公开(公告)号：CN119864088A

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202510178950.1

申请日：2025-02-18

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 蒋庆华

IPC: G16B40/00 ,  G16B15/30 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06F18/22 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明公开了一种在原子水平智能识别T细胞抗原的方法，包括以下步骤：将抗原、HLA和TCR表示为以原子为节点、化学键为边的图；构建原子水平的抗原与HLA结合智能预测模型，筛选能被HLA呈递的抗原；构建原子水平的抗原与TCR相互作用智能预测模型，筛选能被TCR识别的抗原；综合T细胞克隆频率计算抗原的免疫原性并识别高免疫原性抗原，形成T细胞抗原智能识别方法。本发明克服了现有技术仅在序列或残基水平识别T细胞抗原导致大部分候选抗原无法引起免疫反应的问题，能够在原子水平精准筛选具有免疫原性的肿瘤新抗原。

公开(公告)号：CN118918962A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202411032469.3

申请日：2024-07-30

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 蒋庆华 ,  丁倩 ,  许召春 ,  王平平 ,  蔡一灯 ,  杨文艺 ,  薛广富 ,  阙锦昊

IPC: G16B40/00 ,  G16B20/00 ,  G16B25/00 ,  G16B15/00 ,  G06F18/2132 ,  G06F18/2136 ,  G06F18/211 ,  G06F18/23 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明涉及生物信息学领域，具体公开了一种基于单细胞转录组数据的细胞间通讯推断方法，包括步骤：单细胞数据预处理；基于矩阵分解的联合学习模型；识别基因表达模式及细胞亚群；细胞间通讯的推断统计模型的构建。基于本发明模型能够有效地探索基因的表达模式，并进一步揭示细胞的身份和功能；结合细胞间和细胞内的相关通讯信号，提出了识别细胞间通讯的推断统计模型。本发明克服了连接细胞内外的通讯途径难以预测的问题，通过对细胞内部状态和相互关系的深入理解，提高了细胞间通讯网络推断的性能，有助于更全面地理解潜在的生物过程。

公开(公告)号：CN118711671A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410747250.5

申请日：2024-06-11

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 蒋庆华 ,  杨文艺 ,  许召春 ,  蔡一灯 ,  薛广富 ,  阙锦昊

IPC: G16B40/00 ,  G16B5/00 ,  G16B20/00 ,  G16B20/20 ,  G16B25/10 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种针对空间转录组数据的细胞间通讯智能识别方法，方法包括：对单细胞转录组和空间转录组数据进行预处理；利用注意力机制探索组学数据中存在的深层联系，整合单细胞转录组和空间转录组数据；通过基于子图的机制，挖掘每个细胞的局域特征和全局特征；结合图注意力神经网络，提出在单细胞分辨率上识别细胞间通讯的智能算法。本发明克服了单细胞转录组和空间转录组数据的局限性，解决了细胞间通讯的精准识别和解析问题，有助于更全面地揭示细胞之间的协同调控，进一步加深对复杂生物过程的理解。

公开(公告)号：CN113160887B

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN202110443345.4

申请日：2021-04-23

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 蒋庆华 ,  许召春 ,  王平平 ,  周文洋

IPC: G16B20/50 ,  G16B50/00 ,  C12Q1/6869 ,  C12Q1/6886 ,  G16B5/00 ,  G16B30/10 ,  G16B30/20

Abstract: 本发明公开了一种融合了单细胞TCR测序数据的肿瘤新生抗原筛选方法，包括：基于全外显子测序数据及转录组测序数据通过软件进行质控、比对等步骤获取新生突变肽库；使用HLA分型预测软件预测HLA‑I类分型；结合单细胞TCR测序及单细胞转录组测序，通过细胞类型注释、克隆频率分析寻找癌症特异性的CD8+T细胞受体；同时，基于集成深度学习通过peptide‑TCR相互作用预测模型鉴定短肽免疫原性，提出融合单细胞TCR测序数据的肿瘤新生抗原筛选方法，解决了传统肿瘤抗原筛选方法新生抗原错选漏选率高、免疫原性不足等问题。

公开(公告)号：CN113160887A

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN202110443345.4

申请日：2021-04-23

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 蒋庆华 ,  许召春 ,  王平平 ,  周文洋

IPC: G16B20/50 ,  G16B50/00 ,  C12Q1/6869 ,  C12Q1/6886 ,  G16B5/00 ,  G16B30/10 ,  G16B30/20

Abstract: 本发明公开了一种融合了单细胞TCR测序数据的肿瘤新生抗原筛选方法，包括：基于全外显子测序数据及转录组测序数据通过软件进行质控、比对等步骤获取新生突变肽库；使用HLA分型预测软件预测HLA‑I类分型；结合单细胞TCR测序及单细胞转录组测序，通过细胞类型注释、克隆频率分析寻找癌症特异性的CD8+T细胞受体；同时，基于集成深度学习通过peptide‑TCR相互作用预测模型鉴定短肽免疫原性，提出融合单细胞TCR测序数据的肿瘤新生抗原筛选方法，解决了传统肿瘤抗原筛选方法新生抗原错选漏选率高、免疫原性不足等问题。

公开(公告)号：CN106636398B

公开(公告)日：2021-01-29

申请号：CN201611190992.4

申请日：2016-12-21

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 蒋庆华 ,  刘桂友 ,  胡杨 ,  王亚东

IPC: G16B20/20 ,  G16B30/00 ,  G16B40/00 ,  G16H50/30 ,  C12Q1/6883

Abstract: 本发明属于医疗检测领域，具体公开了一种阿尔茨海默病发病风险预测模型的构建方法，该方法基于现有的wGRS提出了改进的wGRS方法，计算wGRS时不但考虑了单个SNP的作用，同时也考虑SNP之间的相互作用。该改进的wGRS方法能够对阿尔茨海默病发病风险预测的正确性进一步提高。因此本方法考虑到SNP之间的相互作用对阿尔茨海默病的重要影响，并将SNP之间的相互作用应用到阿尔茨海默病发病风险预测中，进一步提高了阿尔茨海默病发病风险预测的正确率。

公开(公告)号：CN106636398A

公开(公告)日：2017-05-10

申请号：CN201611190992.4

申请日：2016-12-21

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 蒋庆华 ,  刘桂友 ,  胡杨 ,  王亚东

IPC: C12Q1/68 ,  G06F19/22

CPC classification number: C12Q1/6883 ,  C12Q2600/156 ,  G16B30/00

Abstract: 本发明属于医疗检测领域，具体公开了一种改进的阿尔茨海默病发病风险预测方法，该方法基于现有的wGRS提出了改进的wGRS方法，计算wGRS时不但考虑了单个SNP的作用，同时也考虑SNP之间的相互作用。该改进的wGRS方法能够对阿尔茨海默病发病风险预测的正确性进一步提高。因此本方法考虑到SNP之间的相互作用对阿尔茨海默病的重要影响，并将SNP之间的相互作用应用到阿尔茨海默病发病风险预测中，进一步提高了阿尔茨海默病发病风险预测的正确率。