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公开(公告)号：CN109190089B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN201811035247.1
申请日：2018-09-06
Applicant: 中国中医科学院中医药信息研究所 , 李园白
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，提供一种概率综合排序方法。该方法主要包括以下步骤：将既往实验结果分解成仅包含两项比较元素的排序线；统计每条排序线的重复频次；选择起点排序线循环计算每个比较元素的位置正确率，直至得到所有比较元素以最高位置正确率组成的最优排序线。本发明首次利用正确概率的方式进行多个排序线合并，排序线可以不包含全部元素，而且不同排序线之间可以出现部分元素排序顺序不一致的状况，摒弃了穷尽所有可能排序线再进行正确概率比较的方法，采用最高正确概率筛选的方式，逐步把最高正确概率的排序线展示出来，最后再对高概率的排序线进行相关元素的复核，不但大大减少了的计算量，且技术结果准确率较高。
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公开(公告)号：CN115631786B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211652534.3
申请日：2022-12-22
Applicant: 中国中医科学院中医药信息研究所
IPC: G16B15/30 , G16B40/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/042
Abstract: 本发明提供了一种基于3D蛋白质结构卷积神经网络的虚拟筛选方法、装置和执行设备，所述方法包括使用图神经网络提取小分子化合物的特征和使用卷积神经网络提取蛋白质的3D结构特征，使用深度学习的方法训练出用于预测小分子药物和靶点之间生物活性的模型，进一步应用该模型来预测其他小分子化合物和靶点之间的生物活性。本发明使用3D蛋白质结构数据对蛋白质特征进行提取，提高了模型对蛋白质空间3D结构信息的理解能力，最大程度的提升了小分子化合物和靶点之间生物活性的预测效果。
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公开(公告)号：CN115631787A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211652606.4
申请日：2022-12-22
Applicant: 中国中医科学院中医药信息研究所
IPC: G16B15/30 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于3D蛋白质结构卷积神经网络的虚拟筛选系统和方法，该系统包括内容库、训练设备、执行设备和用户设备；训练设备包括数据预处理模块、数据库和训练模块；执行设备包括AI模型、预测模块和I/O接口；数据预处理模块用于处理从内容库读取的原始数据；训练模块用于对AI模型进行训练，使得训练后的AI练模型能够有效地预测小分子药物对所对应靶点的亲和力；执行设备通过I/O接口与用户设备进行数据交互，接收用户设备发送的待预测的小分子和蛋白质信息；执行预测模块使用训练好的AI模型对小分子和蛋白质信息进行处理，输出预测的小分子的生物活性结果，并通过I/O接口将结果发送至用户设备。
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公开(公告)号：CN109190089A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811035247.1
申请日：2018-09-06
Applicant: 中国中医科学院中医药信息研究所 , 李园白
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，提供一种概率综合排序方法。该方法主要包括以下步骤：将既往实验结果分解成仅包含两项比较元素的排序线；统计每条排序线的重复频次；选择起点排序线循环计算每个比较元素的位置正确率，直至得到所有比较元素以最高位置正确率组成的最优排序线。本发明首次利用正确概率的方式进行多个排序线合并，排序线可以不包含全部元素，而且不同排序线之间可以出现部分元素排序顺序不一致的状况，摒弃了穷尽所有可能排序线再进行正确概率比较的方法，采用最高正确概率筛选的方式，逐步把最高正确概率的排序线展示出来，最后再对高概率的排序线进行相关元素的复核，不但大大减少了的计算量，且技术结果准确率较高。
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公开(公告)号：CN115631787B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211652606.4
申请日：2022-12-22
Applicant: 中国中医科学院中医药信息研究所
IPC: G16B15/30 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于3D蛋白质结构卷积神经网络的虚拟筛选系统和方法，该系统包括内容库、训练设备、执行设备和用户设备；训练设备包括数据预处理模块、数据库和训练模块；执行设备包括AI模型、预测模块和I/O接口；数据预处理模块用于处理从内容库读取的原始数据；训练模块用于对AI模型进行训练，使得训练后的AI练模型能够有效地预测小分子药物对所对应靶点的亲和力；执行设备通过I/O接口与用户设备进行数据交互，接收用户设备发送的待预测的小分子和蛋白质信息；执行预测模块使用训练好的AI模型对小分子和蛋白质信息进行处理，输出预测的小分子的生物活性结果，并通过I/O接口将结果发送至用户设备。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115631786A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211652534.3
申请日：2022-12-22
Applicant: 中国中医科学院中医药信息研究所
IPC: G16B15/30 , G16B40/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/042
Abstract: 本发明提供了一种基于3D蛋白质结构卷积神经网络的虚拟筛选方法、装置和执行设备，所述方法包括使用图神经网络提取小分子化合物的特征和使用卷积神经网络提取蛋白质的3D结构特征，使用深度学习的方法训练出用于预测小分子药物和靶点之间生物活性的模型，进一步应用该模型来预测其他小分子化合物和靶点之间的生物活性。本发明使用3D蛋白质结构数据对蛋白质特征进行提取，提高了模型对蛋白质空间3D结构信息的理解能力，最大程度的提升了小分子化合物和靶点之间生物活性的预测效果。
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公开(公告)号：CN307784486S
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202230500019.8
申请日：2022-08-02
Applicant: 中国中医科学院中医药信息研究所
Abstract: 1.本外观设计产品的名称：书签（青蒿一握，典济苍生）。
2.本外观设计产品的用途：用于看书做标记的书签。
3.本外观设计产品的设计要点：在于图案。
4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。
5.本外观设计产品为薄型产品，省略左视图;本外观设计产品为薄型产品，省略右视图;本外观设计产品为薄型产品，省略俯视图;本外观设计产品为薄型产品，省略仰视图。-
公开(公告)号：CN308349123S
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202330451795.8
申请日：2023-07-19
Applicant: 中国中医科学院中医药信息研究所
Abstract: 1.本外观设计产品的名称：书签（呦呦鹿鸣）。
2.本外观设计产品的用途：用于书签。
3.本外观设计产品的设计要点：在于形状与图案的结合。
4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。
5.本外观设计产品为平面产品，省略左视图;本外观设计产品为平面产品，省略右视
图;本外观设计产品为平面产品，省略俯视图;本外观设计产品为平面产品，省略仰视图。
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公开(公告)号：CN308349023S
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202330451798.1
申请日：2023-07-19
Applicant: 中国中医科学院中医药信息研究所
Abstract: 1.本外观设计产品的名称：折页宣传册（呦呦鹿鸣中文版）。
2.本外观设计产品的用途：中医药文化创意书签配套折页宣传册（中文版）。
3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。
4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。
5.本外观设计产品为薄型产品，省略左视图;本外观设计产品为薄型产品，省略右视
图;本外观设计产品为薄型产品，省略俯视图;本外观设计产品为薄型产品，省略仰视图。
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公开(公告)号：CN307784461S
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202230574435.2
申请日：2022-08-30
Applicant: 中国中医科学院中医药信息研究所
Abstract: 1.本外观设计产品的名称：包装（折页（古为“巾”用））。
2.本外观设计产品的用途：用于通过折页的形式包装的防起雾擦镜布。
3.本外观设计产品的设计要点：在于图案。
4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。
5.本外观设计产品为薄型产品，省略左视图;本外观设计产品为薄型产品，省略右视图;本外观设计产品为薄型产品，省略俯视图;本外观设计产品为薄型产品，省略仰视图。
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