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公开(公告)号：CN119889453A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411934886.7
申请日：2024-12-26
IPC: G16B40/00 , G16B40/20 , G16B20/20 , G16B20/50 , G16B25/10 , G16B50/30 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06F18/21
Abstract: 本申请公开了一种癌症恶化时期免疫治疗效果预测方法、系统、设备、介质及产品，涉及免疫治疗领域，该方法包括：获取患者的多组学数据；基于所述多组学数据确定与癌症分期相关的多组学特征；基于所述多组学特征确定癌症进展中动态变化的关键通路；基于所述关键通路的基因构建基因互作网络子网，并确定基因互作网络子网中基因的DNEX得分；基于所述DNEX得分，采用训练好的机器学习模型预测免疫治疗效果。本申请能够识别癌症加速恶化阶段，并预测癌症恶化过程中基因对肿瘤免疫活性的影响，实现免疫治疗效果的预测。
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公开(公告)号：CN119580822A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411622828.0
申请日：2024-11-13
IPC: G16B15/30 , G16B30/00 , G06F40/216
Abstract: 本发明涉及生物信息学技术领域，特别是涉及一种基于单细胞ATAC‑seq识别单细胞中elncRNAs调控靶基因的方法。本发明提供的方法基于scATAC‑seq数据利用染色质共可及性识别了单细胞全基因组上的elncRNAs‑靶基因的调控网络。同时，将方法应用到了免疫细胞分化中，精确识别了免疫细胞分化的elncRNAs‑靶基因调控动态。并且，进一步解析了这些elncRNAs在不同细胞类型中的生物学功能。本发明提供的的方法能够帮助生物医学领域相关研究人员更加精细、准确地预测单细胞分辨率下elncRNAs的调控作用及功能。
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公开(公告)号：CN112102878B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202010973090.8
申请日：2020-09-16
Abstract: 本发明涉及一种LncRNA学习系统，包括：数据获取模块，用于获取SNP数据集和LncRNA数据集；数据处理模块，用于识别出所述LncRNA数据集中每个LncRNA及附近的SNP得到SNP组；滑窗模块，用于基于滑窗法得到每个所述LncRNA的突变热点区域，组成突变热点区域组；显著性分析模块，用于基于超几何分布法对所述突变热点区域组进行显著性分析得到显著组数据；排秩模块，用于对所述显著组数据内的SNP进行打分和排秩，得到顺序SNP数据库；基于所述顺序SNP数据库构建LncRNA平台，用户通过所述LncRNA平台进行学习。本发明能准确识别出能使LncRNA发生改变的SNP，并基于此构建学习平台，以供研究者和医务人员进行研究学习。(56)对比文件Fan,J.Identification of SNP-containing regulatory motifs in themyelodysplastic syndromes model using SNParrays ad gene expression arrays.CHINESEJOURNAL OF CANCER.2013,第32卷(第4期),170-185.林梦洁;范D;郁芸;韩新焕.SLC26A4基因编码区功能特征及分子进化分析.南京医科大学学报(自然科学版).2013,(第11期),3-8.岁品品;邢旭东;王宏;崔颖.基于位置权重矩阵的核小体识别及功能分析.生物信息学.2016,(第01期),3-8.
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公开(公告)号：CN112102878A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010973090.8
申请日：2020-09-16
Abstract: 本发明涉及一种LncRNA学习系统，包括：数据获取模块，用于获取SNP数据集和LncRNA数据集；数据处理模块，用于识别出所述LncRNA数据集中每个LncRNA及附近的SNP得到SNP组；滑窗模块，用于基于滑窗法得到每个所述LncRNA的突变热点区域，组成突变热点区域组；显著性分析模块，用于基于超几何分布法对所述突变热点区域组进行显著性分析得到显著组数据；排秩模块，用于对所述显著组数据内的SNP进行打分和排秩，得到顺序SNP数据库；基于所述顺序SNP数据库构建LncRNA平台，用户通过所述LncRNA平台进行学习。本发明能准确识别出能使LncRNA发生改变的SNP，并基于此构建学习平台，以供研究者和医务人员进行研究学习。
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