一种抑制凋亡抑制蛋白的异喹啉化合物及其制备方法与应用

    公开(公告)号:CN103965165B

    公开(公告)日:2017-01-04

    申请号:CN201410204470.X

    申请日:2014-05-15

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明属于生物医学技术领域,具体为一种抑制凋亡抑制蛋白的异喹啉化合物及其合成方法与应用。本发明设计合成了一系列能够与IAP蛋白家族BIR2结构域相互作用的异喹啉化合物,使多种IAPs活性降低,一方面拮抗XIAP对Caspase-3的抑制作用,另一方面促进cIAP的泛素化和蛋白酶体的降解,从而具有对抗卵巢癌生长的生物学活性。本发明的异喹啉化合物通过抑制IAPs起到抗卵巢癌、逆转卵巢癌耐药的作用,经CCK-8、体内裸鼠皮下移植肿瘤实验等大量实验得以证实。本发明化合物分子质量小,口服生物利用度高,临床用药灵活;与多种IAPs的BIR2结构域结合,作用对象和途径更为广阔,抗肿瘤活性也更高,在临床应用中更具优势。

    一种抑制凋亡抑制蛋白的异喹啉化合物及其制备方法与应用

    公开(公告)号:CN103965165A

    公开(公告)日:2014-08-06

    申请号:CN201410204470.X

    申请日:2014-05-15

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明属于生物医学技术领域,具体为一种抑制凋亡抑制蛋白的异喹啉化合物及其合成方法与应用。本发明设计合成了一系列能够与IAP蛋白家族BIR2结构域相互作用的异喹啉化合物,使多种IAPs活性降低,一方面拮抗XIAP对Caspase-3的抑制作用,另一方面促进cIAP的泛素化和蛋白酶体的降解,从而具有对抗卵巢癌生长的生物学活性。本发明的异喹啉化合物通过抑制IAPs起到抗卵巢癌、逆转卵巢癌耐药的作用,经CCK-8、体内裸鼠皮下移植肿瘤实验等大量实验得以证实。本发明化合物分子质量小,口服生物利用度高,临床用药灵活;与多种IAPs的BIR2结构域结合,作用对象和途径更为广阔,抗肿瘤活性也更高,在临床应用中更具优势。

    基于一维长柱液相色谱串联质谱的蛋白质组分离鉴定方法

    公开(公告)号:CN103454371A

    公开(公告)日:2013-12-18

    申请号:CN201310310332.5

    申请日:2013-07-23

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明属生物技术领域,涉及基于一维长柱液相色谱串联质谱的蛋白质组分离鉴定方法。该鉴定方法使用50cm的反相色谱柱,采用一维长梯度对蛋白质组学样品进行分离,经电喷雾电离,串联质谱进行一维蛋白质组分离鉴定,使用结果表明,本鉴定方法的实验操作简单、不需预分馏分,一次实验可达到传统二维分离质谱鉴定的效果;特别是对于少量样品的处理,一次实验仅需几微克样品就可完成一次蛋白质组学的数据分析,所需样品量少,对复杂生物蛋白质组的仪器分析效率达到7小时内实现对4000个以上蛋白质的分析鉴定,实现蛋白质的快速高效鉴定。

    基于心电和皮肤电联合分析的分娩恐惧检测方法和系统

    公开(公告)号:CN115778389B

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202211543465.2

    申请日:2022-12-02

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明属于情绪监测和调节技术领域,具体为基于心电和皮肤电联合分析的分娩恐惧检测方法和系统。本发明包括:同步采集孕妇的原始心电和皮肤电信号,医生根据分娩态度问卷划分孕妇分娩恐惧等级;信号预处理,包括滤波去噪和标准化;对标准化处理后的心电和皮肤电信号提取耦合性特征;基于卷积神经网络模型得到心电和皮肤电信号的网络学习特征,并与耦合性特征进行融合;将融合后的综合特征输入双向长短时记忆网络模型进行分娩恐惧等级评估,得到分娩恐惧分类结果。相较于基于主观量表的分娩恐惧检测,本发明深入挖掘心电和皮肤电信号中包含的与孕妇情绪有关的信息,能够更加及时、准确地判别分娩恐惧,有利于孕妇及时了解与调整自己的心理状态。

    一种柔性波点爪式脑电干电极
    25.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117017304A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202311047048.3

    申请日:2023-08-21

    Abstract: 本发明属于电生理信号检测技术领域,具体为一种柔性波点爪式脑电干电极。本发明的脑电干电极包括电极基底和导电涂层,电极基底采用柔性材料制作,由底盘、电极爪、波点组成;底盘作为电极爪的放置载体,同时也作为连接器的安装载体;电极爪以一定角度放置在底盘上,起到穿过头发的作用外,并为电极提供了弹性形变能力;波点分布在电极爪表面,通过发根之间的空隙与头皮接触;导电涂层采用柔性导电材料覆盖在基底表面,与基底完全共形。本发明的脑电干电极通过电极爪和波点相结合的方式,使电极可以直接穿过头发和发根直接接触到头皮,具有良好的接触阻抗性能和舒适的佩戴体验,可用于长时的佩戴监测环境。

    基于模拟减法的DPV传感前端电路
    26.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116781072A

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202310737120.9

    申请日:2023-06-20

    Applicant: 复旦大学

    Inventor: 秦亚杰 陈晨

    Abstract: 本发明涉及电路设计技术领域,尤其涉及一种基于模拟减法的DPV传感前端电路,包括:激励脉冲产生电路,与电化学传感器的参比电极连接,被配置为产生激励脉冲信号;信号处理电路,包括顺次连接的跨阻放大器、开关电容减法器及低通滤波器,跨阻放大器与电化学传感器的工作电极连接,被配置为将脉冲前后的传感电流放大为电压信号,开关电容减法器被配置为在模拟域对脉冲前后的电压信号进行差分减法运算,低通滤波器被配置为对差分减法运算的结果进行滤波处理后输出给模数转换器;电源管理模块,被配置为提供电源电压和偏置电流。通过在信号处理电路中设置开关电容减法器,能够在模拟域实现差分减法运算,以此降低了对模数转换器的大动态范围需求。

    一种基于cECG的智能睡姿识别床垫系统

    公开(公告)号:CN116763099A

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202310727411.X

    申请日:2023-06-19

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明属于睡眠监测技术领域,具体为一种基于电容耦合式心电图的智能睡姿识别床垫系统。本发明智能睡眠床垫系统包括床垫电极传感器模块、数据采集模块、数据传输模块、数据处理终端设备以及相应的嵌入式控制软件程序及睡姿识别算法模块。本发明对电容耦合式心电信号进行实时采集,结合深度学习网络模型等即可实现准确的睡姿识别,具有方便采集、优化用户体验、睡姿识别结果准确等优点。

    一种阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征识别及治疗系统

    公开(公告)号:CN116421150A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310626022.8

    申请日:2023-05-30

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明属于疾病诊疗设备技术领域,具体为一种阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征识别及治疗系统。本发明系统包括:睡眠生理信号采集模块,信号预处理模块,信号特征识别模块,治疗干预模块,呼吸末端监测模块;系统通过对智能床垫采集到的生理信号进行特征识别实现对睡眠中OSAHS事件的监测,在检测到OSAHS事件发生时通过无线能量传输系统对胶囊型无线器件电刺激装置传输所需能量进而对患者舌下神经进行刺激从而使患者实现正常通气。本发明用于识别阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征并进行治疗,识别准确度高、治疗手段微创、无体内引出线、便携、维护成本低。

    基于皮肤电信号分析的孕妇分娩恐惧检测方法和系统

    公开(公告)号:CN115813389A

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202211543464.8

    申请日:2022-12-02

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明属于情绪监测和调节技术领域,具体为一种基于皮肤电信号分析的孕妇分娩恐惧检测方法和系统。本发明方法包括:获取孕妇原始皮肤电信号,并由医生根据分娩态度问卷划分孕妇的分娩恐惧等级;对原始皮肤电信号进行小波阈值去噪,提取时域特征、频域特征、梅尔频率倒谱系数和非线性指标;特征归一化和特征选择;建立分娩恐惧评估模型,最终输出分娩恐惧等级。本发明能够更加精准地判别分娩恐惧状况,保证结果的客观性和准确性,有利于及时识别孕妇的心理情绪状态,从而开展孕期精准分娩管理。

    一种基于最少任务数的脑卒中患者上肢评估方法及系统

    公开(公告)号:CN115034291A

    公开(公告)日:2022-09-09

    申请号:CN202210551741.3

    申请日:2022-05-19

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明属于健康检测技术领域,具体为一种基于最小任务数的脑卒中患者上肢评估方法。本发明评估方法包括:数据采集、数据预处理、特征提取、分类预测和结果分析五个步骤;本发明采集脑卒中患者上肢运动数据,使用不同的分类算法和上肢动作组合对于受试者的脑卒中等级进行预测,并进行统计分析,研究各个动作及其组合的精度和显著性。结果表明使用单个动作进行预测的精度,也能达到使用多个组合动作的预测精度,表明各组动作之间没有显著性。本发明还构建相应的评估系统。本发明可用于脑卒中患者康复工作中,仅使用单个动作进行预测,大大简化传统的使用多个动作评估脑卒中等级的流程,并实现脑卒中患者评估流程的自动化。

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