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公开(公告)号：CN119274688A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411372809.7
申请日：2024-09-29
Applicant: 南京医科大学
IPC: G16C20/30 , G16C20/70 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态融合的对化学物发育毒性预测的方法及装置。该方法包括如下步骤：获得模型所需数据(化合物的SMILES)；将该化合物的SMILES保存到装置中；装置会自动调用环境中的预置数据文件、Python及相关库对化学描述符、生物活性和批量关键分子对接3个模态的数据进行计算，产生数千个特征被进一步调用并输入至预先训练好的发育毒性预测模型(多模态融合建模)；发育毒性预测模型的输出结果为该数据来源化学物的发育毒性风险预测值以及可疑风险结构。若预测值大于0.5则同时筛选出关键分子对接的对接分数较高的蛋白对应的基因进行注释与功能分析，以达到细分预测的目的，对新兴化学物的鉴别具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117995410B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410267750.9
申请日：2024-03-08
Applicant: 南京医科大学
Abstract: 本发明公开了一种男性不育风险预测和风险特征描述的方法及装置。该方法包括如下步骤：获得模型所需数据，该模型所需数据后续列出；将该数据输入到预先训练好的不育症风险预测模型中；不育症风险预测模型的输出结果为该数据来源样本的不育症风险以及当前生活状态下的可疑风险特征。本发明通过使用调查问卷与体格检查相结合等为男性不育风险预测模型提供更多的关联信息，以提高男性不育预测准确率。本发明使用多层神经网络模型，并采用粒子群算法对模型的超参数进行优化，最终获得较为可靠的风险预测模型。与此同时，本发明采用Shapley值法对黑盒模型进行解释，输出当前样本的风险特征排序，以此基于参考并提出建设性建议。
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公开(公告)号：CN108546752B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201810361103.9
申请日：2018-04-20
Applicant: 南京医科大学
IPC: C12Q1/6883 , C12N15/11
Abstract: 本发明公开一种与人类巨大儿相关的miRNA标志物或其组合及应用，属于基因工程及临床医学领域。该标志物选自hsa‑miR‑195‑5p、hsa‑miR‑155‑5p、hsa‑miR‑221‑3p中的一种或多种。该标志物对巨大儿具有特异性和敏感性,可用于制备巨大儿早期诊断或监测的试剂盒,并可在早期进行筛查和诊断,可反复检测并易于动态监测。
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公开(公告)号：CN108546752A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810361103.9
申请日：2018-04-20
Applicant: 南京医科大学
IPC: C12Q1/6883 , C12N15/11
Abstract: 本发明公开一种与人类巨大儿相关的miRNA标志物或其组合及应用，属于基因工程及临床医学领域。该标志物选自hsa-miR-195-5p、hsa-miR-155-5p、hsa-miR-221-3p中的一种或多种。该标志物对巨大儿具有特异性和敏感性,可用于制备巨大儿早期诊断或监测的试剂盒,并可在早期进行筛查和诊断,可反复检测并易于动态监测。
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公开(公告)号：CN103757017B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201410028086.9
申请日：2014-01-21
Applicant: 南京医科大学
Abstract: 本发明属于基因工程及生殖医学领域，公开了一种与人类胎儿生长受限发生相关的血清微小核糖核酸标志物及其应用。该标志物为hsa-miR-10a、hsa-miR-320b、hsa-miR-409-3p、hsa-miR-483-3p、hsa-miR-675-5p中的多种。该标志物对胎儿生长受限具有特异性和敏感性，可用于制备胎儿生长受限诊断或监测的试剂，可反复检测，且易于动态监测胎儿生长受限的程度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117995410A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410267750.9
申请日：2024-03-08
Applicant: 南京医科大学
Abstract: 本发明公开了一种男性不育风险预测和风险特征描述的方法及装置。该方法包括如下步骤：获得模型所需数据，该模型所需数据后续列出；将该数据输入到预先训练好的不育症风险预测模型中；不育症风险预测模型的输出结果为该数据来源样本的不育症风险以及当前生活状态下的可疑风险特征。本发明通过使用调查问卷与体格检查相结合等为男性不育风险预测模型提供更多的关联信息，以提高男性不育预测准确率。本发明使用多层神经网络模型，并采用粒子群算法对模型的超参数进行优化，最终获得较为可靠的风险预测模型。与此同时，本发明采用Shapley值法对黑盒模型进行解释，输出当前样本的风险特征排序，以此基于参考并提出建设性建议。
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公开(公告)号：CN106337088B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201610908072.5
申请日：2016-10-18
Applicant: 南京医科大学
IPC: C12Q1/6883 , C12N15/113 , C12N15/11
Abstract: 一种用于检测精子生成障碍传代效应的标志性微小核糖核酸标志物及其应用。本发明属于生物技术及生殖医学领域，公开了一种用于检测精子生成障碍传代效应中的微小核糖核酸(microRNA，miRNA)标志物及其应用。该标志物选自rho‑miR‑1‑3p、rho‑miR‑124‑3p、rho‑miR‑190a‑5p中的多种。该标志物对监测精子生成障碍传代效应具有特异性和敏感性，为精子生成障碍传代效应的诊断监测提供一种可靠的检测依据和快速检测方法，具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN119993486A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510073771.1
申请日：2025-01-17
Applicant: 南京医科大学
Abstract: 本发明公开了一种高血压前期预测和风险特征描述的方法与装置，使用多层神经网络模型，并采用粒子群算法对模型的超参数进行优化，最终获得较为可靠的风险预测模型。该方法包括如下步骤：获得模型所需数据，该模型所需数据后续列出；将受试者数据投入已训练好的高血压前期风险预测模型中；高血压前期风险预测模型的输出结果即为受试者罹患高血压前期的风险概率；通过可视化的方法显示受试者当前身体情况下可能引起高血压前期的风险特征并进行排序，以此基于参考并提出建设性建议。高血压前期风险预测装置由储存器、处理器组成。处理器接收储存器中的受试者身体情况数据，经过高血压前期风险预测模型计算，得出结论并将其显示在显示器上。
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公开(公告)号：CN119274688B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411372809.7
申请日：2024-09-29
Applicant: 南京医科大学
IPC: G16C20/30 , G16C20/70 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态融合的对化学物发育毒性预测的方法及装置。该方法包括如下步骤：获得模型所需数据(化合物的SMILES)；将该化合物的SMILES保存到装置中；装置会自动调用环境中的预置数据文件、Python及相关库对化学描述符、生物活性和批量关键分子对接3个模态的数据进行计算，产生数千个特征被进一步调用并输入至预先训练好的发育毒性预测模型(多模态融合建模)；发育毒性预测模型的输出结果为该数据来源化学物的发育毒性风险预测值以及可疑风险结构。若预测值大于0.5则同时筛选出关键分子对接的对接分数较高的蛋白对应的基因进行注释与功能分析，以达到细分预测的目的，对新兴化学物的鉴别具有重要意义。
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公开(公告)号：CN119274662A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411372807.8
申请日：2024-09-29
Applicant: 南京医科大学
IPC: G16B40/20 , G16B20/00 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态融合和GANs模型的对化学物进行大鼠染毒实验血生化和血常规指标生成式预测的方法，包括：S1、获取待预测的化学物的SMILES式；S2、获取该化学物3个模态的数据，包括分子机构、生物活性和批量的关键分子对接活性；S3、将3个模态数据合并染毒剂量、染毒时间，并输入预先训练好的替代大鼠实验预测模型中；S4、替代大鼠实验预测模型的输出结果为该数据来源化学物的设定染毒剂量与设定染毒时间下的血生化与血常规的25个指标的生成式预测值。本发明大大提高了预测精度和效率，可以有效辅助对新型化学物的毒性鉴定与管理，有效节省实验人员的时间于精力，还节约了动物资源提高了动物福利。
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