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公开(公告)号：CN110982822B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201911184929.3
申请日：2019-11-27
Applicant: 华中农业大学
IPC: C12N15/12 , C07K14/435 , C12N15/70 , C12N15/66
Abstract: 本发明首次发现了一种克氏原螯虾抗脂多糖因子gALF1基因，所述gALF1基因的核苷酸序列为SEQ ID NO.1。本发明利用该基因编码制备了一种gALF1蛋白，所述gALF1蛋白氨基酸序列为SEQ ID NO.2。本发明还提供了上述基因和蛋白在WSSV病毒感染的免疫和治疗领域的应用。本发明具有有效的抗病毒作用，对WSSV病毒有极强的抑制和杀灭效果，能够有效解决WSSV病毒感染的免疫和治疗问题。
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公开(公告)号：CN110540996B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201910809933.8
申请日：2019-08-29
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明首次发现了一种克氏原螯虾i型溶菌酶gLysi2基因，所述gLysi2基因的核苷酸序列为SEQ ID NO.1。本发明利用该基因编码制备了一种gLysi2蛋白，所述gLysi2蛋白氨基酸序列为SEQ ID NO.2。本发明还提供了上述基因和蛋白在预防和治疗对虾白斑综合症领域的应用。本发明具有有效的抗病毒作用，对白斑综合症杆状病毒有极强的抑制和杀灭效果，能够有效解决白斑综合症的免疫和治疗问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110982822A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911184929.3
申请日：2019-11-27
Applicant: 华中农业大学
IPC: C12N15/12 , C07K14/435 , C12N15/70 , C12N15/66
Abstract: 本发明首次发现了一种克氏原螯虾抗脂多糖因子gALF1基因，所述gALF1基因的核苷酸序列为SEQ ID NO.1。本发明利用该基因编码制备了一种gALF1蛋白，所述gALF1蛋白氨基酸序列为SEQ ID NO.2。本发明还提供了上述基因和蛋白在WSSV病毒感染的免疫和治疗领域的应用。本发明具有有效的抗病毒作用，对WSSV病毒有极强的抑制和杀灭效果，能够有效解决WSSV病毒感染的免疫和治疗问题。
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公开(公告)号：CN110540996A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910809933.8
申请日：2019-08-29
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明首次发现了一种克氏原螯虾i型溶菌酶gLysi2基因，所述gLysi2基因的核苷酸序列为SEQ ID NO.1。本发明利用该基因编码制备了一种gLysi2蛋白，所述gLysi2蛋白氨基酸序列为SEQ ID NO.2。本发明还提供了上述基因和蛋白在预防和治疗对虾白斑综合症领域的应用。本发明具有有效的抗病毒作用，对白斑综合症杆状病毒有极强的抑制和杀灭效果，能够有效解决白斑综合症的免疫和治疗问题。
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公开(公告)号：CN110041421B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201910416443.1
申请日：2019-05-17
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明属于基因工程技术领域，公开了一种克氏原螯虾C型凝集素gLecB基因及其编码的gLecB蛋白，所述克氏原螯虾C型凝集素gLecB基因的序列为SEQ ID NO：1；gLecB蛋白氨基酸序列为SEQ ID NO：2；表达载体为pGEX‑5X‑1‑B‑Lectin。本发明主要是分离出了克氏原螯虾体内一种新的C型凝集素gLecB，且具有抗病毒作用。
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公开(公告)号：CN110041421A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910416443.1
申请日：2019-05-17
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明属于基因工程技术领域，公开了一种克氏原螯虾C型凝集素gLecB基因及其编码的gLecB蛋白，所述克氏原螯虾C型凝集素gLecB基因的序列为SEQ ID NO：1；gLecB蛋白氨基酸序列为SEQ ID NO：2；表达载体为pGEX-5X-1-B-Lectin。本发明主要是分离出了克氏原螯虾体内一种新的C型凝集素gLecB，且具有抗病毒作用。
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公开(公告)号：CN109299684A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811070144.9
申请日：2018-09-13
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明属于数据处理技术领域，公开了一种基于竞争与协同表示的人脸或场景识别方法及系统，推荐的竞争约束模型能利用合适的样本对测试样本进行表达，并且减少其他非正确类别中的样本对编码的贡献，从而使分类编码对正确的类别更有倾向性，同时各类样本之间相互竞争，希望用更少类的样本来表示测试样本；本发明根据训练样本数据的局部结构信息定义了自适应的竞争权重；这个竞争权重会根据测试样本与训练样本的距离及训练样本的分布情况进行自动的更新，从而使得与测试样本较近的训练样本对其编码作出更大的贡献；本发明在吸取了前人的经验与教训的基础上，引入了竞争与协同的概念，提出了新的L2范数正则化项以及自适应的竞争权重，完善了模型，使其更稳定，更有竞争力，并且更实用。
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