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公开(公告)号：CN117831689A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311861265.6
申请日：2023-12-29
Applicant: 南京工业大学
IPC: G16H10/40 , G16H10/20 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了一种基于临床多组学数据预测肺腺癌药物治疗响应的方法。具体地，通过机器学习算法构建了一个肺腺癌药物治疗响应的临床多组学数据，利用不同的梯度提升树算法训练模型预测药物治疗响应，步骤包括：收集接受治疗的异质性肺腺癌样本的临床多组学数据；对临床多组学数据进行特征集构建；利用梯度提升树算法在临床多组学据上对药物治疗响应进行预测。我们发现基于临床多组学特征，梯度提升树算法能很好地预测药物治疗响应。
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公开(公告)号：CN116128855A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310153186.3
申请日：2023-02-22
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 一种基于病理图像特征检测肿瘤蛋白标记物的算法，包括步骤：1)病理图像的分割与过滤：选用癌症和肿瘤基因组图谱TCGA数据库中的数字病理切片；使用大津阈值法(Ostu)来识别病理组织区域与背景区域；随后把病理切片(slide)分割成能够被模型计算的若干图块(patch)；2)基于对比学习的预训练与微调：使用ResNet50模型作为编码器，利用对比学习的方式对编码器进行预训练，而后根据RPPA数据对模型微调，最终使用注意力池化对patch‑level特征进行聚合，获得slide‑level特征；3)预测：预测任务使用线性层进行预测，使用最小化均方误差损失函数训练模型以预测肿瘤蛋白标记物表达水平。
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公开(公告)号：CN104326921A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410623427.7
申请日：2014-11-07
Applicant: 南京工业大学
IPC: C07C211/35 , C07C209/82
Abstract: 本发明涉及一种二环己胺的精制方法，属于有机化学技术领域。将原料溶于溶剂，在还原剂和质子酸的作用下，将亚胺还原为二环己胺，反应温度为20℃—35℃，pH值控制在5以上，反应压力为常压，反应时间为0.25h—1.5h，反应结束后进行减压蒸馏，得到提纯后的产品，产品以二环亚己胺含量为指标，即产品中二环亚己胺的残留量为0-0.4％。本发明的方法具有工艺简单，所需反应条件温和，所用试剂来源广泛价廉易得等特点，具有良好的工业应用前景。
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公开(公告)号：CN103951628A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410159121.0
申请日：2014-04-21
Applicant: 南京工业大学连云港工业技术研究院 , 连云港海水化工有限公司
IPC: C07D251/50
CPC classification number: C07D251/50
Abstract: 本发明公开了一种无水制备2-氯-4,6-二氨基-1,3,5-均三嗪的方法，该方法工艺简单，操作简便，可用于工业化大规模生产。本发明的无水制备2-氯-4,6-二氨基-1,3,5-均三嗪的方法，其包括以下步骤：将三聚氯氰与氨气的反应在无水反应体系即非质子溶剂中进行，反应温度为30-80℃，反应时间为2～20小时；再将反应液经减压过滤、水洗、干燥，得产物2-氯-4,6-二氨基-1,3,5-均三嗪。
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公开(公告)号：CN1887843A
公开(公告)日：2007-01-03
申请号：CN200610086003.7
申请日：2006-07-18
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开一种从厌氧发酵液中分离提取丁二酸的方法。该方法是将经厌氧发酵生产的丁二酸发酵液采用微滤膜过滤，然后用超滤膜过滤，再用活性炭脱色除杂，得到澄清的丁二酸溶液，浓缩，结晶得到丁二酸产品。该方法具有条件温和，操作简便，分离工艺路线短，成本低，选择性好，产品质量好的特点，能有效克服收率低，污水排量大及生产劳动强度高的不足。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118553328A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410578377.9
申请日：2024-05-10
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明基于深度学习技术在药物研发中的应用，结合了自适应特征加权、多源域适应技术和对抗学习等方法，提出了一种全新的单细胞药物敏感性预测算法，包括：数据预处理、条件独立自编码器提取特征、自适应加权特征生成，细胞系药物敏感度预测、基于对抗学习的多源域适应，单细胞药物敏感度预测。本发明首次将多源域适应技术应用在单细胞药物敏感性预测领域，并结合基因表达数据和药物反应数据构建模型，通过自适应生成加权特征并使用多源对抗域适应技术在单细胞药物敏感性预测问题上取得了优秀的效果，为肿瘤治疗领域的相关研究提供了新的思路和方法，也为未来的药物研发和治疗提供了有益的借鉴。
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公开(公告)号：CN117593585A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311673845.2
申请日：2023-12-07
Applicant: 南京工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06N3/098 , G06N3/0895
Abstract: 一种基于病理图像特征预测乳腺癌免疫亚型分类的方法，包括步骤：1)病理图像预处理：选用癌症和肿瘤基因组图谱TCGA数据库中的病理组织切片；2)基于对比学习进行预训练：使用ResNet50模型网络模型作为编码器，利用对比学习的方式对编码器进行预训练，使用注意力池化对特征进行聚合；3)免疫亚型预测：采用一个全连接层加一个softmax层作为预测模型，以图像特征为输入，使用交叉熵损失函数训练模型以预测乳腺癌免疫亚型。本发明构建的机器学习模型，与现有研究相比，将千兆像素图像的分割若干较小的图块，解决了内存不足造成GPU计算困难难以训练的问题，同时组织学亚型分类模型取代人工标记，实现高效化。
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公开(公告)号：CN114822680A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210172888.1
申请日：2022-02-24
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公布了一种基于自监督对比学习的TCR与抗原复合物亲和力预测算法，包括预训练与预测两个阶段：1)对比学习预训练阶段,使用TCR序列作为训练集，对TCR序列的氨基酸计算注意力权重，以一定概率掩盖部分氨基酸产生新的TCR序列，通过Transformer编码器进行编码，生成两条序列的向量表示(embedding)，然后根据对比学习框架，计算两条序列的余弦相似性，归一化温度‑尺度交叉熵(NT‑Xent损失)计算损失，使用梯度下降算法进行损失函数优化。2)下游预测阶段，操作者将待测试的TCR序列与抗原复合物序列，输入至训练好的Transformer编码器得到向量表示，将特征向量串联后输入到全连接网络中预测TCR与抗原复合物亲和力。该实施例中，在样本数32,044和619两个独立的benchmark数据集上分别可以达到acc＝0.88、auc＝0.09和acc＝0.96、auc＝0.97，说明本算法具有可靠的预测性能，且对不同的数据集都有很好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104326921B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201410623427.7
申请日：2014-11-07
Applicant: 南京工业大学
IPC: C07C211/35 , C07C209/82
Abstract: 本发明涉及一种二环己胺的精制方法，属于有机化学技术领域。将原料溶于溶剂，在还原剂和质子酸的作用下，将亚胺还原为二环己胺，反应温度为20℃—35℃，pH值控制在5以上，反应压力为常压，反应时间为0.25h—1.5h，反应结束后进行减压蒸馏，得到提纯后的产品，产品以二环亚己胺含量为指标，即产品中二环亚己胺的残留量为0?0.4％。本发明的方法具有工艺简单，所需反应条件温和，所用试剂来源广泛价廉易得等特点，具有良好的工业应用前景。
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公开(公告)号：CN103469835B
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201310401206.0
申请日：2013-09-05
IPC: E02F3/42
Abstract: 本发明公开了一种挖掘机油液混合动力控制系统，包括主控制器、油箱以及分别与油箱连接的动臂油缸、斗杆油缸以及铲斗油缸，油箱上分别连接两个变量泵，其中第一变量泵与发动机连接，第一变量泵依次管道连接第一三位四通阀和动臂油缸的有杆腔；动臂油缸的有杆腔同时连接第一两位两通阀；第一三位四通阀同时连接第一梭阀，第一梭阀同时连接第五两位两通阀和第一三位三通阀，第五两位两通阀同时与斗杆油缸以及所述第一三位三通阀连接，第一三位三通阀同时连接第六两位两通阀和一二位三通阀，第六两位两通阀与所述铲斗油缸连接；所述二位三通阀同时连接液压蓄能器、增压装置、第三两位两通阀、第四两位两通阀以及第三三位三通阀。
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