BASNO3와 LAINO3 계면에서의 2차원 전자 가스

    公开(公告)号:WO2021049686A1

    公开(公告)日:2021-03-18

    申请号:PCT/KR2019/011863

    申请日:2019-09-11

    Abstract: BaSnO3와 LaInO3 계면을 이용한 전자 소자로서, 상기 전자 소자는, 비-SrTiO3 재질의 금속 산화물로 이루어진 기판; 상기 기판 상에 배치되고, BaSnO3 재질로 형성된 제1 버퍼 레이어; 상기 제1 버퍼 레이어의 적어도 일부분에 배치되고, (Ba1-x,Lax)SnO3 재질로 형성되는 BLSO 레이어 - 상기 x는 0 이상 1 이하의 값을 가짐 -; 적어도 일부분이 상기 BLSO 레이어의 적어도 일부분에 배치되어 상기 BLSO 레이어와의 사이에 계면(interface)을 이루고, LaInO3 재질로 형성된 LIO 레이어; 및 적어도 일부분이 상기 BLSO 레이어와 상기 LIO 레이어 사이의 계면과 접촉하고, 적어도 2개 이상의 분리된 부분으로 형성되는, 제1 전극 레이어;를 포함하는, BaSnO3와 LaInO3 계면을 이용한 전자 소자가 제공된다.

    16S rDNA-DGGE와 real-time PCR 증폭을 이용한 세균군집 분석법
    4.
    发明公开
    16S rDNA-DGGE와 real-time PCR 증폭을 이용한 세균군집 분석법 无效
    使用16S RDNA-DGGE和实时PCR的细菌群落分析方法

    公开(公告)号:KR1020110066018A

    公开(公告)日:2011-06-16

    申请号:KR1020090122747

    申请日:2009-12-10

    CPC classification number: C12Q1/6844 C12Q2527/137 G01N27/447

    Abstract: PURPOSE: A method for analyzing bacteria community using 16S rDNA-DGGE and real-time PCR is provided to minimize analysis error. CONSTITUTION: A method for analyzing bacteria community using 16S rDNA-DGGE and real-time PCR comprises: a step of performing PCR amplification using 0.25-0.375 mM of dNTP concentration; or a step of performing real-time PCR using bacteria DNA as a template and primers; a step of performing DGGE of PCR products to measure PCR band intensity; and a step of calculating ratio of bacteria species based on the number and intensity of the bands.

    Abstract translation: 目的:提供使用16S rDNA-DGGE和实时PCR分析细菌群落的方法,以尽量减少分析误差。 构成:使用16S rDNA-DGGE和实时PCR分析细菌群落的方法包括:使用0.25-0.375mM dNTP浓度进行PCR扩增的步骤; 或使用细菌DNA作为模板和引物进行实时PCR的步骤; 进行PCR产物DGGE测量PCR带强度的步骤; 以及根据带的数量和强度计算细菌种类的比例的步骤。

    환자의 생활 기록 데이터를 히트맵 형태로 시각화하여 나타내는 방법 및 서버

    公开(公告)号:KR101928272B1

    公开(公告)日:2018-12-12

    申请号:KR1020170137768

    申请日:2017-10-23

    Abstract: 본 발명은, 환자의 생활 기록 데이터를 히트맵 형태로 시각화하여 나타내는 방법 및 서버에 있어서, (a) 서버가, 사용자 단말 또는 소정의 센서로부터 사용자의 생활 기록 데이터 - 상기 생활 기록 데이터는 날짜 정보, 시각 정보 및 소정의 양(量)을 나타내는 수치 정보를 포함함 - 를 획득하는 단계; 및 (b) 상기 서버가, 상기 날짜 정보를 참조로 하여 제1축의 항목을 복수개 결정하고, 상기 시각 정보를 참조로 하여 제2축의 항목을 복수개 결정하며, 상기 제1축의 항목 및 상기 제2축의 항목에 각각 대응되는 상기 수치 정보 또는 상기 수치 정보의 합을 소정 색 - 상기 소정 색은 나타내는 값의 범위에 따라 색의 속성이 달라지도록 결정됨 - 으로 시각화하여 히트맵을 생성하고, 상기 히트맵을 소정 단말의 화면 상의 제1 영역에 표시하는 단계;를 포함하는 방법 및 이를 이용한 서버를 개시한다. 본 발명에 따르면, 환자의 생활 기록 데이터를 히트맵 형태로 시각화하여 제공함으로써 환자의 상태를 직관적으로 파악 가능하도록 할 수 있고, 환자의 생활 기록 데이터를 참조하여 생성된 히트맵에 나타나는 색 패턴을 분석함으로써 색 패턴의 유형에 따라 환자에게 맞춤형 목표를 제시 가능하도록 할 수 있다.

    토양세균으로부터 분리된 페니트로치온 가수분해 유전자 또는 그 발현 단백질을 포함하는 농약 제거용 조성물
    6.
    发明公开
    토양세균으로부터 분리된 페니트로치온 가수분해 유전자 또는 그 발현 단백질을 포함하는 농약 제거용 조성물 无效
    用于去除包含FENITROTHION HYDROLASE基因或蛋白质的复合物的组合物

    公开(公告)号:KR1020110017790A

    公开(公告)日:2011-02-22

    申请号:KR1020090075443

    申请日:2009-08-14

    Abstract: PURPOSE: A fenitrothion hydrolase gene is provided to be used in bioremediation in a fenitrothion-polluted soil. CONSTITUTION: A fenitrothion hydrolase gene has a base sequence encoding amino acid sequence of sequence number 3. A fenitrothion hydrolase protein has an amino acid sequence of sequence number 3. A recombinant vector, pUC19-ORF has the fenitrothion hydrolase gene. A cell transformed by the reacombinant vector is E. coli DH10B/pUC19-ORF. A composition for removing agricultural chemical contains the gene or protein. The agricultural chemical is an organophosphorus insecticide. The organophosphorus insecticide is fenitrothion, parathion, methyl parathion, EPN(O-ehtyl O-p-nitrophenyl phenylphosphonothioate), or malathion.

    Abstract translation: 目的:提供灭虫剂水解酶基因,用于杀虫剂污染土壤中的生物修复。 构成:杀虫剂水解酶基因具有编码序列号3的氨基酸序列的碱基序列。杀螟硫磷水解酶蛋白具有序列号3的氨基酸序列。重组载体pUC19-ORF具有杀螟硫磷水解酶基因。 由重组载体转化的细胞是大肠杆菌DH10B / pUC19-ORF。 用于除去农药的组合物含有该基因或蛋白质。 农药是有机磷杀虫剂。 有机磷杀虫剂是杀螟硫磷,对硫磷,甲基对硫磷,EPN(O-对硝基苯基苯基硫代磷酸酯)或马拉硫磷。

    녹내장 조기진단과 의심영역 표시 방법 및 이를 위한 시스템

    公开(公告)号:KR102198395B1

    公开(公告)日:2021-01-06

    申请号:KR1020180052271

    申请日:2018-05-08

    Abstract: 본발명은나선형뉴럴네트워크(Convolutional Neural Network, CNN) 방법의딥러닝을이용하여안구빛간섭단층촬영검사의시신경유두주위망막신경섬유층두께로부터녹내장진행정도를단계별로진단하는방법및 그시스템에관한것으로, 빛간섭단층촬영(OCT)으로획득한시신경유두주변의망막신경섬유층(p-RNFL) 영상을딥러닝중 CNN(Convolutional Neural Network)방법을적용하여정상(Normal), 조기녹내장(early Glaucoma) 및중-후기녹내장(Severe Glaucoma)로진단할뿐 아니라, 모델상에서점진적등급활성맵(Gradient Class Activation Map: Grad-CAM)을이용해진단을내리게된 이유가되는영상의영역을표시해주므로, 정확하고빠른보조진단의역할을할 수있다.

Patent Agency Ranking