一种基于CRISPR/Cas9的sgRNA的设计方法

    公开(公告)号:CN106446600B

    公开(公告)日:2019-10-18

    申请号:CN201610341946.3

    申请日:2016-05-20

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于CRISPR/Cas9的sgRNA的设计方法,其特征在于,该方法包括下列步骤:获取sgRNA和对应的Cas9的酶切效率的值;建立个性化sgRNA设计模型;运用NDCG算法衡量建立的个性化sgRNA设计模型的质量并更新数据库;设计sgRNA并给出每个sgRNA的评估值。与现有技术相比,本发明具有准确率高、特征完整、应用范围广与分析数据广的特点。

    一种基于CRISPR/Cas9的sgRNA的设计方法

    公开(公告)号:CN106446600A

    公开(公告)日:2017-02-22

    申请号:CN201610341946.3

    申请日:2016-05-20

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于CRISPR/Cas9的sgRNA的设计方法,其特征在于,该方法包括下列步骤:获取sgRNA和对应的Cas9的酶切效率的值;建立个性化sgRNA设计模型;运用NDCG算法衡量建立的个性化sgRNA设计模型的质量并更新数据库;设计sgRNA并给出每个sgRNA的评估值。与现有技术相比,本发明具有准确率高、特征完整、应用范围广与分析数据广的特点。

    药物反应预测方法及相关装置
    13.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117423403A

    公开(公告)日:2024-01-19

    申请号:CN202311332946.3

    申请日:2023-10-13

    Abstract: 本申请提供了一种药物反应预测方法及相关装置,包括:获取患者样本数据集;从患者样本数据集中获取每个训练任务的药物反应任务集;根据目标病症的特异性生成每个训练任务对应的特异性学习器;使用MAML模型作为训练框架,以每个训练任务的药物反应任务集为输入,对每个特异性学习器进行训练和测试,得到参考特异性学习器集合;根据患者样本数据集和参考特异性学习器集合训练解耦蒸馏模型,得到目标解耦蒸馏模型;获取目标患者的表达数据;将目标患者的表达数据输入目标解耦蒸馏模型中,获取目标特异性学习器;基于目标特异性学习器预测所述目标患者对治疗目标病症的药物产生反应的概率。将模型泛化到零样本学习,实现零样本药物反应预测。

    一种表层岩溶裂隙带土壤地表流失和地下漏失模拟装置

    公开(公告)号:CN112611850B

    公开(公告)日:2022-06-07

    申请号:CN202011488713.9

    申请日:2020-12-16

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种表层岩溶裂隙带土壤地表流失和地下漏失模拟装置,包括降雨模拟平台、岩溶坡面及裂隙模拟装置和实验数据采集系统;降雨模拟平台包括依次连接的进水装置、雨水流化装置和出水装置,出水装置设置在岩溶坡面及裂隙模拟装置上方;岩溶坡面及裂隙模拟装置包括模型箱和设置在模型箱上的岩溶坡面及裂隙模型,模型箱底部镂空,侧面安装地表流失收集漏斗,岩溶坡面及裂隙模型包括岩溶坡面和设置在岩溶坡面内的垂向岩溶通道;实验数据采集系统包括地下漏失水土收集盒和地表流失水土流失收集盒。与现有技术相比,本发明可在短期内在不同岩溶坡面情况、不同降雨条件下获得表层岩溶裂隙带土壤地表流失和地下漏失模拟数据。

    一种协同抗癌症药物组合预测方法及药物组合物

    公开(公告)号:CN105138862B

    公开(公告)日:2017-12-26

    申请号:CN201510464329.8

    申请日:2015-07-31

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种协同抗癌症药物组合预测方法及药物组合物,包括以下步骤:1)数据收集:根据药物组合的疾病治疗效果不同,分类得到已知协同抗癌症药物组合以及相应的靶点;2)模型建立:对于已知协同抗癌症药物组合以及未知药物组合,计算协同抗癌症药物组合的特征,建立协同抗癌症药物组合预测模型;3)结果过滤:利用药物表达谱信息,探索归纳已知协同抗癌症药物组合的特征,对步骤2)的预测结果进行筛除。基于该方法得到抗乳腺癌药物组合物和抗肺癌药物组合物。与现有技术相比,本发明综合运用药物组合的各种特征,设计巧妙,预测准确,并具有重要的实际应用价值,适用于大规模推广应用。

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