Abstract:
각각 복수의 유전체 시퀀스들을 포함하는 제 1 및 제 2 유전체 시퀀스(sequence)그룹들을 입력받고, 분산처리기법을 이용하여 상기 제 1 및 제 2 유전체 시퀀스 그룹들 간의 유전체 변이 여부를 계산하고, 상기 계산 결과를 이용하여 61 by 61 매트릭스들로 표현 되는 다중 변이 파라미터들을 생성하고, 상기 다중 변이 파라미터들을 이용하여 시드(seed) 유전체 시퀀스의 변이 유전체 시퀀스를 생성하고, 상기 생성된 변이 유전체 시퀀스를 디스플레이하는 변이 유전체 시퀀스 예측 프로그램을 저장하는 저장매체.
Abstract:
감염병 확산 예측 방법이 제공된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 감염병 확산 예측 방법은 기사 데이터에서 기 설정된 횟수 이상 감지된 질병을 대상 감염병으로 선정하되, 상기 질병은 질병 리스트내에 포함되는 것인, 단계와 상기 기사 데이터에서 상기 대상 감염병에 관한 텍스트 데이터를 수집하고, 상기 수집된 텍스트 데이터에서 감염병 키워드를 추출하는 단계와 상기 감염병 키워드의 특정 기간 별 누적 개수를 제1 시점부터 제2 시점까지의 제1 시계열 데이터로 생성하는 단계와 상기 제1 시계열 데이터의 패턴과 기 저장된 제2 시계열 데이터의 패턴을 분석하는 단계와 상기 분석 결과, 상기 제1 시계열 데이터의 패턴과 상기 제2 시계열 데이터의 패턴 간의 공통된 패턴이 감지되면, 상기 대상 감염병이 확산 감염병인 것으로 판정하는 단계를 포함할 수 있다.
Abstract:
PURPOSE: A codon correlation pattern calculation method in a dielectric sequence and a device thereof are provided to analyze dielectric according to the characteristic of a life by calculating a correlation relationship with codons determining each amino acid. CONSTITUTION: A data input module(2000) divides inputted dielectric into codon units. A similar codon searching module(2100) receives data divided into the codon unit, determines a target codon, successively searches for inputted codons, and a synonymous codon of a target codon included in the dielectric sequence. A record change module(2200) records a search result in an SCAM(Synonymous Codon Associations Matrix). A data conversion module(2300) converts the SCAM into an SCTM(Synonymous Codon Transition Matrix). The similar codon searching module searches an agreement codon of the target codon and searches the agreement codon of a new target codon by determining the new target codon. [Reference numerals] (2000) Data input module; (2100) Similar codon searching module; (2200) Result record module; (2300) Data conversion module; (AA) Input; (BB) Output;
Abstract:
An apparatus for predicting a mutated genome sequence according to an embodiment of the present invention includes: a calculation module which receives two or more genome sequence groups, and calculates whether genome mutations occur between the genome sequence groups by using a distributed processing method, wherein the two or more genome sequence groups include a plurality of genome sequences, respectively; a parameter generation module which generates multiple mutation parameters using the calculation results, wherein the multiple mutation parameters are represented as 61 by 61 matrices; a simulation module which generates a mutated genome sequence of a seed genome sequence using the multiple mutation parameters; and a display module which displays the generated mutated genome sequence.