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公开(公告)号：KR1020160009474A
公开(公告)日：2016-01-26
申请号：KR1020140186462
申请日：2014-12-22
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06F19/10
CPC classification number: G06F19/10
Abstract: 본발명에따른약물펩타이드후보선별방법은약물펩타이드후보선별장치가도메인상호작용정보를이용해약물펩타이드후보를발굴하는방법에서, 단백질간상호작용데이터및 도메인간상호작용데이터를이용해서적어도둘 이상의다중단백질과상호작용하는도메인을추출하는단계, 상기추출된도메인과상호작용하는단백질들의질병연관성을측정하여약물펩타이드후보군을발굴하는단계, 그리고생물학적경로데이터또는질병에대한유전자발현데이터를활용하여, 상기약물펩타이드후보군을우선순위화하여약물펩타이드후보를선별하는단계를포함한다.
Abstract translation: 根据本发明，通过使用区域相互作用信息来选择候选药物候选药物的候选药物选择装置的方法包括以下步骤：通过使用蛋白质和蛋白质之间的相互作用数据提取与至少两个多蛋白质相互作用的结构域 域间交互的数据; 通过测量与提取的结构域相互作用的蛋白质的疾病关系来找到药物肽候选组; 通过使用关于疾病的生物学路径数据或基因表达数据来优先选择药物肽候选组来选择药物肽候选物。
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公开(公告)号：KR1020160009473A
公开(公告)日：2016-01-26
申请号：KR1020140186461
申请日：2014-12-22
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06F19/18
Abstract: 본발명의실시예에따른유전자발현특징을이용한순환종양세포검출발굴시스템은유전자발현특징을이용한순환종양세포검출유전자를발굴하는시스템으로서, 순환종양세포조건과정상혈액세포조건을가지는순환종양세포유전자발현데이터로부터순환종양세포연관유전자를선정하는순환종양세포연관유전자선정부, 상기순환종양세포연관유전자중에서세포사멸연관유전자를제외한생존력보장순환종양세포연관유전자를선별하는생존력보장기능선정부, 상기생존력보장순환종양세포연관유전자중에서세포검출가능유전자를선별하는세포검출가능유전자선정부, 암종별로각각의암에관련된암 관련유전자를선정하는암규명유전자선정부, 그리고상기세포검출가능유전자와상기암 관련유전자에공통으로존재하는유전자로부터암종류별로원발암규명가능한순환종양세포검출유전자를선정하는순환종양세포검출유전자선정부를포함한다.
Abstract translation: 根据本发明的一个实施方案，通过使用基因表达特征检测循环肿瘤细胞的系统包括：循环肿瘤细胞相关基因选择单元，用于从具有循环的循环肿瘤细胞基因表达数据中选择循环肿瘤细胞相关基因 肿瘤细胞条件和正常血细胞状况; 确保功能选择单元，用于选择可行性，确保循环肿瘤细胞相关基因除细胞凋亡相关基因外循环肿瘤细胞相关基因; 用于从确保循环肿瘤细胞相关基因的活力中选择细胞检测能力基因的细胞检测能力基因选择单元; 用于选择与各种癌症相关的癌症相关基因的癌症鉴定基因选择单元; 以及循环肿瘤细胞检测基因选择单元，用于从细胞检测能力基因和癌症相关基因中常见的基因中选择能够鉴别各种癌症的原因的循环肿瘤细胞检测基因。
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公开(公告)号：KR1020130063453A
公开(公告)日：2013-06-14
申请号：KR1020120110597
申请日：2012-10-05
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: C40B40/10 , G01N27/62 , G01N33/6848 , G06F19/22 , G06F19/28
Abstract: PURPOSE: An apparatus for detecting post-translational modification is provided to accurately detect protein modification and to search various peptide-based protein modifications. CONSTITUTION: An apparatus(100) for detecting protein modification comprises: a fragment ion mass pattern generation unit(400), protein modification database(300), and a mass shift detection unit. The fragment ion mass pattern generation unit cleaves a peptide-based protein modification sequence with a virtual enzyme and generates virtual fragment ions. The protein modification database stores protein modification information including the kind and mass of protein modification. The mass shift detection unit detects one or more protein modification. [Reference numerals] (200) Protein modification sequence database; (300) Protein modification database; (400) Fragment ion mass pattern generation unit; (500) Protein modification searching unit; (AA) Mass analysis information and peptide sequence information of analysis target protein; (BB) Protein modification kind and location information
Abstract translation: 目的：提供一种用于检测翻译后修饰的装置，以准确检测蛋白质修饰并搜索各种基于肽的蛋白质修饰。 构成：用于检测蛋白质修饰的装置（100）包括：碎片离子质量模式生成单元（400），蛋白质修饰数据库（300）和质量位移检测单元。 碎片离子质谱图生成单元用虚拟酶切割基于肽的蛋白质修饰序列并产生虚拟碎片离子。 蛋白质修饰数据库存储包括蛋白质修饰的种类和质量的蛋白质修饰信息。 质量位移检测单元检测一种或多种蛋白质修饰。 （200）蛋白质修饰序列数据库; （300）蛋白质修饰数据库; （400）碎片离子质量图生成单元; （500）蛋白质修饰检索单位; （AA）分析靶蛋白质量分析信息和肽序列信息; （BB）蛋白质修饰种类和位置信息
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公开(公告)号：KR1020170047037A
公开(公告)日：2017-05-04
申请号：KR1020150147424
申请日：2015-10-22
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 질병예후예측시스템이임상및 바이오정보를통합하여질병을예후예측하는방법으로서, 수집한질병유전자및 연관유전자를맵핑하는단계, 매핑한질병유전자및 연관유전자를기반으로질병특이적네트워크를구축하는단계, 그리고네트워크전파기법을사용해상호작용네트워크내 유전자들의질병연관점수를계산하는단계를포함한다.
Abstract translation: 该系统的疾病预后预测步骤是通过整合临床和生物特征数据，映射所述聚集疾病基因，并建立一个特定的网络的疾病作为疾病的预后的方法相关遗传，映射疾病基因，以及基于所述相关联的基因 并使用网络传播技术计算交互网络中基因的疾病相关得分。
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15.发明公开아세부토롤 또는 이의 약학적으로 허용 가능한 염을 유효성분으로 포함하는 당뇨병의 예방 또는 치료용 약학 조성물 无效用于预防或治疗包含ACEBUTOLOL或药物可接受的作为有效成分的药物的糖尿病的药物组合物
公开(公告)号：KR1020160010360A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：KR1020150101506
申请日：2015-07-17
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 본발명은당뇨병예방및 치료용약학조성물에관한것이다. 본발명에따른아세부토롤(Acebutolol)은 JNK1와 JIP1의상호작용을저해하여 JNK1 인산화를감소시킴으로혈당을유의적으로낮추는효과가있다. 따라서아세부토롤은기존에알려진혈압을낮추는효과외에도 JNK1와 JIP1의상호작용을저해함으로써혈당을낮추어항당뇨효과를이끄는시너지약물로서의활용이기대된다.
Abstract translation: 本发明涉及预防或治疗糖尿病的药物组合物。 根据本发明的依替泊洛可阻碍JNK1与JIP1之间的相互作用，并通过减少JNK1的磷酸化显着降低血糖水平。 除了已知的降低血压的效果之外，通过阻止JNK1和JIP1之间的相互作用，乙酰布洛尔通过降低血糖水平具有抗糖尿病作用。 因此，预期乙酰托洛尔可有效地用作具有协同作用的药物。
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Patent Agency Ranking16.发明公开질병 관련 단일염기다형성 조합 추출 방법, 질병 발생 위험도 예측 방법, 그리고 이를 이용한 질병 발생 위험도 예측 장치 有权用于提取与疾病相关的单核多聚体多态性组合的方法，用于预测疾病的装置和装置
公开(公告)号：KR1020140098561A
公开(公告)日：2014-08-08
申请号：KR1020130011376
申请日：2013-01-31
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: C12Q1/6827 , C12N15/11
Abstract: The present invention relates to an apparatus for predicting the risk of disease of a user based on single nucleotide polymorphism (SNP) combination related to the target disease. The apparatus comprises a whole genome analysis-based disease related database saving the relation between the disease and SNP combinations extracted from a disease group and a control group based on the whole genome analysis information thereof; and an SNP combination extraction part filtering the target disease related SNP data from the disease related database in stages according to priority and conducting the following stage of filtering based on error rates of candidate SNP combinations generated from each stage of filtering, and extracting a candidate SNP combination showing the lowest error rate as the target disease related SNP combination.
Abstract translation: 本发明涉及一种基于与目标疾病相关的单核苷酸多态性（SNP）组合来预测用户疾病风险的装置。 该装置包括基于全基因组分析的疾病相关数据库，其基于其全部基因组分析信息来保存疾病组和对照组提取的疾病与SNP组合之间的关系; 以及SNP组合提取部，根据优先级从疾病相关数据库中分阶段过滤目标疾病相关SNP数据，并且基于从每个滤波阶段产生的候选SNP组合的错误率进行以下阶段的滤波，并提取候选SNP 组合显示最低误差率为目标疾病相关SNP组合。
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公开(公告)号：KR101427865B1
公开(公告)日：2014-08-08
申请号：KR1020120110597
申请日：2012-10-05
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 단백질 변형을 탐색하는 단백질 변형 탐색 장치로서, 펩티드 기반 단백질 변형 서열을 가상 효소로 절단하여 가상 조각 이온들을 생성하고, 가상 조각 이온들의 질량 정보를 포함하는 조각 이온 질량 패턴을 생성하는 조각 이온 질량 패턴 생성부, 단백질 변형의 종류와 질량을 포함하는 단백질 변형 정보를 저장하는 단백질 변형 데이터베이스, 그리고 분석 대상 단백질에서 추출된 조각 이온들의 질량 변화를 기초로 질량 변화가 유사한 조각 이온들을 포함하는 복수의 군집을 추출하고, 복수의 군집을 조합하여 복수의 군집 조합을 생성하며, 상기 조각 이온 질량 패턴과 상기 단백질 변형 정보를 기초로 상기 복수의 군집 조합 중 적어도 하나의 군집 조합에 포함된 적어도 하나의 단백질 변형을 탐색하는 질량변화탐색부를 포함한다.
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公开(公告)号：KR1020130102395A
公开(公告)日：2013-09-17
申请号：KR1020120023595
申请日：2012-03-07
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: PURPOSE: A domain prediction device, a method, and a computer-readable recording medium for recording a program for performing thereof in a computer are provided to predict a domain, based on physico-chemical properties of an amino acid sequence and a secondary structure of a protein, which is difficult to predict with a method for comparing only similarities between sequences. CONSTITUTION: A domain prediction device, a method, and a computer-readable recording medium for recording a program for performing thereof in a computer comprise the following steps: a database (100) stores sequential information of a domain, physico-chemical property information of an amino acid sequence, and secondary structure information; a sequence feature detecting part (200) extracts a sequence feature about the sequential information by using the sequential information, the physico-chemical property information, and the secondary structure information; a machine learning part (300) machine-learns a sequence feature; a sequence analysis part (400) extracts a candidate sequence from inputted protein sequential information; and the sequence analysis part predicts a domain corresponding to the candidate sequence by using a sequence feature of the domain which is machine-learned from the machine learning part. [Reference numerals] (100) Database; (110) Domain DB; (120) Physicochemical feature DB; (130) Secondary structure DB; (200) Sequence feature detecting part; (210) Physicochemical feature generating unit; (220) Secondary structure generating unit; (230) Sequence feature combination unit; (300) Machine learning part; (310) Separating unit; (320) Training unit; (330) Importance determining unit; (400) Sequence analysis part; (410) Input unit; (420) Candidate sequence extracting unit; (430) Domain prediction unit; (440) Output unit
Abstract translation: 目的：提供一种用于在计算机中记录用于执行程序的域预测装置，方法和计算机可读记录介质，用于基于氨基酸序列和二级结构的物理化学性质来预测域 一种蛋白质，难以用仅用于比较序列之间相似性的方法来预测。 构成：用于记录在计算机中执行的程序的域预测装置，方法和计算机可读记录介质包括以下步骤：数据库（100）存储域的顺序信息，物理化学属性信息 氨基酸序列和二级结构信息; 序列特征检测部分（200）通过使用顺序信息，物理化学性质信息和二级结构信息来提取关于顺序信息的序列特征; 机器学习部分（300）机器 - 学习序列特征; 序列分析部分（400）从输入的蛋白质序列信息中提取候选序列; 并且序列分析部分通过使用从机器学习部分机器学习的域的序列特征来预测与候选序列相对应的域。 （附图标记）（100）数据库; （110）域DB; （120）物理化学特征DB; （130）二次结构DB; （200）序列特征检测部分; （210）物理化学特征生成单元; （220）二次结构生成单元; （230）序列特征组合单位; （300）机器学习部分; （310）分离单元; （320）培训单位; （330）重要性确定单元; （400）序列分析部分; （410）输入单元; （420）候选序列提取单元; （430）域预测单元; （440）输出单元
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19.发明授权
公开(公告)号：KR100920782B1
公开(公告)日：2009-10-08
申请号：KR1020080100233
申请日：2008-10-13
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: PURPOSE: A system and method for the prediction of Type-II Polyketide Synthases and their Polyketide based on microbial genome analysis are provided to predict synthesized polyketide by analyzing gene cluster. CONSTITUTION: A system and method for the prediction of Type-II Polyketide Synthases and their Polyketide based on microbial genome analysis includes the input output manager, the PKS database, the machine learning classifier, the machine learning training part, the order analysis part, the gene cluster analysis part, and the heredity sieve analysis part. The input output manager(100) receives gene ranking files for the type 2 PKS and polyketide. The PKS database(200) saves a polyketide, and the type-2 PKS and type-2 PKS domain ranking information. The machine learning classifier(400) is comprised of the machine learner more than one. The machine learning training part(300) trains the machine learner of the machine learning classifier.
Abstract translation: 目的：提供基于微生物基因组分析预测II型聚酮化合物及其聚酮化合物的系统和方法，通过分析基因簇来预测合成的聚酮化合物。 构成：基于微生物基因组分析预测II型聚酮化合物及其聚酮化合物的系统和方法，包括输入输出管理者，PKS数据库，机器学习分类器，机器学习训练部分，定单分析部分， 基因簇分析部分，遗传筛分析部分。 输入输出管理器（100）接收2型PKS和聚酮化合物的基因排序文件。 PKS数据库（200）保存聚酮化合物，以及2型PKS和2型PKS结构域的排序信息。 机器学习分类器（400）由机器学习者多于一个组成。 机器学习训练部分（300）训练机器学习分类器的机器学习者。
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公开(公告)号：KR102236194B1
公开(公告)日：2021-04-05
申请号：KR1020200145453
申请日：2020-11-03
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 질병판별시스템의동작방법으로서, 기능이유사한유전자들이묶인기능그룹들을수집하는단계, 상기기능그룹들에서출현하는빈도가기준이상인다기능유전자들을추출하는단계, 다기능유전자간 기능유사도를기초로상기다기능유전자들의조합으로구성된적어도하나의공통기능그룹지표를탐색하고, 각공통기능그룹지표를노드로가지는기저온톨로지를생성하는단계, 수집한전체유전자들로그룹지표탐색범위를확장하고, 유전자간 기능유사도를기초로유전자들의조합으로구성된적어도하나의세부기능그룹지표를탐색하며, 상기기저온톨로지기반에서각 세부기능그룹지표를노드로추가하여기능온톨로지를생성하는단계, 그리고상기기능온톨로지를구성하는노드들을기능그룹지표들로선정하는단계를포함한다.
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