项目名称 | 基于TCGA数据库的肿瘤转移复发预测方法及系统 | |||
项目单位 | ********研究院) | |||
项目介绍 | 一、项目整体情况介绍 本项目是一项基于TCGA数据库的肿瘤转移复发预测方法及系统的研究与开发。该项目旨在通过分析肿瘤患者的肿瘤组织转录组测序数据,运用机器学习算法,构建一个能够预测肿瘤转移复发的模型。该系统能够为肿瘤患者提供明确的诊断预后参考和指导,具有及时、准确和高效的特点。此项目不仅提高了肿瘤转移复发预测的自动化管理水平,而且对医学计算机应用领域具有重要的应用价值。 二、所涉及知识产权介绍 1. 专利号:ZL 2018 1 ****604.X 2. 授权公告号:CN ****01680 B 3. 申请人:********研究院) 4. 发明人:陈博南、黄浩楠、柯君子、周史焜、梁绮琪、郭傲、杜展浩、陈嘉颖 5. 专利代理机构:**** 三、专利名称 基于TCGA数据库的肿瘤转移复发预测方法及系统 四、摘要 本发明公开了一种基于TCGA数据库的肿瘤转移复发预测方法及系统,该方法包括从TCGA数据库获取肿瘤患者的肿瘤组织转录组测序数据,进行基因差异表达分析,采用机器学习的方法构建肿瘤转移复发预测模型,并根据该模型对肿瘤患者的转移复发进行预测。该系统实现了肿瘤转移复发预测的全自动化管理,能直接为肿瘤患者提供明确的诊断预后参考和指导,具有及时、准确和高效的特点。 五、产品情况 该专利涉及的产品是一个基于TCGA数据库的肿瘤转移复发预测系统,包括以下模块: - 获取模块:用于从TCGA数据库获取肿瘤患者的肿瘤组织转录组测序数据。 - 基因差异表达分析模块:用于进行基因差异表达分析。 - 模型构建模块:用于采用机器学习的方法构建肿瘤转移复发预测模型。 - 预测模块:用于根据预测模型对肿瘤患者的转移复发进行预测。 该系统至少包括一个存储器和一个处理器,用于存储和执行相关程序,实现上述方法。 六、技术领域 目前,肿瘤转移仍是一个世界难题,现有的诊断方法存在局限性,如高分辨率成像技术难以发现早期转移,肿瘤标记物蛋白检测准确率低等。本发明涉及医学计算机应用领域,特别是利用TCGA数据库进行肿瘤转移复发预测的方法和系统。 | |||
其他需要披露 的事项 | 无 | |||
挂牌方式 | 时间优先 :5天 | |||
交易类型及挂牌价 | 转让 | 挂牌价: 35000 元(人民币) | ||
许可 | 许可类型:普**可/独占许可/排他许可/开放许可 许可年限: \ 年 挂牌价:一次性许可费: \ 元(人民币) 许可费率: \ % | |||
作价入股 | 挂牌价: \ 元(人民币) | |||
价款支付方式 | 一次性付款 | |||
保证金设定 | 是否交纳保证金 | 否 | 交纳金额 | \ |
交纳时间 | \ | |||
受让方义务 | 受让方与转让方签署交易合同。 | |||
交易服务费承担方 | 本项目交易服务费由受让方承担。 | |||
风险提示 | 以上信息来源于转让方提供的资料,仅供参考,请意向方进行必要的调查核实,****中心对上述信息披露不做任何承诺和担保。 |
模板:交易意向申请书.doc
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