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公开(公告)号:CN116312774A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310575289.9
申请日:2023-05-22
Applicant: 臻和(北京)生物科技有限公司 , 臻和精准医学检验实验室无锡有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于cfDNA的癌症预测模型及其构建方法和应用,属于医学检测技术领域。该模型构建方法是:利用收集的染色质开放区域内的序列上游末端覆盖度和序列下游末端覆盖度计算染色质开放区域内的方向特异cfDNA片段值(orientation‑aware cfDNA fragmentation value,OCF值),利用阳性样本和对照样本的OCF值进行机器学习训练和预测模型的构建。上述构建方法或者构建的预测模型可用于癌症预测,如制造癌症预测装置、设备和存储介质等,从而能对患者患有癌症的概率给出预测。本申请能够使用受试者血浆cfDNA全基因测序数据,而无需组织穿刺等侵入性检测方法,预测受试者患有癌症的概率。
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公开(公告)号:CN116087530B
公开(公告)日:2023-06-20
申请号:CN202310315892.3
申请日:2023-03-29
Applicant: 臻和(北京)生物科技有限公司 , 臻和精准医学检验实验室无锡有限公司
Abstract: 本申请公开了一种用于检测胰腺癌的蛋白组合物、装置、设备和存储介质,属于医学检测技术领域。该蛋白组合物包括蛋白CA125、CA19‑9、CA50、CEA、NSE和free‑β‑hCG,基于上述蛋白表达水平的胰腺癌风险评估模型可以用于计算患有胰腺癌的概率,该蛋白组合物的表达水平结合本申请提供的胰腺癌风险评估模型,可以有效检测胰腺癌,其AUC值高于使用任意一个单一蛋白标志物以及临床血清标志物CA19‑9和NSE的检测结果。
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公开(公告)号:CN114708905A
公开(公告)日:2022-07-05
申请号:CN202210506571.7
申请日:2022-05-11
Applicant: 臻和(北京)生物科技有限公司 , 臻和精准医学检验实验室无锡有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于NGS的染色体非整倍体检测方法、装置、介质和设备,涉及生物医学技术领域。包括接收肿瘤组织和正常组织的NGS测序数据;对所述NGS测序数据进行预处理,获得中间数据文件;利用所述中间数据文件,对性别和胚系SNP进行一致性评估;利用所述中间数据文件获取待测样本基因组上覆盖深度信息及SNP基因型信息;检测肿瘤样本纯度、倍性和SCNV片段;根据单个肿瘤样本和准备好的泛癌队列SCNV数据库,计算每个肿瘤样本染色体臂水平的SCNV;基于样本染色体臂水平的SCNV,计算每个肿瘤样本最终的染色体非整倍体得分。所述装置、介质和设备均基于所述的方法。本发明提高了肿瘤染色体非整倍体检测的准确性。
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公开(公告)号:CN116087530A
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN202310315892.3
申请日:2023-03-29
Applicant: 臻和(北京)生物科技有限公司 , 臻和精准医学检验实验室无锡有限公司
Abstract: 本申请公开了一种用于检测胰腺癌的蛋白组合物、装置、设备和存储介质,属于医学检测技术领域。该蛋白组合物包括蛋白CA125、CA19‑9、CA50、CEA、NSE和free‑β‑hCG,基于上述蛋白表达水平的胰腺癌风险评估模型可以用于计算患有胰腺癌的概率,该蛋白组合物的表达水平结合本申请提供的胰腺癌风险评估模型,可以有效检测胰腺癌,其AUC值高于使用任意一个单一蛋白标志物以及临床血清标志物CA19‑9和NSE的检测结果。
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公开(公告)号:CN116287279B
公开(公告)日:2023-08-04
申请号:CN202310595127.1
申请日:2023-05-25
Applicant: 臻和(北京)生物科技有限公司 , 臻和精准医学检验实验室无锡有限公司
IPC: C12Q1/6886 , G16B40/20 , G16B25/10 , G16H50/30
Abstract: 本申请公开了一种用于检测胰腺癌的生物标志物及其应用,属于医学检测技术领域。该生物标志物是肿瘤特异甲基化连锁区域组合中至少一个区域,该甲基化连锁区域的甲基化结果,如该区域内甲基化片段占比,即覆盖甲基化连锁区域中发生甲基化的片段数与覆盖该区域所有片段数的比例,在健康人群和胰腺癌的患者中具有显著差异,该生物标志物结合本申请提供的胰腺癌风险评估模型,可以有效检测胰腺癌。还可以将甲基化连锁区域组合中至少一个区域中甲基化结果与蛋白组合物CA19‑9和NSE联合作为生物标志物,可以有效检测胰腺癌。
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公开(公告)号:CN114898802A
公开(公告)日:2022-08-12
申请号:CN202210824046.X
申请日:2022-07-14
Applicant: 臻和(北京)生物科技有限公司 , 臻和精准医学检验实验室无锡有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于血浆cfDNA甲基化测序数据的末端序列频率分布特征确定方法、评价方法及装置,包括:接收待确定血浆样本的cfDNA甲基化测序数据;与参考基因组进行比对,得到测序Reads的比对位置信息;基于比对位置信息,得到cfDNA甲基化测序数据中血浆cfDNA片段的5’末端在参考基因组上的准确位置;对测序Reads进行过滤;截取FLAG等于163的Reads中血浆cfDNA片段的5’末端的4或6个碱基序列作为末端序列;统计血浆样本中每种末端序列占所有末端序列的比例,得到血浆样本末端序列的频率分布特征。其对末端序列频率分布特征进行确定为后续评价提供基础,提高检测灵敏度。
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公开(公告)号:CN112766428A
公开(公告)日:2021-05-07
申请号:CN202110374936.0
申请日:2021-04-08
Applicant: 臻和(北京)生物科技有限公司 , 臻和精准医学检验实验室无锡有限公司
Abstract: 本发明提供了一种肿瘤分子分型方法及装置、终端设备及可读存储介质,其中,方法包括:获取多个肿瘤组织样本的测序数据,并计算拷贝数数值;筛选各肿瘤组织样本中发生变异的基因;对发生变异的基因进行无监督聚类得到多个样本类别;筛选各样本类别样本间基因拷贝数变异显著的基因并无监督聚类得到多个基因类别;基于拷贝数变异计算第一主成分,并通过回归分析确定第一主成分对患者预后的影响;根据第一主成分对患者预后的影响计算各肿瘤组织样本的拷贝数变异分值,并根据该值对各样本类别的样本进行分类,完成对肿瘤的分子分型。其基于每个基因的拷贝数变异进行分子分型,分辨率高、分型精准,且可以显著区分不同分子分型肿瘤患者的预后。
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公开(公告)号:CN116312774B
公开(公告)日:2024-03-15
申请号:CN202310575289.9
申请日:2023-05-22
Applicant: 臻和(北京)生物科技有限公司 , 臻和精准医学检验实验室无锡有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于cfDNA的癌症预测模型及其构建方法和应用,属于医学检测技术领域。该模型构建方法是:利用收集的染色质开放区域内的序列上游末端覆盖度和序列下游末端覆盖度计算染色质开放区域内的方向特异cfDNA片段值(orientation‑aware cfDNA fragmentation value,OCF值),利用阳性样本和对照样本的OCF值进行机器学习训练和预测模型的构建。上述构建方法或者构建的预测模型可用于癌症预测,如制造癌症预测装置、设备和存储介质等,从而能对患者患有癌症的概率给出预测。本申请能够使用受试者血浆cfDNA全基因测序数据,而无需组织穿刺等侵入性检测方法,预测受试者患有癌症的概率。
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公开(公告)号:CN116287279A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310595127.1
申请日:2023-05-25
Applicant: 臻和(北京)生物科技有限公司 , 臻和精准医学检验实验室无锡有限公司
IPC: C12Q1/6886 , G16B40/20 , G16B25/10 , G16H50/30
Abstract: 本申请公开了一种用于检测胰腺癌的生物标志物及其应用,属于医学检测技术领域。该生物标志物是肿瘤特异甲基化连锁区域组合中至少一个区域,该甲基化连锁区域的甲基化结果,如该区域内甲基化片段占比,即覆盖甲基化连锁区域中发生甲基化的片段数与覆盖该区域所有片段数的比例,在健康人群和胰腺癌的患者中具有显著差异,该生物标志物结合本申请提供的胰腺癌风险评估模型,可以有效检测胰腺癌。还可以将甲基化连锁区域组合中至少一个区域中甲基化结果与蛋白组合物CA19‑9和NSE联合作为生物标志物,可以有效检测胰腺癌。
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公开(公告)号:CN114898802B
公开(公告)日:2022-09-30
申请号:CN202210824046.X
申请日:2022-07-14
Applicant: 臻和(北京)生物科技有限公司 , 臻和精准医学检验实验室无锡有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于血浆cfDNA甲基化测序数据的末端序列频率分布特征确定方法、评价方法及装置,包括:接收待确定血浆样本的cfDNA甲基化测序数据;与参考基因组进行比对,得到测序Reads的比对位置信息;基于比对位置信息,得到cfDNA甲基化测序数据中血浆cfDNA片段的5’末端在参考基因组上的准确位置;对测序Reads进行过滤;截取FLAG等于163的Reads中血浆cfDNA片段的5’末端的4或6个碱基序列作为末端序列;统计血浆样本中每种末端序列占所有末端序列的比例,得到血浆样本末端序列的频率分布特征。其对末端序列频率分布特征进行确定为后续评价提供基础,提高检测灵敏度。
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