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公开(公告)号：CN114882942B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202210349001.1
申请日：2022-04-01
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种FLASH照射组织的定量蛋白质组学分析方法，包括：获取原始数据；对原始数据进行预处理；对预处理后的原始数据进行差异表达蛋白分析，得到三组差异表达蛋白；三组差异表达蛋白包括：FLASH照射组对比常规照射组、FLASH照射组对比对照组和常规照射组对比对照组；分别对三组差异表达蛋白以及三组差异表达蛋白的并集进行蛋白质相互作用网络构建，生成四个网络；分别对四个网络进行模块划分，筛选出重要模块；对两组差异表达蛋白进行亚细胞定位分析；获取亚细胞定位分析的结果与重要模块之间的对应关系，完成FLASH照射组织的定量蛋白质组学分析。该方法可分析获得可靠的FLASH照射技术的生物学原理，从分子机制上解释为何FLASH照射优于常规照射。
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公开(公告)号：CN114882942A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210349001.1
申请日：2022-04-01
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种FLASH照射组织的定量蛋白质组学分析方法，包括：获取原始数据；对原始数据进行预处理；对预处理后的原始数据进行差异表达蛋白分析，得到三组差异表达蛋白；三组差异表达蛋白包括：FLASH照射组对比常规照射组、FLASH照射组对比对照组和常规照射组对比对照组；分别对三组差异表达蛋白以及三组差异表达蛋白的并集进行蛋白质相互作用网络构建，生成四个网络；分别对四个网络进行模块划分，筛选出重要模块；对两组差异表达蛋白进行亚细胞定位分析；获取亚细胞定位分析的结果与重要模块之间的对应关系，完成FLASH照射组织的定量蛋白质组学分析。该方法可分析获得可靠的FLASH照射技术的生物学原理，从分子机制上解释为何FLASH照射优于常规照射。
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公开(公告)号：CN120072047A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202411891674.5
申请日：2024-12-20
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了机器学习辅助的整合蛋白质突变表型预测方法及系统，涉及蛋白质预测技术领域，包括：获取目标蛋白质的同源序列，并对所述同源序列进行多序列比对；对每个氨基酸位点进行保守性打分；计算目标蛋白质的香农熵值与共演化系数；计算目标蛋白质的自由能变化；构建氨基酸接触能网络；计算每个位点的相对可及面积；构建目标蛋白质的弹性网络模型；使用机器学习方法进行目标蛋白质的突变表型预测；对所述突变表型预测结果进行可视化。本发明提供的机器学习辅助的整合蛋白质突变表型预测方法。
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