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31. 发明专利

AU2020201546B2 Tracking changes in average glycemia in diabetics 未知
公开(公告)号：AU2020201546B2
公开(公告)日：2021-10-28
申请号：AU2020201546
申请日：2020-03-03
申请人： UNIV VIRGINIA PATENT FOUNDATION
发明人： KOVATCHEV BORIS P , BRETON MARC D
IPC分类号： C12Q1/54 , G16C20/10 , G16C20/30
摘要： A method, system and computer readable medium for tracking changes in average glycemia in diabetes is based on a conceptually new approach to the retrieval of SMBG data. Using the understanding of HbAlc fluctuation as the measurable effect of the action of an underlying dynamical system, SMBG provides occasional glimpses at the state of this system and, using these measurements, the hidden underlying system trajectory can be reconstructed for individual diabetes patients. Using compartmental modeling a new two-step algorithm is provided that includes: (i) real- time estimate of HbAlc from fasting glucose readings, updated with any new incoming fasting SMBG data point(s), and (ii) initialization and calibration of the estimated HbAlc trace with daily SMBG profiles obtained periodically. The estimation of these profiles includes a factorial model capturing daily BG variability within two latent factors.

32. 发明专利

ES2832612T3 Procedimiento y dispositivo de procesamiento de datos para la determinación asistida por computadora de un agente de coloración capilar para la coloración del cabello en un color de cabello deseado, y dispositivo para la preparación de un agente de coloración capilar determinado individualmente 未知
公开(公告)号：ES2832612T3
公开(公告)日：2021-06-10
申请号：ES16816261
申请日：2016-12-16
申请人： HENKEL AG & CO KGAA
发明人： KNÜBEL GEORG
IPC分类号： A45D44/00 , A45C5/02 , G06Q30/02 , G06Q30/06 , G16C20/30
摘要： Procedimiento para la determinación y preparación asistida por ordenador de un agente de coloración capilar para la coloración del cabello en un color de cabello deseado, que presenta: - determinar un valor o valores para al menos un parámetro de estado inicial que describe un estado inicial del cabello que va a teñirse; - determinar una multitud de colores de cabello que pueden lograrse mediante la coloración con un agente de coloración capilar disponible en cada caso, basándose en - una relación entre una pluralidad de parámetros de requisitos de coloración y colores de cabello logrados basándose en los datos de color del cabello para una pluralidad de procesos de coloración, en donde la multitud de parámetros de requisitos de coloración influye en el proceso de coloración respectivo, y los colores de cabello logrados se logran mediante el proceso de coloración respectivo, y - el valor o los valores para el al menos un parámetro de estado inicial; - seleccionar el color de cabello deseado de la multitud de colores de cabello que pueden lograrse mediante coloración con un agente de coloración capilar disponible en cada caso, - determinar el agente de coloración capilar para la coloración del cabello en el color de cabello deseado basándose en el color de cabello deseado y la relación determinada entre los parámetros de los requisitos de coloración y los colores de cabello logrados, en el que el al menos un parámetro de estado inicial comprende un color de cabello base, en donde la multitud de parámetros de requisitos de coloración comprende una multitud de concentraciones de precursores de sustancia colorante y al menos uno de los parámetros de estado inicial; y en donde la determinación del agente de coloración capilar para la coloración del cabello en el color de cabello deseado presenta: - determinar una multitud de diferencias de color, en donde cada diferencia de color de la multitud de diferencias de color es una diferencia de color entre el color de cabello deseado y un color de cabello calculado sobre la base de la relación para uno de una multitud de agentes de coloración capilar en cada caso; - determinar una diferencia de color mínima a partir de la multitud de diferencias de color; y determinar el agente de coloración capilar asociado a la diferencia de color mínima como el agente de coloración capilar para la coloración del cabello en el color de cabello deseado, en donde la averiguación del agente de coloración capilar para la coloración del cabello en el color de cabello deseado presenta: - determinar, partiendo del color de cabello deseado y utilizando la relación determinada entre la multitud de parámetros de requisito de coloración y los colores de cabello logrados, una combinación de concentraciones de precursor de sustancia colorante que, de acuerdo con la relación en la coloración del cabello da como resultado el color de cabello deseado, siendo la combinación de concentraciones de precursor de sustancia colorante componente del agente de coloración capilar para la coloración del cabello en el color de cabello deseado, - preparar el agente de coloración capilar determinado para la coloración del cabello en el color de cabello deseado.

33. 发明专利

IL281466D0 Method and system for predicting properties of chemical structures 未知
公开(公告)号：IL281466D0
公开(公告)日：2021-04-29
申请号：IL28146621
申请日：2021-03-14
申请人： CYCLICA INC
IPC分类号： G16C20/30
摘要： A method for predicting a property of a sample molecule involves, for each of a multitude of reference molecules, obtaining a multitude of fingerprints and at least one property, and obtaining the multitude of fingerprints of the sample molecule. The method further involves for each of the multitude of reference molecules, using each of the multitude of fingerprints, calculating distances to the sample molecule, and for each of the multitude of reference molecules, determining a relative predictive dominance, based on the distances to the sample molecule. The method also involves, for each of the multitude of reference molecules, determining a fitness value based on the relative predictive dominance, and predicting the at least one property of the sample molecule based on the at least one property of the multitude of reference molecules and the fitness values obtained for the reference molecules.

34. 发明专利

IL276730D0 Gan-cnn for mhc peptide binding prediction 未知
公开(公告)号：IL276730D0
公开(公告)日：2020-09-30
申请号：IL27673020
申请日：2020-08-16
申请人： REGENERON PHARMA
IPC分类号： G16B20/30 , G16B40/20 , G16C20/30 , G16C20/40 , G16C20/50 , G16C20/70 , G16C20/90 , G16C60/00 , G16C99/00
摘要： Methods for training a generative adversarial network (GAN) in conjunction with a convolutional neural network (CNN) are disclosed. The GAN and the CNN can be trained using biological data, such as protein interaction data. The CNN can be used for identifying new data as positive or negative. Methods are disclosed for synthesizing a polypeptide associated with new protein interaction data identified as positive.

35. 发明专利

JP2021189473A 物性予測方法及び物性予測装置审中-公开
公开(公告)号：JP2021189473A
公开(公告)日：2021-12-13
申请号：JP2020090714
申请日：2020-05-25
申请人：国立研究開発法人産業技術総合研究所
发明人：椿真史
IPC分类号： G16C20/30
摘要：【課題】高い解釈性と信頼性を有し、高速で高精度な物性予測が可能な装置及び方法を提供する。【解決手段】化合物の物性値を予測する物性予測装置1であって、演算部2は、化合物の分子構造に対応する波動関数から算出された電子密度を入力データとし、分子構造から算出されたポテンシャルを出力データとするデータセットで学習されたニューラルネットワーク演算部N10と、波動関数を入力データとし、化合物の物性値を出力データとするデータセットで学習されたニューラルネットワーク演算部N20と、予測対象化合物の分子構造に対応する波動関数を用いて算出された電子密度をニューラルネットワーク演算部N10へ入力することにより得られる出力が、予測対象化合物の分子構造から算出されたポテンシャルと合致する波動関数を特定し、特定された波動関数をニューラルネットワーク演算部N20へ入力する制御部10を備える。【選択図】図3

36. 发明专利

JP2021519485A 薬物の特性化及び/又は最適化に適用される計算モデル化及びシミュレーションのための方法及びシステム审中-公开
公开(公告)号：JP2021519485A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：JP2021501121
申请日：2019-03-26
申请人：インシリコトライアルズ・テクノロジーズ・ソチエタ・ア・レスポンサビリタ・リミタータ , INSILICOTRIALS TECHNOLOGIES S.r.l.
发明人：ルカ・エミリ , ロベルタ・ブルシ , アレッシア・バレッタ , アルベルト・パラッツィン
IPC分类号： G16H20/10 , G16C20/60 , G16C20/30
摘要：薬物の特性化及び/又は最適化に適用される計算モデル化及びシミュレーションのための方法が記載される。本方法は、個人の特性をモデル化するためのデジタルデータD1、動物の特性をモデル化するためのデジタルデータD2、化学的及び/又は生物学的化合物及び/又は薬物の特性をモデル化するためのデジタルデータD3、生物学的対象のデジタルモデル化データD4、薬物が指向される疾患の特性及び/又は治療領域のデジタルモデル化データD5を計算プラットフォーム1上に格納するステップを含む。次に、本方法は、インターネット接続可能なユーザインタフェース4を介して、ユーザ入力可能な選択及び/又は設定情報Iを受信するステップを含む。このような情報は、薬学的及び/又は生理学的モデルの選択及び/又は定義及び/又は設定に関する情報I1、化学的及び/又は薬理学的及び/又は生物学的システムモデルの選択及び/又は定義及び/又は設定に関する情報I2、スクリーニング及び/又は最適化モデルの選択及び/又は定義及び/又は設定に関する情報I3、モデル化及び/又はシミュレーションタイプの選択及び/又は設定に関する情報I4、1つ以上のモデル化及び/又はシミュレーション入力パラメータの選択及び/又は設定に関する情報I5、並びに/又はシミュレーション出力パラメータの選択及び/又は設定に関する情報I6を含む。次に、本方法は、計算プラットフォーム1を用いて、上述のタイプの選択及び/又は定義及び/又は設定情報を処理して、薬理学的及び/又は生理学的モデルM1(個人のデジタルモデル化データD1及び/又は動物のデジタルモデル化データD2に基づく)と、化学的及び/又は薬理学的及び/又は生物学的及び/又は治療学的モデルM2(化学的及び/又は生物学的化合物及び/又は薬物のデジタルモデル化データD3、並びに/又は生物学的対象のデジタルモデル化データD4、並びに/又は疾患及び/又は治療領域のデジタルモデル化データD5に基づく)と、スクリーニング及び/又は最適化モデルM3(疾患及び/又は治療領域のデジタルモデル化データD5、並びに/又は化学的及び/又は生物学的化合物及び/又は薬物のデジタルモデル化データD3、並びに/又は生物学的対象のデジタルモデル化データD4に基づく)と、を開発する。その後、ケイサンプラットフォームに含まれる1つ以上の計算モデル化及び/又はシミュレーションソフトウェアプログラムのための入力設定データDinを準備するために、ユーザ入力された選択及び/又は設定情報Iが処理される。次に、本方法は、上述の入力設定データDinと、薬理学的及び/又は生理学的モデルM1と、化学的及び/又は薬理学的及び/又は生物学的システムモデルM2と、スクリーニング及び/又は最適化モデルM3に基づいて、1つ以上の計算モデル化及び/又はシミュレーションソフトウェアプログラムを用いて、計算モデル化及び/又はシミュレーションを実行して、計算モデル化及び/又はシミュレーションの出力データDoutを獲得することを含む。最後に、本方法は、1つ以上のモデル化及び/又はシミュレーション出力パラメータの選択及び設定に関する情報I6に基づいて、計算モデル化及び/又はシミュレーション出力データDoutを処理して、要求されたモデル化及び/又はシミュレーション結果Rを、ユーザにより選択されたフォーマットで報告するステップと、ユーザインタフェース4を介してそのような要求されたシミュレーション結果を提供するステップと、を含む。

37. 发明专利

JP2021519475A COSMOplex:自己組織化システムの自己一貫性シミュレーション审中-公开
公开(公告)号：JP2021519475A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：JP2021500336
申请日：2019-03-15
申请人：ダッソーシステムズドイチェラントゲーエムベーハー
发明人：アンドレアスクラムト
IPC分类号： G06F30/10 , G06F30/20 , G16C20/30
摘要：分子表面セグメントのペアワイズ相互作用の統計熱力学に基づく準化学的計算を使用して、少なくとも1つの不均一に分布した化学種に溶解した少なくとも1つの化学種を含む1つ以上の化学種のシステムの少なくとも1つの物理的特性のシミュレーション、特にコンピュータ化された計算のための方法。本発明によれば、空間領域の統計熱力学的過剰又は過小集団から生じる圧力は液体系の1次元、2次元、又は3次元構造シミュレーション体積における分子の統計熱力学的分布の反復計算中に、原子体積と追加の連続体応答関数として相互作用し、したがって、系内の分子状態の熱力学的重みに影響を及ぼす。【選択図】図3

38. 发明专利

JP6855828B2 晶析粒子の粒径分布の予測方法有权
公开(公告)号：JP6855828B2
公开(公告)日：2021-04-07
申请号：JP2017027071
申请日：2017-02-16
申请人：住友金属鉱山株式会社
发明人：土岡和彦 , 槙孝一郎 , 中倉修平
IPC分类号： B01D9/02 , G16C20/30

39. 发明专利

KR20210034689A KR20210034689A - A drug monitoring tool 审中-公开
公开(公告)号：KR20210034689A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：KR1020217008422A
申请日：2018-01-23
申请人： 샤이어 휴먼 지네틱 테라피즈 인크.
发明人： 마이클 넬슨 , 로만 피클러 , 제럴드 스팟츠
IPC分类号： G16H20/10 , G06N7/00 , G09C5/00 , G16B40/00 , G16B50/00 , G16C20/30 , G16C20/90 , G16H10/60 , G16H50/30 , H04L9/06
CPC分类号： G16H20/10 , G06N7/005 , G09C5/00 , G16C20/30 , G16H10/60 , G16H50/30 , G16H50/50 , H04L9/0637 , G16B40/00 , G16B50/00 , G16C20/90
摘要： 본 개시내용의 실시예들은 약물 모니터링 툴에 관한 것이다. 약물 모니터링 툴은 데이터 수신기 및 대화형 사용자 인터페이스를 포함한다. 데이터 수신기는 환자의 약동학적(PK) 프로파일을 수신하도록 구성된다. 대화형 사용자 인터페이스는 환자의 시변 치료 혈장 단백질 레벨을 환자에게 디스플레이하도록 구성된다. 시변 치료 혈장 단백질 레벨은 응고 인자 VIII의 투여량 및 환자의 PK 프로파일에 기초한다.

40. 发明专利

KR20210027668A KR20210027668A - A system of predicting compound activity for target protein using Fourier descriptor and artificial neural network 审中-公开
公开(公告)号：KR20210027668A
公开(公告)日：2021-03-11
申请号：KR1020190107480A
申请日：2019-08-30
申请人： 주식회사 에일론
发明人： 조경민 , 이승윤 , 김태훈 , 김남석 , 정동건
IPC分类号： G16C20/30 , G06N3/02
CPC分类号： G16C20/30 , G06N3/02
摘要： 본 발명은 인공지능을 이용해 단백질과 화합물의 결합 정보를 학습하여, 주어진 단백질과 화합물이 결합하여 활성을 나타낼 수 있는지를 판단하고 예측하는, 푸리에 디스크립터와 인공신경망을 이용한 타겟 단백질에 대한 화합물 활성 예측 시스템에 관한 것으로서, 타겟 단백질에 대한 화합물의 활성 또는 비활성의 활성 데이터를 수집하는 활성데이터 수집부; 단백질 또는 화합물에 대한 3차원 형상을 형성하는 3D형상 형성부; 단백질 또는 화합물의 3차원 형상 데이터에 대해 푸리에 변환을 적용하여 디스크립터를 산출하는 디스크립터 산출부; 단백질의 디스크립터, 및 화합물의 디스크립터, 및, 활성 데이터를 이용하여, 신경망 모델을 학습시키는 모델 학습부; 및, 신경망 모델을 이용하여 검사대상 단백질에 대한 검사대상 화합물의 활성을 예측하는 활성 예측부를 포함하는 구성을 마련한다.
상기와 같은 시스템에 의하여, 인공지능을 이용해 단백질과 화합물의 결합 정보를 학습하여 그 활성을 예측함으로써, 실험적으로 테스트할 화합물을 빠르게 선정하여 유효물질 발굴에 걸리는 시간과 비용을 대폭 단축시킬 수 있다.

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