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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116125070B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202211007181.1
申请日：2022-08-22
Applicant: 苏州大学
IPC: G01N33/574 , G01N33/573 , A61K31/496 , A61P35/00 , A61P35/02
Abstract: 本发明涉及TRIM21作为进展期结肠癌的诊断标志物及其应用。本发明在小鼠转移模型中验证抗抑郁药维拉佐酮(Vilazodone)对结直肠癌肿瘤远处转移的影响。通过尾静脉注射肠癌细胞和TRIM21敲除细胞系，发现维拉佐酮(Vilazodone)给药可显著抑制结直肠癌细胞肺转移，其抑制效应以TRIM21正常表达的细胞更为显著。研究结果证明维拉佐酮(Vilazodone)为TRIM21蛋白的配体，通过和TRIM21有效结合，促进TRIM21功能和Hippo通路的上调，有效抑制肠癌细胞的肺内转移；从而为进展期和转移性结直肠癌的治疗提供新的靶点和理论依据。
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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：CN116125070A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211007181.1
申请日：2022-08-22
Applicant: 苏州大学
IPC: G01N33/574 , G01N33/573 , A61K31/496 , A61P35/00 , A61P35/02
Abstract: 本发明涉及TRIM21作为进展期结肠癌的诊断标志物及其应用。本发明在小鼠转移模型中验证抗抑郁药维拉佐酮(Vilazodone)对结直肠癌肿瘤远处转移的影响。通过尾静脉注射肠癌细胞和TRIM21敲除细胞系，发现维拉佐酮(Vilazodone)给药可显著抑制结直肠癌细胞肺转移，其抑制效应以TRIM21正常表达的细胞更为显著。研究结果证明维拉佐酮(Vilazodone)为TRIM21蛋白的配体，通过和TRIM21有效结合，促进TRIM21功能和Hippo通路的上调，有效抑制肠癌细胞的肺内转移；从而为进展期和转移性结直肠癌的治疗提供新的靶点和理论依据。
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公开(公告)号：CN116179691A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211088012.5
申请日：2022-09-07
Applicant: 苏州大学附属第一医院
IPC: C12Q1/6886 , C12N15/113 , G16B25/10 , G16B40/20
Abstract: 本发明属于医学领域，尤其涉及一种胃癌组合标志物及标志物模型的建立方法。首先公开了一种胃癌组合标志物，包括胃癌预后组合标志物和/或预测胃癌进展的组合标志物；所述胃癌预后组合标志物包括miR‑200b‑3p、miR‑141‑3p、miR‑200c‑3p、miR‑200a‑3p、miR‑429、miR‑182‑5p、miR‑183‑5p中的至少两种；所述预测胃癌进展的组合标志物包括miR‑182‑5p,miR183‑5p,LDB3,NOVA1,NPTX1和NR3C1中的至少两种。本发明构建的模型可用于发现胃癌发展和预后的标志物，以便选择最佳治疗方案，显著提高患者生存率，为胃癌患者带来福音。
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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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