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化合物结合位点的映射方法: 本发明涉及映射测试化合物在核酸内的结合位点。将所述核酸与带标签的测试化合物接触，所述带标签的测试化合物在一个或多个位置结合所述核酸或与所述核酸相关的蛋白。所述带标签的测试化合物与特异性结合所述标签的第一结合成员和特异性结...; 余祖滔乔辰·施皮格尔山喀尔·巴拉苏不拉曼尼安

一种用于蛋白质-多肽的结合位点检测方法及相关设备: 本申请提供了一种用于蛋白质‑多肽的结合位点检测方法及相关设备。方法包括：获取待检测数据，将待检测数据输入到训练好的结合位点检测模型，输出二元组集合并作为结合位点检测数据；结合位点检测数据用于指示待检测数据对应的蛋白质‑多...; 宋晓宁杨跃丽冯振华

一种基于双分支网络预测转录因子结合位点的方法: 本发明公开了一种基于双分支网络预测转录因子结合位点的方法，包括：将DNA序列转换为K‑mer标记的序列；将K‑mer标记的序列依次输入至基于BERT架构的预训练模型、循环神经网络BiLSTM中、CNN模块中、双分支Dua...; 何嘉章于鹏李天甲范文馨张永清朱桂全刘宇航周治淦李天豪

具有多核苷酸结合位点的纳米颗粒及其制备方法: 本公开涉及一种纳米颗粒，该纳米颗粒包括包含第一聚合物和第一多个辅助寡核苷酸的第一层、包含第二聚合物和用于结合模板多核苷酸的单一模板位点的第二层、以及包含第三聚合物和第二多个辅助寡核苷酸的第三层。本文还描述了一种制备所述纳...; 亚历山德拉·斯泽姆乔诺夫安杰洛·拉·罗萨詹卢卡·阿蒂奥利泽维尔·冯·哈滕亚历山大·里切兹

基于图全景注意力增强的金属结合位点突变效应预测方法: 本发明涉及生物信息技术领域，具体公开了一种基于图全景注意力增强的金属结合位点突变效应预测方法，包括步骤：S1：从数据库中获取金属结合位点的疾病相关突变数据；S2：将数据划分为训练、验证和测试样本集；S3：对样本集进行数据...; 张园吴佳峰胡凯高协平

用于检测LSD1蛋白结合位点的融合多核苷酸、试剂盒和方法: 本发明涉及用于检测LSD1蛋白结合位点的融合多核苷酸、试剂盒和方法，所述融合多核苷酸包括LSD1蛋白编码核苷酸和位于其下游的TurboID蛋白编码核苷酸，两者通过连接序列相连；所述连接序列的核苷酸序列如SEQ ID NO...; 孙昊刘正言刘琳郑辉

组织谷氨酰胺转移酶2（TGM2）不同结合位点特异性单克隆抗体制备及应用: 本发明提供了组织谷氨酰胺转移酶2(TGM2)不同结合位点特异性单克隆抗体制备及应用。结合蛋白信息学与免疫学，设计并合成组织谷氨酰胺转移酶2不同位点多肽偶联到KLH载体蛋白上作为免疫原，免疫小鼠后获得。本发明提供的单克隆抗...; 张小刚张秀华邵华荣安阳王安琪张艳艳刘飞郭新艳於怀龙陈勉

蛋白质结构中的结合位点的识别: 一方面，提供了一种用于识别蛋白质分子的特定构象中能够在化合物与所述蛋白质分子之间形成稳定结合的残基的方法。所述方法可以包括从所述蛋白质分子的所述构象中识别一个或多个残基以包括在扰动集中，所述一个或多个残基表现出满足一个或...; B·T·沃尔特斯

一种基于卷积神经网络预测蛋白/酶底物结合位点的方法: 本发明公开了一种基于卷积神经网络预测蛋白/酶底物结合位点的方法，属于生物信息技术领域。该方法建立了基于Densenet模块和Unet模块的深度卷积神经网络模型DUnet，该模型中因为Densenet模块的存在，使得网络的...; 刘松阳鹏辉赵北辰谭亚梦花若薇马如一彭著源叶梦萍王兴隆周景文陈坚堵国成

基于双路TCN的长短距离融合学习转录因子结合位点预测: 2025年; 准确预测DNA与转录因子的结合位点对深入理解基因表达及调控机理具有重要意义。卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)已成功应用于DNA-转录因子结合位点预测任务,准确性相比传统机器学习方法提升明显。然而,CNN仅擅长学习局部空间信息,无法建模DNA序列中的长距离依赖关系;LSTM网络的顺序处理特性无法实现并行运算,计算效率偏低。为此,提出一种结合双路时间卷积网络(TCN)和长短距离融合学习机制的模型解决上述问题。在网络结构层面,使用时间卷积网络作为序列特征提取器,兼具长距离建模和并行处理的优势,而且双路结构使模型能分离学习DNA互补特征,一定程度上提升了模型的稳定性;在特征学习层面,充分利用时间卷积网络不同层的上下文信息建模能力设计了长短距离融合学习策略,增强了预测特征的表示能力。在165个ChIP-seq数据集上的实验结果表明,该方法的各项指标结果优于当前流行的基于深度学习的方法。通过利用具有不同距离依赖信息的时序特征,可为转录因子结合位点预测提供一个有价值的框架。; 吴志强宋佳智姜静清罗蕊; 关键词：转录因子结合位点

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