公开(公告)号：CN116403650A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310386770.3

申请日：2023-04-12

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 梁潇 ,  孙善文

IPC: G16B40/30 ,  G16B30/10 ,  G06F18/23

Abstract: 一种基于元分析构建基因调控网络的方法，为了解决基因调控网络通过合并多个研究的数据扩大样本量，但不同研究数据之间并不完全是同质的，导致基因调控网络误差大，准确率低的问题，它包括对获取的每个转录组学基因表达数据集进行元分析，获得显著差异基因列表；根据转录组学基因表达数据所属的物种获取转录因子基因列表，根据转录因子基因列表和显著差异基因生成核心基因列表；计算每个核心基因与每个显著差异基因的皮尔逊相关系数，根据皮尔逊相关系数构建共表达网络；对共表达网络聚类，得到多个核心基因高相关的差异基因模块；结合生物学知识与结构方程模型，根据每个模块构建对应的基因调控网络。属于基因调控网络领域。

公开(公告)号：CN118298925A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410490998.1

申请日：2024-04-23

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 孙善文 ,  乔白雪 ,  解雪莹 ,  李丹阳 ,  邹权 ,  汪国华 ,  张庆祝 ,  王江 ,  解莉楠

IPC: G16B40/00 ,  G16B10/00 ,  G16B20/00 ,  G16B30/00 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/096

Abstract: 基于迁移学习的植物NLR‑无毒蛋白Avr对应关系识别方法，涉及蛋白质互作识别领域。本发明是为了解决由于现有NLR和无毒蛋白对应关系识别方法还存在识别成本高、单位时间内识别效率低导致NLR在抗性育种中应用受限的问题。本发明包括：利用已知对应关系的NLR‑Avr蛋白质序列对构建蛋白质序列对数据集，并将蛋白质序列对数据集划分为训练集和验证集；利用训练集训练Avr‑BAN模型，获得训练好的Avr‑BAN模型，利用验证集对训练好的Avr‑BAN模型验证，获得植物NLR‑待测无毒蛋白预测模型；将待测植物NLR和待测无毒蛋白输入到植物NLR‑待测无毒蛋白预测模型中，获得待测植物NLR和待测无毒蛋白的对应关系概率；本发明用于预测植物NLR和无毒蛋白Avr的对应关系。

公开(公告)号：CN115295081A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202211085757.6

申请日：2022-09-06

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 王泽钰 ,  孙善文 ,  汪国华 ,  庞韶姿 ,  史婷婷 ,  孙家翔 ,  赵依萱

IPC: G16B30/00 ,  G16B40/00 ,  G06N5/00

Abstract: 一种植物抗盐碱基因的识别方法及系统，具体涉及一种基于机器学习的植物抗盐碱基因的识别方法及系统，为解决抗盐碱基因识别方法依赖植物同源基因的识别，识别结果假阳性率和假阴性率都很高，导致植物抗盐碱功能基因识别准确率低的问题，它包括获取若干条已知是否为抗盐碱基因的植物蛋白序列；获取植物蛋白序列的特征向量；构建C4.5算法模型，用特征向量对C4.5算法模型进行训练，输出基因是否为抗盐碱基因，得到训练好的C4.5算法模型；对待识别的植物蛋白序列执行S2，得到特征向量，将特征向量输入训练好的C4.5算法模型，得到待识别的植物蛋白序列是否含有抗盐碱基因。所述系统执行如所述方法的任一步骤。属于基因识别领域。

公开(公告)号：CN116259363A

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202310255871.7

申请日：2023-03-16

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 刘轩睿 ,  乔白雪 ,  孙善文 ,  汪国华 ,  邹权 ,  史婷婷 ,  解莉楠 ,  张庆祝 ,  王江 ,  李易奇 ,  谷家世 ,  幸家弘

IPC: G16B30/00 ,  G16B40/20 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08 ,  G06N3/084

Abstract: 一种基于深度学习的植物抗旱基因的识别方法，为了解决现有的植物抗旱基因识别方法耗时长，成本大或过度依赖序列同源性，导致预测结果准确率低的问题。它包括以下步骤：首先获取不同植物的氨基酸序列及其对应的样本标签，样本标签为是否具有抗旱基因；将每条氨基酸序列分为多个长度为2的kmer，根据kmer提取每条氨基酸序列的特征；构建的BiLSTM‑Attention模型依次包括输入层、词嵌入层、特征提取层、注意力层和输出层，将每条氨基酸序列的特征输入BiLSTM‑Attention模型中进行训练，输出所述氨基酸序列是否具有抗旱基因。属于基因识别领域。

公开(公告)号：CN114958826A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210396138.2

申请日：2022-04-15

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 王立山 ,  张旭 ,  郭亦乐 ,  王艳微 ,  孙善文 ,  王江 ,  解莉楠 ,  张庆祝

IPC: C12N15/10

Abstract: 一种成熟白桦叶片DNA的提取纯化方法，属于分子生物学技术领域。为了解决由于成熟白桦叶片中多糖、多酚及次级代谢物含量高，利用传统方法提取DNA获得的DNA质量低的问题，本发明先利用特定的提核缓冲液对细胞进行裂解提核，并通过CTAB提取液、氯仿和异戊醇进行DNA的抽提除杂，再用无水乙醇和乙酸钠进行DNA的纯化，从而获得了高质量的基因组DNA。采用本发明所述方法对成熟白桦叶片的DNA进行提取，获得的DNA纯度高，杂质低，保证了提取的DNA的质量，有利于酶切分析、PCR克隆和高通量测序文库等科学研究的进行。