一种基于深度学习的疾病相关异常定位蛋白质预测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202511287438.7

申请日：

2025-09-10

公开(公告)号：

CN121215023A

公开(公告)日：

2025-12-26

发明(设计)人：

王兵沈晓沛林杞垒刘诗云

申请人：

福建医科大学

申请人地址：

350122 福建省福州市闽侯县上街镇大学城新校区学府北路1号

IPC主分类号：

G16B20/00

IPC分类号：

G16B40/00 G06N3/042 G06N3/0895 G06N3/084

代理机构：

南京天华专利代理有限责任公司 32218

代理人：

许轲

法律状态：

公开

国省代码：

福建省福州市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-12-26	公开	公开

共 50 条

[1]

疾病相关蛋白质 [P].

T·莱韦拉德 ;

J·A·萨赫勒 ;

S·莫昂－赛德 ;

D·希克斯 .

中国专利 :CN1529753A ,2004-09-15

[2]

蛋白质亚细胞定位的空间蛋白质组学深度学习预测方法 [P].

郭雪江 ;

李妍 ;

司徒成昊 ;

王兵 .

中国专利 :CN115064207A ,2022-09-16

[3]

基于深度学习的关键蛋白质预测方法 [P].

韩烨 ;

马天行 ;

曹丽英 ;

任艳姣 ;

徐兴梅 ;

韩永奇 ;

李明宇 .

中国专利 :CN117976047A ,2024-05-03

[4]

基于深度学习的关键蛋白质预测方法 [P].

韩烨 ;

马天行 ;

曹丽英 ;

任艳姣 ;

徐兴梅 ;

韩永奇 ;

李明宇 .

中国专利 :CN117976047B ,2024-06-18

[5]

基于深度学习挖掘蛋白质相互作用类型的预测方法 [P].

黄剑平 ;

方杨越 .

中国专利 :CN115588463B ,2025-08-08

[6]

基于深度学习挖掘蛋白质相互作用类型的预测方法 [P].

黄剑平 ;

方杨越 .

中国专利 :CN115588463A ,2023-01-10

[7]

蛋白质亚细胞迁移的时空蛋白质组学深度学习预测方法 [P].

郭雪江 ;

李妍 ;

司徒成昊 ;

王兵 .

中国专利 :CN117672353A ,2024-03-08

[8]

蛋白质亚细胞迁移的时空蛋白质组学深度学习预测方法 [P].

郭雪江 ;

李妍 ;

司徒成昊 ;

王兵 .

中国专利 :CN117672353B ,2024-08-16

[9]

一种基于弱监督学习的蛋白质亚细胞定位方法 [P].

许红梅 ;

郑越 ;

李雨晴 ;

王作斌 ;

宋正勋 ;

李理 .

中国专利 :CN117689724A ,2024-03-12

[10]

一种融合多数据特征预测关键蛋白质的计算方法 [P].

张伟 ;

徐佳 .

中国专利 :CN109166604B ,2019-01-08

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