Abstract:
PURPOSE: A method for error correction using a reed solomon - convolutional concatenated code and an apparatus is provided to improve the reliability of error correction by increasing an error capacity for one time usage. CONSTITUTION: In a method for error correction using a reed solomon - convolutional concatenated code and an apparatus, an apparatus for error correction comprises a viterbi decoder(200), a reed-Solomon decoder(300), and a CRC processing unit(400). The viterbi decoder outputs the RS(Reed Solomon) coding word. The viterbi decoder outputs the elimination position of 2t symbol length in lower order of the reliability of each frame from a plurality of error candidate frame capable of being generated. The reed-solomon decoder generates an error position polynomial by using the elimination position of 2t symbol length. The reed-solomon decoder corrects the error by using generated polynomial. A CRC processing unit detects an error from data having error correction through a CRC calculation.
Abstract:
본 발명은 하나이상의 암플리콘을 포함하는 시료에서 각 암플리콘내의 알려진 하나 이상의 돌연변이 위치별로 정상형 유전자 또는 돌연변이형 유전자 중 어떤 유전자가 존재하는지를 확인하기 위해 돌연변이형 유전자 또는 정상형 유전자에 완전히 일치하는 분별 프로브와 상기 각 암플리콘 내의 돌연변이 위치의 뉴클레오티드 서열을 포함하지 않는 영역에 완전히 일치하고 다른 암플리콘 서열에는 존재하지 않는 서열로 구성된 암플리콘 프로브로 이루어진 최적 프로브 세트만이 배열되어 있는 DNA 칩을 사용하여 유전자형을 판별하는 유전자형 판별 방법을 제공한다. 본 발명에 따르면, 사용되는 프로브의 수를 감소시킬 수 있고, 유전자형 판별 결과의 신뢰도를 높일 수 있다. DNA 칩, 유전자형 판별, 판별 함수, 로지스틱 회귀분석, 사후 확률, 암플리콘 프로브, 분별 프로브
Abstract:
본 발명은 DNA 칩을 이용하여 유전자형을 판별하는 강건한 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 유전자형 판별 방법은 각 돌연변이 위치 별로 정상형 유전자에 완전히 일치하는 프로브와 돌연변이형 유전자에 완전히 일치하는 프로브로 이루어진 최적 프로브 쌍만이 배열되어 있는 DNA 칩을 사용한다. 먼저, 유전자형을 이미 알고 있는 표준 핵산을 DNA 칩에 혼성화시켜 얻어진 데이터로부터 유전자형 판별 함수를 설정한다. 이어서, DNA 칩에 유전자형을 모르는 타겟 핵산을 혼성화시켜 얻어진 데이터로부터 입력 벡터를 계산하고 이를 판별 함수에 입력하여 타겟 핵산의 유전자형을 판별한다. 본 발명에 따르면, 각 돌연변이 위치 당 최적의 프로브 쌍을 이용하여 타겟 샘플의 유전자형을 강건하게 통계적으로 판별할 수 있다.
Abstract:
본 발명은 하나이상의 암플리콘을 포함하는 시료에서 각 암플리콘내의 알려진 하나 이상의 돌연변이 위치별로 정상형 유전자 또는 돌연변이형 유전자 중 어떤 유전자가 존재하는지를 확인하기 위해 돌연변이형 유전자 또는 정상형 유전자에 완전히 일치하는 분별 프로브와 상기 각 암플리콘 내의 돌연변이 위치의 뉴클레오티드 서열을 포함하지 않는 영역에 완전히 일치하고 다른 암플리콘 서열에는 존재하지 않는 서열로 구성된 암플리콘 프로브로 이루어진 최적 프로브 세트만이 배열되어 있는 DNA 칩을 사용하여 유전자형을 판별하는 유전자형 판별 방법을 제공한다. 본 발명에 따르면, 사용되는 프로브의 수를 감소시킬 수 있고, 유전자형 판별 결과의 신뢰도를 높일 수 있다.
Abstract:
PURPOSE: A robust genotyping method using DNA chip and DNA chip used therein are provided, thereby robustly detecting genotype of a target sample using selected optimal probe pairs, and improving accuracy of genotyping. CONSTITUTION: The robust genotyping method comprises using DNA chip containing optimal probe pairs consisting of a probe which completely corresponds to the normal gene and a probe which completely corresponds to the mutated gene in each mutation site, wherein two or more of the probe pairs are arrayed in the DNA chip; the optimal probe pairs are selected by the steps of: designing a plurality of different probe pairs consisting of a probe which completely corresponds to the normal gene and a probe which completely corresponds to the mutated gene by using an in-silico method, fixing the different probe pairs on a substrate, hybridizing a standard nucleic acid with the substrate, collecting hybridization intensity data, and selecting one probe pair having the highest value calculated by using an equation using the hybridization intensity data.
Abstract:
PURPOSE: Provided is a method of selecting a genotyping probe set which identifies the difference between the normal target nucleic acid and the mutation target nucleic acid, and even in the case of insertion/deletion, makes the genotyping with a few probes. CONSTITUTION: A method of selecting a genotyping probe set comprises the steps of: hybridizing the normal target nucleic acid and the mutation target nucleic acid, and collecting the hybridization intensity data of the probes thereof; testing the average differences of the probes based on the data, and excepting the probe with no significant difference; computing the false positive error rate where the normal target nucleic acid is falsely classified to be the mutation target one or the false negative error rate where the mutation target nucleic acid is falsely classified to be the normal target one by making a cross validation to the probes; and selecting the probe passing the standard of the false positive or negative error rate.