公开(公告)号：CN120040555A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202510463842.9

申请日：2025-04-14

Applicant: 哈尔滨医科大学

Inventor： 王可铮 ,  侯大勇 ,  贾凡 ,  程亮 ,  赵越

IPC: C07K7/64 ,  C07K1/02 ,  C07K1/20 ,  A61K49/14 ,  A61K49/08 ,  A61K49/18

Abstract: 本发明提出了一种CXCR4靶向的二聚体分子探针及其制备方法和应用，属于分子探针技术领域。本发明CXCR4靶向的二聚体分子探针结构显示了很高的受体结合活性，并能够影响细胞的迁移和钙离子的释放，用于肿瘤成像的实验研究，通过靶向不同的受体，提高了肿瘤显像的敏感性和特异性，有望在未来的肿瘤诊断和治疗中发挥重要作用。

公开(公告)号：CN119252346A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411430539.0

申请日：2024-10-14

Applicant: 哈尔滨医科大学

Inventor： 程亮 ,  齐长鲁 ,  徐鹏博 ,  胡杨

IPC: G16B40/00 ,  G16B20/00 ,  G16B50/00 ,  G16B15/30 ,  G16H50/30 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的肠道微生物‑疾病关联预测方法，包括：构建肠道代谢物‑代谢物互作网络、微生物‑代谢物关联网络及疾病‑代谢物关联网络，然后通过点二列相关公式构建得到微生物‑代谢物关联网络和疾病‑代谢物关联网络，并进行合并得到以代谢物为桥梁的潜在物种级肠道微生物‑疾病关联网络；将以代谢物为桥梁的潜在物种级肠道微生物‑疾病关联网络作为深度神经网络模型的输入，使用已知的微生物‑疾病关联标签并将其二值化后作为网络模型学习的目标，充分训练深度神经网络模型以达到模型的收敛，利用已充分训练的模型权重预测模型未知的微生物‑疾病间的关联。本方法在预测新的微生物标志物与疾病间的关联具有优秀的性能。