经网络模型利用抗氧化分子的化学结构SMILEs结构预测抗氧化分子。本发明对抗氧化分子的具有准确且稳定的预测鉴定能力,只需获得分子化学结构,在实验测定之前,即可筛选鉴定分子的是否为抗氧化物质,及其抗氧化能力类型和抗氧化可解释性结构,为新型抗氧化物质的筛选和挖掘提供快捷有效手段。

    基于深度学习预测抗氧化分子的方法及系统

    公开(公告)号:CN118280482B

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202410714139.6

    申请日:2024-06-04

    申请人: 浙江大学

    摘要: 本发明公开了一种基于深度学习预测抗氧化分子的方法及系统,首先分子实验数据库抗氧化测定方法进行分类,构建不同抗氧化性质的抗氧化数据二分类数据库,然后基于消息传递神经网络模型利用抗氧化分子的化学结构SMILEs结构预测抗氧化分子。本发明对抗氧化分子的具有准确且稳定的预测鉴定能力,只需获得分子化学结构,在实验测定之前,即可筛选鉴定分子的是否为抗氧化物质,及其抗氧化能力类型和抗氧化可解释性结构,为新型抗氧化物质的筛选和挖掘提供快捷有效手段。