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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115011601B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202210737211.8
申请日：2022-06-27
Applicant: 山东大学齐鲁医院
IPC: C12N15/113 , C12N15/864 , C12N7/01 , A61K31/7105 , A61P3/10 , C12R1/93
Abstract: 本发明提供一种干扰JUND表达的shRNA、重组腺相关病毒载体及其应用，属于基因工程技术领域。本发明通过将靶向干扰JUND表达的shRNA序列导入腺相关病毒载体中，最终获得重组腺相关病毒，并成功将其应用于胰岛β细胞中JUND的研究，其中，shRNA至少包括shRNA1、shRNA2和shRNA3，所述shRNA1‑3的核苷酸序列如SEQ ID NO.1‑3所示。经试验验证，包含上述shRNA的重组腺相关病毒其能明显改善受试者糖耐量，因此本发明具有良好的实际应用之价值。
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公开(公告)号：CN113921084A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111518674.7
申请日：2021-12-13
Applicant: 山东大学齐鲁医院
Abstract: 本发明提供一种疾病相关非编码RNA调控轴多维靶向预测方法及系统，属于基于机器学习的生物信息处理技术领域，利用多维组学数据筛选出疾病组与对照组间的差异表达基因和共表达基因模块，并进行富集分析；基于构建的蛋白‑蛋白相互作用网络，对筛选出的差异表达基因和共表达基因进行处理，确定枢纽基因的组成；在确定的枢纽基因中，获取关键蛋白编码标志物；利用构建的竞争性内源RNA网络，提取包含所述关键蛋白编码标志物在内的非编码RNA调控轴网络。本发明可以有效预测复杂疾病相关的内源性竞争非编码RNA调控网络，并识别出关键的lncRNA‑miRNA‑mRNA调控轴，有助于为复杂疾病的分子致病机制研究提供更有前景的候选者，为精准治疗药物的开发提供潜在的分子标志物。
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公开(公告)号：CN119153100A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411630145.X
申请日：2024-11-15
Applicant: 山东大学齐鲁医院
IPC: G16H50/30 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本发明提供一种疾病风险表征预测系统及方法，属于基于深度学习的生物信息处理技术领域。包括：获取模块，用于获取待检测目标对象的生物标志物指标；处理模块，用于利用预先训练好的疾病风险评估模型对获取的待检测目标对象的生物标志物指标进行处理，得到目标对象患病风险表征结果。本发明将生物标志物的选择纳入融合模型的构建过程中，融合模型使用尽可能少的REB来表征与疾病本身相关的大多数特征信息；同时，通过特征推导获取了不同生物标记物之间的潜在调节作用，使模型获得更有效的表征信息；融合模型平衡了多个基本学习器的优缺点，可以从多个基本学习器中相互学习到不一致的信息，具有更好的信息提取能力、更强的稳健性。
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公开(公告)号：CN115011601A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210737211.8
申请日：2022-06-27
Applicant: 山东大学齐鲁医院
IPC: C12N15/113 , C12N15/864 , C12N7/01 , A61K31/7105 , A61P3/10 , C12R1/93
Abstract: 本发明提供一种干扰JUND表达的shRNA、重组腺相关病毒载体及其应用，属于基因工程技术领域。本发明通过将靶向干扰JUND表达的shRNA序列导入腺相关病毒载体中，最终获得重组腺相关病毒，并成功将其应用于胰岛β细胞中JUND的研究，其中，shRNA至少包括shRNA1、shRNA2和shRNA3，所述shRNA1‑3的核苷酸序列如SEQ ID NO.1‑3所示。经试验验证，包含上述shRNA的重组腺相关病毒其能明显改善受试者糖耐量，因此本发明具有良好的实际应用之价值。
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公开(公告)号：CN113921084B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111518674.7
申请日：2021-12-13
Applicant: 山东大学齐鲁医院
Abstract: 本发明提供一种疾病相关非编码RNA调控轴多维靶向预测方法及系统，属于基于机器学习的生物信息处理技术领域，利用多维组学数据筛选出疾病组与对照组间的差异表达基因和共表达基因模块，并进行富集分析；基于构建的蛋白‑蛋白相互作用网络，对筛选出的差异表达基因和共表达基因进行处理，确定枢纽基因的组成；在确定的枢纽基因中，获取关键蛋白编码标志物；利用构建的竞争性内源RNA网络，提取包含所述关键蛋白编码标志物在内的非编码RNA调控轴网络。本发明可以有效预测复杂疾病相关的内源性竞争非编码RNA调控网络，并识别出关键的lncRNA‑miRNA‑mRNA调控轴，有助于为复杂疾病的分子致病机制研究提供更有前景的候选者，为精准治疗药物的开发提供潜在的分子标志物。
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