公开(公告)号：CN117171646A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202311147894.2

申请日：2023-09-07

Applicant: 安徽大学

Inventor： 宾艳南 ,  张龙静 ,  郑春厚

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种抗菌肽及其活性子功能的两层模型预测方法，包括以下步骤：S1，构建抗菌肽及其活性子功能两层预测模型；S2，使用训练集对抗菌肽及其活性子功能两层预测模型进行训练和参数调整，获得最优模型；S3，使用测试集对抗菌肽及其活性子功能两层预测模型进行性能评估和预测测试；S4，使用训练并测试好的模型，对外来待测数据进行预测，获取其为抗菌肽及其活性子功能数据的概率值。本发明通过对抗菌肽及其活性子功能数据采用深度学习和权重优化的方式，构建两层模型，对抗菌肽及其活性子功能进行两层预测与分类，大大提高了预测精度。

公开(公告)号：CN118918944A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202411105076.0

申请日：2024-08-13

Applicant: 安徽大学

Inventor： 宾艳南 ,  何亚蕊

IPC: G16B15/30 ,  G16B30/10 ,  G16B40/00 ,  G06F18/22 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种噬菌体特异性的抗细菌肽数据处理应用方法，其中方法包括：从公开数据库中，收集噬菌体多肽数据、收集抗细菌肽数据和非抗细菌肽数据；对抗细菌肽数据和非抗细菌肽数据进行冗余序列去除后，分别与噬菌体多肽数据进行同源性分析，并进行预处理后，获取噬菌体特异性的抗细菌肽数据和非抗细菌肽数据；构建正样本数据集和负样本数据集；数据应用包括：训练神经网络，进行神经网络应用，获取噬菌体特异性抗细菌肽或非抗细菌肽数据正负样本分类预测。本发明方法有效的对噬菌体和抗细菌肽之间的协同作用进行探索，实现噬菌体特异性抗细菌肽/非噬菌体特异性抗细菌肽准确的目标分类，为后续噬菌体的工程改良及潜在高效抗细菌肽的发掘做出贡献。

公开(公告)号：CN116189798A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310039518.5

申请日：2023-01-13

Applicant: 安徽大学

Inventor： 宾艳南 ,  范恒辉 ,  夏俊峰

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/70

Abstract: 一种多功能生物活性肽预测方法及系统，方法包括以下步骤：S1、对数据进行预处理；对氨基酸序列数据转换为数字化数据；S2、对数据化数据进行特征提取；先使用多尺度TCN获取序列中不同长度序列模式的信息，然后利用GRU得到各序列模式之间的关系，最终得到具有全局信息的特征表示；S3、目标分类；将具有分类功能的全连接神经网络对多功能生物活性肽数据进行分类；S4、模型训练；将多功能生物活性肽数据集按照五折交叉验证的方式划分训练集和验证集，最终获取最优的模型；S5、使用模型进行预测。本申请基于多标签学习和时间循环神经网络，我们提出了一个多标签预测器，用以识别生物活性肽的多种功能，包括抗癌、抗糖尿病、抗高血压、抗炎和抗微生物。

公开(公告)号：CN114983342A

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202210604915.8

申请日：2022-05-30

Applicant: 安徽大学

Inventor： 夏俊峰 ,  董超 ,  宾艳南 ,  吴李君

IPC: A61B5/00 ,  A61N5/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G16B20/30 ,  G16H50/20

Abstract: 本发明涉及生物信息计算技术领域，解决了将组织病理图像数据与miRNA数据有效整合的技术问题，尤其涉及一种基于深度学习的乳腺癌放疗敏感性预测方法，包括以下过程：从TCGA数据库中获取接受放疗的女性乳腺癌患者的组织病理图像数据以及miRNA数据；还涉及一种应用于上述乳腺癌放疗敏感性预测方法的系统，包括：数据集获取模块用于从TCGA数据库中获取接受放疗的女性乳腺癌患者的组织病理图像数据以及miRNA数据。本发明达到了对乳腺癌患者的放疗敏感性进行有效地预测的目的，可以较为准确地判断患者是否需要接受放疗，从而可以对患者进行精准治疗，避免了时间的浪费以及放疗给患者带来的伤害。

公开(公告)号：CN114121145A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111421890.X

申请日：2021-11-26

Applicant: 安徽大学

Inventor： 夏俊峰 ,  张俊寅 ,  宾艳南

IPC: G16B5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于多源迁移学习的噬菌体启动子预测方法，包括以下步骤：数据集构建：收集目标域和多源域正样本，对不同域正样本使用组间打乱方法进行重构，得到相应目标域和多源域负样本，最终得到正负样本比例平衡的目标域和多源域数据集；多源迁移学习模型构建：包括数据预处理、特征提取、特征对齐和目标分类四个功能模块；模型训练：将数据集划分为训练集和验证集，训练集用于对模型进行构建与训练，验证集用于模型参数调整，获取最优的模型；模型预测。本发明对小样本数据采用多源迁移学习的方式，以构建最优的模型对噬菌体启动子进行预测与分类，提高了预测效果，为后续噬菌体启动子预测和其他调控元件的预测发展做出了贡献。

公开(公告)号：CN105670971A

公开(公告)日：2016-06-15

申请号：CN201610137347.X

申请日：2016-03-10

Applicant: 安徽大学 ,  安徽金种子酒业股份有限公司

Inventor： 张部昌 ,  黄训端 ,  陈兴杰 ,  彭兵 ,  马玉磊 ,  杨牢记 ,  谢国排 ,  张宝年 ,  程伟 ,  李长润 ,  汪焰胜 ,  宾艳南 ,  徐敏锐 ,  吴攀攀

IPC: C12N1/20 ,  C12P7/40 ,  C12P7/62 ,  C12G3/02 ,  C12R1/145

Abstract: 本发明公开了一株克氏梭状芽胞杆菌JZZ及其应用。本发明从窖泥中分离获得一株克氏梭状芽胞杆菌JZZ。通过实验证明：该菌株为己酸高产菌株，兼具有温度、乙醇耐受性，其有益效果是适应了传统窖池发酵体系的温度变化和乙醇浓度变化，且适应性强，能够满足传统白酒酿造工艺中生产要求，不仅提高了白酒的品质，也提高了酿酒生产效益。