Abstract:
본 개시는 세포 선별 장치 및 방법에 관한 것으로서, 특히 세포를 촬영한 영상 데이터로부터 전처리된 이미지를 인공 지능을 이용하여 세포들의 균질성을 기반으로 세포를 분류하고, 분류 결과에 중요한 영향을 준 부분을 표시해줌으로써, 세포 선별의 정확도를 높일 수 있는 장치를 제공할 수 있다. 또한, 세포 분류 근거를 시각화함으로써 신뢰할 수 있는 선별 근거를 제공할 수 있다.
Abstract:
본 발명은 살아있는 세포에서 표적 막 단백질과 상기 표적 막 단백질에 대한 결합 파트너 막 단백질 간의 상호작용을 분석하는 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 살아있는 세포에서 표적 막 단백질과 상기 표적 막 단백질에 대한 결합 파트너 막 단백질 간의 상호작용을 분석하는 방법에 있어서, 표적 막 단백질에 대한 캡처 프로브를 분석 대상 세포에 처리하여 상기 표적 막 단백질을 기재 상에 고정시키고 상기 표적 막 단백질에 대한 결합 파트너 막 단백질의 확산계수 분포의 변화를 측정함으로써 상호작용에 대한 해리상수를 계산할 수 있으며 따라서 표적 막 단백질과 상기 표적 막 단백질에 대한 결합 파트너 막 단백질 간의 상호작용을 정량적으로 측정하는 것이 가능하게 된다.
Abstract:
본 발명은 살아있는 단일 세포내 막 단백질 결합 양상을 분석하는 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 결합 양상을 분석하는 방법은 리간드에 표지하지 않고 표적 막 단백질과 이에 특이적으로 결합할 수 있는 후보물질과의 결합 양상을 정확, 민감, 신속하면서 쉬운 방법으로 분석할 수 있고, 이에 따라 막 단백질과 후보물질의 결합에 대한 위치, 정량적인 정보를 직접적이고 정확하게 측정할 수 있다. 이러한 효과로 인해 해리상수(dissociation constant), 돌연변이 연구(mutant study), 복합체 형성(complex formation), 신호전달(signal transduction)등 다양한 활용에 적용할 수 있으며, 나아가 아직 밝혀지지 않은 많은 막 단백질과 후보물질에 대해서도 탐구할 수 있을 것으로 예상된다.
Abstract:
본발명은초해상도단일입자추적데이터의실시간분석을통한막단백질확산의실시간역학적분석에관한것으로, 본발명에따르면표적막단백질의궤적을추적하여확산계수를실시간으로분석하고이를통해표적막단백질의역학관계를분석함으로써막단백질확산을통해알 수있는수많은생화학적정보들을실시간으로얻어낼수 있다.
Abstract:
본 발명은 살아있는 단일 세포내 막 단백질 결합 양상을 분석하는 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 결합 양상을 분석하는 방법은 리간드에 표지하지 않고 표적 막 단백질과 이에 특이적으로 결합할 수 있는 후보물질과의 결합 양상을 정확, 민감, 신속하면서 쉬운 방법으로 분석할 수 있고, 이에 따라 막 단백질과 후보물질의 결합에 대한 위치, 정량적인 정보를 직접적이고 정확하게 측정할 수 있다. 이러한 효과로 인해 해리상수(dissociation constant), 돌연변이 연구(mutant study), 복합체 형성(complex formation), 신호전달(signal transduction)등 다양한 활용에 적용할 수 있으며, 나아가 아직 밝혀지지 않은 많은 막 단백질과 후보물질에 대해서도 탐구할 수 있을 것으로 예상된다.
Abstract:
본발명은초해상도단일입자추적데이터의실시간분석을통한막단백질확산의실시간역학적분석에관한것으로, 본발명에따르면표적막단백질의궤적을추적하여확산계수를실시간으로분석하고이를통해표적막단백질의역학관계를분석함으로써막단백질확산을통해알 수있는수많은생화학적정보들을실시간으로얻어낼수 있다.
Abstract:
본 발명은 단일 입자 추적을 통해 살아있는 세포의 막단백질 세포내 섭취 분석 방법에 관한 것으로, 표적 막단백질의 궤적을 추적하여 실시간으로 분석하고 이를 통해 세포내 섭취의 양상을 분석하는 방법을 제공한다. 세포내 섭취는 타겟 특이적 약물의 효과를 판단하는 중요한 척도로 활용될 수 있어, 본 발명은 표적 지향성 약물의 효과를 예측하기 위해 유용하게 사용될 수 있다.