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1. WO2022098381 - PRÉDICTION DE STRUCTURE SECONDAIRE DES PROTÉINES

Numéro de publication WO/2022/098381
Date de publication 12.05.2022
N° de la demande internationale PCT/US2021/015462
Date du dépôt international 28.01.2021
CIB
G01N 21/35 2014.1
GPHYSIQUE
01MÉTROLOGIE; TESTS
NRECHERCHE OU ANALYSE DES MATÉRIAUX PAR DÉTERMINATION DE LEURS PROPRIÉTÉS CHIMIQUES OU PHYSIQUES
21Recherche ou analyse des matériaux par l'utilisation de moyens optiques, c. à d. en utilisant des rayons infrarouges, visibles ou ultraviolets
17Systèmes dans lesquels la lumière incidente est modifiée suivant les propriétés du matériau examiné
25Couleur; Propriétés spectrales, c. à d. comparaison de l'effet du matériau sur la lumière pour plusieurs longueurs d'ondes ou plusieurs bandes de longueurs d'ondes différentes
31en recherchant l'effet relatif du matériau pour les longueurs d'ondes caractéristiques d'éléments ou de molécules spécifiques, p.ex. spectrométrie d'absorption atomique
35en utilisant la lumière infrarouge
CPC
G01N 2021/3595
GPHYSICS
01MEASURING; TESTING
NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
21Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
17Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
25Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
31Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
35using infra-red light
3595using FTIR
G01N 21/35
GPHYSICS
01MEASURING; TESTING
NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
21Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
17Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
25Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
31Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
35using infra-red light
G06N 20/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
G06N 5/04
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
5Computer systems using knowledge-based models
04Inference methods or devices
G06Q 30/0201
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
QDATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
30Commerce, e.g. shopping or e-commerce
02Marketing, e.g. market research and analysis, surveying, promotions, advertising, buyer profiling, customer management or rewards; Price estimation or determination
0201Market data gathering, market analysis or market modelling
Déposants
  • NOTCO DELAWARE, LLC [US]/[CL]
Inventeurs
  • O'HARA, Nathan
  • YUSUF, Adil
  • BERNING, Julia Christin
  • VILLANUEVA, Francisca
  • CONTRERAS, Rodrigo
  • NUN, Isadora
  • PATEL, Aadit
  • PICHARA, Karim
Mandataires
  • HAVERSTOCK, Thomas
Données relatives à la priorité
17/090,01405.11.2020US
Langue de publication Anglais (en)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) PROTEIN SECONDARY STRUCTURE PREDICTION
(FR) PRÉDICTION DE STRUCTURE SECONDAIRE DES PROTÉINES
Abrégé
(EN) An artificial intelligence model receives a FTIR spectrum of a given ingredient to predict its protein secondary structure. The model includes three artificial modules, which generate three predicted values corresponding to structural categories (e.g., α-helix, β-sheet, and other) of the predicted secondary structure. Proteins may be compared for similarity based on predicted values corresponding to the structural categories of the predicted secondary structure.
(FR) Un modèle d'intelligence artificielle reçoit un spectre FTIR d'un ingrédient donné pour prédire sa structure secondaire de protéine. Le modèle comprend trois modules artificiels qui génèrent trois valeurs prédites correspondant à des catégories structurales (par exemple, hélice alpha, feuillet bêta et autre) de la structure secondaire prédite. Des protéines peuvent être comparées en vue d'une similarité sur la base de valeurs prédites correspondant aux catégories structurales de la structure secondaire prédite.
Documents de brevet associés
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international