전자의무기록과 약물/질환 네트워크 정보 기반의 신약 재창출 후보 예측 방법
    11.
    发明授权
    전자의무기록과 약물/질환 네트워크 정보 기반의 신약 재창출 후보 예측 방법 有权
    使用电子医疗记录在网络框架方法中的新型药物适应症的系统鉴定方法

    公开(公告)号:KR101450784B1

    公开(公告)日:2014-10-23

    申请号:KR1020130077255

    申请日:2013-07-02

    Inventor: 이기영 백효정

    CPC classification number: G06F19/36 G06F17/10 G06F19/326

    Abstract: The present invention relates to a method for estimating a novel drug regeneration candidate based on EMR and drug/disease network information by using a novel drug regeneration candidate estimation system including a computer-readable recording medium. The method according to an embodiment of the present invention includes the steps of: a) configuring a binary drug/disease network based on the information regarding a target disease of a specific drug; b) extracting relevant information based on EMR or clinical physiomics and genomic signatures; c) configuring a drug-drug/disease-disease similarity matrix according to the EMR or clinical physiomics; d) computing a drug-disease edge score (P_ c) based on the EMR or clinical physiomics according to the similarity matrix; e) extracting the information genomically relevant to the drugs and the diseases based on the EMR or clinical physiomics and genomic signatures; f) configuring the drug-drug/disease-disease similarity matrix according to the the genomic signatures; g) calculating another drug-disease edge score (P_g) based on the genomic signatures according to the similarity matrix; h) calculating the final estimation score of the edge f(e_ij) by using the P_c and P_g; and i) determining whether the label value of the f(e_ij) is true or false based on a cut-off value.

    Abstract translation: 本发明涉及一种通过使用包括计算机可读记录介质的新型药物再生候选估计系统,基于EMR和药物/疾病网络信息估计新型药物再生候选物的方法。 根据本发明的实施方案的方法包括以下步骤:a)基于关于特定药物的目标疾病的信息配置二元药物/疾病网络; b)根据EMR或临床物理学和基因组签名提取相关信息; c)根据EMR或临床物理学配置药物/疾病 - 疾病相似性矩阵; d)根据相似性矩阵,基于EMR或临床物理学计算药物 - 疾病边缘评分(P_c); e)基于EMR或临床物理学和基因组签名提取与药物和疾病基本相关的信息; f)根据基因组签名配置药物/疾病 - 疾病相似性矩阵; g)根据相似性矩阵,基于基因组签名计算另一种药物 - 疾病边缘评分(P_g); h)使用P_c和P_g计算边缘f(e_ij)的最终估计分数; 以及i)基于截止值来确定f(e_ij)的标签值是真还是假。

    시간 및 외부자극 조건에 따른 단백질의 세포 내 위치 정보를 포함한 동적 기능을 예측하기 위한 방법
    12.
    发明授权
    시간 및 외부자극 조건에 따른 단백질의 세포 내 위치 정보를 포함한 동적 기능을 예측하기 위한 방법 有权
    用于预测动态蛋白质功能的方法,包括在压力条件下蛋白质的亚细胞定位

    公开(公告)号:KR101255437B1

    公开(公告)日:2013-04-17

    申请号:KR1020110001977

    申请日:2011-01-07

    Inventor: 이기영

    Abstract: 본 발명은 개별 단백질 또는 유전자의 정적 특성, 이웃 단백질과의 단백질 상호작용 정보, 단백질 또는 유전자의 발현 프로파일 등을 입력함으로써 소정의 시간 및 외부자극 조건에서 대상 단백질의 세포 내 위치 정보를 포함한 동적인 기능 정보를 예측할 수 있는 방법을 제공한다.
    본 발명에 의한 방법을 이용함으로써 기존에 공지된 대상 단백질과 소정의 시간 및 외부자극 조건을 입력함으로써 특정 시간 및 외부자극 조건에서 대상 단백질의 세포 내 위치 정보를 포함한 동적인 기능 정보를 효과적으로 예측할 수 있다.

    단백질의 위치 변화 확인을 통한 신경교종의 진단 및 치료 방법
    13.
    发明公开
    단백질의 위치 변화 확인을 통한 신경교종의 진단 및 치료 방법 有权
    通过鉴定蛋白质转移来诊断和治疗谷氨酸的方法

    公开(公告)号:KR1020120119636A

    公开(公告)日:2012-10-31

    申请号:KR1020110037728

    申请日:2011-04-22

    CPC classification number: G01N33/6893 G01N33/57407 G01N2500/00

    Abstract: PURPOSE: A diagnosis and treatment method of glioma by checking the location change of proteins is provided to compare the incidence rate at specific location inside the cells, thereby accurately diagnosing the glioma. CONSTITUTION: A diagnosis and treatment method of glioma comprises the following steps: measuring the incidence rate of cell membrane and endoplasmic reticulum of the GDNF receptor alpha 4 in an entity which will be diagnosed; and deciding as the glioma if the incidence rate is higher in the endoplasmic reticulum of the GFRA4 of the entity than the cell membrane. The diagnosis and treatment method of glioma additionally includes a step of deciding the disease as the glioma if the incidence rate is higher in the nucleus of KIF13A or SYT9 protein than in Golgi. The diagnosis and treatment method of glioma additionally includes a step of deciding the disease as the glioma if the incidence rate is higher in the nucleus of RNF138, DLX2, TBX19 or NFRκB protein than in the endoplasmic reticulum.

    Abstract translation: 目的:通过检查蛋白质的位置变化来确定胶质瘤的诊断和治疗方法,以比较细胞内特定位置的发生率,从而准确诊断胶质瘤。 构成:胶质瘤的诊断和治疗方法包括以下步骤:测定待诊断的实体中GDNF受体α4的细胞膜和内质网的发生率; 并且如果实体的GFRA4的内质网中的发生率高于细胞膜,则决定为胶质瘤。 神经胶质瘤的诊断和治疗方法另外包括如果在KIF13A或SYT9蛋白的核中发生率高于高尔基体的发病率较高,则将该疾病确定为神经胶质瘤的步骤。 神经胶质瘤的诊断和治疗方法另外包括如果RNF138,DLX2,TBX19或NFRκB蛋白的核发生率高于内质网中的发病率较高,则将该疾病确定为神经胶质瘤的步骤。

    시간 및 외부자극 조건에 따른 단백질의 세포 내 위치 정보를 포함한 동적 기능을 예측하기 위한 방법
    14.
    发明公开
    시간 및 외부자극 조건에 따른 단백질의 세포 내 위치 정보를 포함한 동적 기능을 예측하기 위한 방법 有权
    用于预测动态蛋白功能的方法,包括在紧绷条件下蛋白质的细胞定位

    公开(公告)号:KR1020120080483A

    公开(公告)日:2012-07-17

    申请号:KR1020110001977

    申请日:2011-01-07

    Inventor: 이기영

    Abstract: PURPOSE: A method for predicting a dynamic protein function including the subcellular localization of protein is provided to predict the subcellular location of the protein under stressful conditions by inputting the information of target protein and neighboring protein into a network. CONSTITUTION: A static feature is generated by inputting the static characteristic of target protein(S110). A static network is generated by inputting the interaction information of static protein(S120). A network feature is generated by applying the static characteristic of the target protein and neighboring protein to the static network(S130). A location-feature model is generated by using the static feature and the network feature(S140). A dynamic network is generated(S160). A protein feature is generated by applying the static characteristic and the location information of the target protein to the dynamic network(S170). The location of the target protein is predicted based on the protein feature and the location-feature model(S180).

    Abstract translation: 目的:提供一种预测包括蛋白质亚细胞定位在内的动态蛋白质功能的方法,通过将目标蛋白质和相邻蛋白质的信息输入网络来预测蛋白质在胁迫条件下的亚细胞定位。 构成:通过输入目标蛋白的静态特征产生静态特征(S110)。 通过输入静态蛋白质的相互作用信息产生静态网络(S120)。 通过将目标蛋白质和相邻蛋白质的静态特性应用于静态网络来生成网络特征(S130)。 通过使用静态特征和网络特征生成位置特征模型(S140)。 生成动态网络(S160)。 通过将动态网络的目标蛋白质的静态特征和位置信息应用于动态网络来生成蛋白质特征(S170)。 基于蛋白质特征和位置特征模型预测目标蛋白的位置(S180)。

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