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公开(公告)号：CN119265190A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202410897587.4
申请日：2024-07-05
Applicant: 上海交通大学
IPC: C12N15/113 , C12N9/22 , C12N15/85
Abstract: 本发明提供了一种靶向TTR的saCas9sgRNA及其修饰形式，所述经修饰的saCas9sgRNA包含20至22个核苷酸长度的向导RNA和77个核苷酸长度的sgRNA骨架，并且所述saCas9sgRNA的核苷酸序列包含至少一种化学修饰；并且所述靶向TTR的saCas9sgRNA包含在5’末端的向导RNA，所述向导RNA的序列是如SEQ ID NO：1‑9中任一种所示的核苷酸序列的至少20个、至少21个、或全部22个连续核苷酸。本发明提供的saCas9sgRNA可显著提高编辑活性、降低脱靶效率。
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公开(公告)号：CN118028267A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410038503.1
申请日：2024-01-10
Applicant: 上海交通大学
IPC: C12N9/22 , C12N15/55 , C12N15/113 , C12N15/864 , A61K48/00 , A61P9/00 , A61P7/06 , A61P7/04 , A61P39/06 , A61P13/00 , A61P3/10 , A61P3/06 , A61P43/00 , A61P27/02 , A61P27/16 , A61P25/28 , A61P21/00 , A61P35/00 , A61P25/14 , A61P25/16
Abstract: 本发明涉及分子生物学技术领域，具体而言，涉及具有CasRx活性的突变体及其应用。该突变体与SEQ ID NO：1所示的氨基酸序列具体具有至少70％的序列同一性，并且参照SEQ ID NO：1的氨基酸位置变化，具有位于下列位置处中的一个或多个突变：K323、N324、G326、R333、N348、K350、K411、Y415、T486、R529、K585、R601、Y604、N641、R648以及Y649。
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公开(公告)号：CN110468199B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201810437660.4
申请日：2018-05-09
Applicant: 上海交通大学
IPC: C12Q1/6886 , A61K45/00 , A61P35/00
Abstract: 本发明公开了一种LARP7基因在癌症诊断和治疗中的应用；具体涉及LARP7基因在制备治疗癌症药物、制备增加癌症对放化疗的敏感性的药物中的用途，以及LARP7基因在制备早期筛查或诊断癌症试剂盒、制备癌症患者疗效预测试剂盒中的用途。与现有技术相比，本发明首次发现LARP7基因表达水平与癌症的发生及患者的放化疗敏感性直接相关，揭示了LARP7促进肿瘤发生及影响肿瘤患者治疗预后的新机制。
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公开(公告)号：CN110468199A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201810437660.4
申请日：2018-05-09
Applicant: 上海交通大学
IPC: C12Q1/6886 , A61K45/00 , A61P35/00
Abstract: 本发明公开了一种LARP7基因在癌症诊断和治疗中的应用；具体涉及LARP7基因在制备治疗癌症药物、制备增加癌症对放化疗的敏感性的药物中的用途，以及LARP7基因在制备早期筛查或诊断癌症试剂盒、制备癌症患者疗效预测试剂盒中的用途。与现有技术相比，本发明首次发现LARP7基因表达水平与癌症的发生及患者的放化疗敏感性直接相关，揭示了LARP7促进肿瘤发生及影响肿瘤患者治疗预后的新机制。
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公开(公告)号：CN112057624A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010953449.5
申请日：2020-09-11
Applicant: 上海交通大学
IPC: A61K45/00 , A61K48/00 , A61K38/17 , A61P9/04 , A61P9/10 , A61P39/06 , A61P25/28 , A61P3/10 , A61P17/18 , A61P29/00 , A61P1/00 , A61P1/04 , A61P17/06 , A61P31/00 , A61P35/00 , G01N33/68
Abstract: 本发明公开了一种LARP7在心衰、动脉粥样硬化或衰老诊疗药物中的应用。本发明首次证明提高LARP7蛋白水平可以防止和治疗的动脉粥样硬化、心衰心脏以及衰老。通过以LARP7为靶点的化学以及基因治疗药物的技术特征可以提高LARP7的动脉粥样硬化、心衰心脏以及衰老组织的表达水平，从而达到预防治疗动脉粥样硬化、心衰以及衰老发生和发展的目的。并且，LARP7在心衰、动脉粥样硬化以及衰老组织中表达显著降低，通过检测比较正常组织和心衰、动脉粥样硬化以及衰老组织中LARP7表达水平差异的技术特征，可以达到诊断这些疾病的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119851776A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411898903.6
申请日：2024-12-23
Applicant: 上海交通大学医学院附属新华医院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的蛋白质设计方法，包括以下步骤：从五个预训练的模型中计算蛋白质序列中的氨基酸分布；然后分别计算五个预训练的模型中的蛋白质各氨基酸残基分布；接着将五个预训练的模型中的氨基酸分布进行合并到新的纬度，并将合并后的分布输入基于自注意力的集成网络中，并获得注意力输出Z；将注意力输出Z通过多层前馈神经网络进行处理并获得结果H；然后出线性层进行投射到并得到未归一化得分；接着将未归一化得分进行归一化得到最终的蛋白质序列分布。本发明提供了一种基于深度学习的蛋白质设计方法，通过整合多个预训练模型的结构，全面学习蛋白质结构序列模态对应关系，能够设计出更为多样性的蛋白质序列。
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公开(公告)号：CN118169572A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410277564.3
申请日：2024-03-12
Applicant: 江苏科技大学 , 上海交通大学 , 中国船舶集团有限公司第七〇四研究所 , 招商局重工(江苏)有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/382 , G06N3/0455 , G06N3/044 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2433 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于Extro‑Transformer深度学习神经网络的纯电船舶动力电池SOC估计方法，包括如下步骤：从传感器中生成电池数据集，根据电池数据集获得电荷数据；使用动态异常值剔除法对电荷数据进行处理，剔除掉数据中的异常值；将处理后的电荷数据分割为训练集与测试集；将训练集与测试集输入到构建好的Extro‑Transformer深度学习模型中进行训练和测试，得到训练好的Extro‑Transformer深度学习模型；通过训练好的Extro‑Transformer深度学习模型来预测新序列的SOC，输出得到SOC估计结果。本发明利用Transformer深度学习神经网络模型的强大表达能力和自适应性，结合外部的解码器和编码器，捕捉提取更复杂、更高级的特征，提高评估模型的性能，不仅具有较高的准确性和鲁棒性，还具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN111217900A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201811429334.5
申请日：2018-11-27
Applicant: 上海交通大学
Inventor： 张冰
Abstract: 本发明提供一种血管新生的转录调控因子，所述转录调控因子为small MAF分子的一种或几种的组合。通过前期对体外血管新生转录调控网络的构建和分析，发现small MAF是血管新生的关键转录调控因子。在血管内皮细胞中可以特异性调控血管新生相关基因，并且表达受到VEGF的调控。进一步实验证明，sMAF中MAFF和MAFG两个主要成员可以单独或者协同促进血管内皮细胞的增殖、迁移以及官腔形成，在体内对新生血管网的形成也有显著增强作用。从而为血管新生相关疾病的治疗，以及促进组织再生能力提供新的策略和途径。检测sMAF在血管中的表达异常，将可能为评价血管新生情况以及相关疾病的进展提供可靠依据。
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公开(公告)号：CN118842085A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410823636.X
申请日：2024-06-25
IPC: H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/28 , H02J3/32 , H02J15/00 , H02J3/24 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06Q50/06 , C25B1/04 , C25B9/00 , C25B9/19 , C25B9/65 , B63B35/00 , B63B25/12
Abstract: 本发明公开了一种计及能源与交通融合的海岛微电网多时间尺度优化运行方法，包括：建立海岛微电网模型；基于海岛微电网模型，将海岛能源与交通融合建立海岛能源与交通融合模型；基于海岛能源与交通融合模型，建立海岛微电网与船舶功率预分配模型，实现功率预分配；建立海岛微电网与船舶功率修正模型，对步骤S3获取的功率预分配方案进行修正，获得海岛微电网优化运行方案。本发明在构建海岛微电网的基础上，通过充分挖掘储能与交通相结合的经济优化潜力、快速平抑系统功率波动能力，设计海岛能源与交通融合模型，分阶段优化船舶岸桥分配与海岛多能源功率分配，从而有效提升海岛综合效益。
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公开(公告)号：CN118220456A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410277570.9
申请日：2024-03-12
Applicant: 江苏科技大学 , 上海交通大学 , 中国船舶集团有限公司第七〇四研究所 , 招商局重工(江苏)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于DQN算法的氢能驱动船舶能量管理方法，包括：基于船舶多工况负荷需求，构建船舶混合动力系统模型；通过实时能量管理系统与船舶混合动力系统以及船舶所处的海洋环境进行持续交互，得到四元组；将四元组存放到经验回放池中，经验回放池采样池内数据形成DQN训练集；将DQN训练集输入到构建好的DQN网络中进行训练；通过实时能量管理系统获取到当前船舶状态，训练好的DQN网络根据当前船舶状态输出船舶能源之间最优分配决策。本发明能够根据船舶的实时状态和环境条件，动态地调整氢能和锂电池的出力，以确保船舶高效、稳定和绿色运行。
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