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公开(公告)号：CN115497555B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202210980663.9
申请日：2022-08-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本申请公开了一种多物种蛋白质功能预测方法、装置、设备及存储介质，属于生物信息技术领域，该方法包括：将多物种蛋白质的标签矩阵和特征矩阵输入预先构建的跨物种异构网络；在所述跨物种异构网络的每个传播层传播所述标签矩阵和所述特征矩阵，获得传播后的目标标签矩阵和目标特征矩阵；将所述目标标签矩阵和所述目标特征矩阵进行加权获得预测得分矩阵，并基于所述预测得分矩阵获得所述多物种蛋白质(56)对比文件WO 2021041199 A1,2021.03.04WO 2022104265 A1,2022.05.19宋宝兴等“.基于蛋白质相互作用网络挖掘物种内的功能相似蛋白质”《.生物物理学报》.2011,第27卷(第9期),第789-800页.潘怡等.“加权优先级网络在蛋白质功能预测中的应用研究”《.小型微型计算机系统》.2017,第38卷(第9期),第1977-1982页.黄佳“.基于拓扑和序列的多生物网络比对算法的研究”《.《中国优秀硕士学位论文全文数据库》.2022,(第1期),第A006-454页.chen lei等.“Identifying novel proteinphenotype annotations by hybridizingprotein-protein interactions and proteinsequence similarities”《.Moleculargenetics and genomics : MGG》.2016,第291卷(第2期),第913-934页.H Wang等“.Combining graphconvolutional neural networks and labelpropagation”《.ACM trans》.2021,第40卷(第4期),第1-27页.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115497555A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210980663.9
申请日：2022-08-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本申请公开了一种多物种蛋白质功能预测方法、装置、设备及存储介质，属于生物信息技术领域，该方法包括：将多物种蛋白质的标签矩阵和特征矩阵输入预先构建的跨物种异构网络；在所述跨物种异构网络的每个传播层传播所述标签矩阵和所述特征矩阵，获得传播后的目标标签矩阵和目标特征矩阵；将所述目标标签矩阵和所述目标特征矩阵进行加权获得预测得分矩阵，并基于所述预测得分矩阵获得所述多物种蛋白质的功能预测得分。如此，基于跨物种异构网络上实现了标签与特征的同时传播，提高了多物种蛋白质功能的预测的准确性和有效性。
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公开(公告)号：CN119090762A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411067089.3
申请日：2024-08-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本申请公开了一种显微图像生成模型的训练方法、应用方法及相关系统，涉及显微图像生成技术领域，该方法包括获取原始显微图像；对原始显微图像进行添加高斯噪声处理，得到第一显微图像；根据第一显微图像，利用显微图像生成模型中的生成器，生成第二显微图像；对第二显微图像进行添加高斯噪声处理，得到第三显微图像；根据第三显微图像和第一显微图像，利用显微图像生成模型中的鉴别器，计算第三显微图像作为第一显微图像的合理去噪分布的概率；根据第三显微图像作为第一显微图像的合理去噪分布的概率和对抗损失函数，对显微图像生成模型进行训练，得到训练好的显微图像生成模型。本申请可提升生成显微图像的质量和效率。
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公开(公告)号：CN116246698A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211090606.X
申请日：2022-09-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G16B20/00 , G16B40/00 , G06F40/30 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的信息提取方法、装置、设备及存储介质，属于生物信息技术领域，该方法包括：本发明从预先获得的metapath实例中提取语义信息；基于注意力聚合机制对所述语义信息进行编码，获得语义注意力系数，基于所述语义注意力系数聚合邻居节点；通过非线性神经网络对所述语义信息进行学习，获得二次语义信息，将二次语义信息聚合至所述邻居节点中，获得节点嵌入；通过非线性神经网络融合多个metapath下的所述节点嵌入，获得最终节点表示。如此通过非线性神经网络二次提取metapath实例中的语义信息，充分利用了各个节点的语义信息，提升了信息提取的效果。
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公开(公告)号：CN111755743A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010525021.0
申请日：2020-06-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: H01M10/0565 , H01M10/0525
Abstract: 本发明提供一种复合固态电解质的制备方法、复合固态电解质、复合固态电池的制备方法以及复合固态电池，复合固态电解质的制备方法包括：所述复合固态电解质是X型多孔沸石与聚合物复合制备得到，包括：制备M-X型多孔沸石粉末，M代表碱金属或碱土金属；通过所述M-X型多孔沸石粉末与相对应的M金属的盐、聚合物溶于有机溶剂中进行混合，真空干燥后得到M-X型多孔沸石复合电解质。通过将多孔X型沸石与聚合物相复合制备出兼具柔性和强度的固态电解质，所用材料便宜，制备方法简单，获得的电解质膜适用于大规模生产和卷对卷电池绕制工艺。对全固态电池的产业化发展提供了一条可靠的制备工艺。
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公开(公告)号：CN111755742A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010525023.X
申请日：2020-06-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: H01M10/0562 , H01M10/0525
Abstract: 本发明提供一种固态电解质的制备方法、固态电解质、全电池的制备方法和全电池，固态电解质的制备方法包括：S1：制备M-X型多孔沸石粉末，M代表碱金属或碱土金属；S2：通过所述M-X型多孔沸石粉末与相对应的M金属的离子液体进行混合研磨，干燥后得到M-X型多孔沸石电解质粉末；S3：将所述M-X型多孔沸石电解质粉末压成固态电解质。本发明的固态电解质可利用自身的多孔框架将离子液体吸附在微孔中，同时由于沸石框架中的阳离子键较弱，可以实现金属阳离子的有效穿梭，构建离子液体和沸石骨架双重离子传输路径，提高材料的离子传导，从而抑制枝晶的形成和生长。
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