-
公开(公告)号：KR1020060064492A
公开(公告)日：2006-06-13
申请号：KR1020050068784
申请日：2005-07-28
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: C12Q1/68
CPC classification number: C12Q1/682 , C12Q2600/158 , G06F19/10
Abstract: 본 발명은 유전자의 발현 패턴 데이터와 단백질 상호작용 데이터를 이용하여 생물학적으로 같은 특정 목적을 수행하는 패스웨이를 예측하는 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따른 유전자의 패스웨이 예측 방법은 유전자의 발현 패턴 데이터로부터 유전자 간 패스웨이 추출 알고리즘을 통해 부분 패스웨이를 생성하고, 이 부분 패스웨이를 매칭시켜 그래프 구조로 표시하는 제 1 단계, 유전자의 단백질 상호작용 데이터로부터 패스웨이 추출 알고리즘을 통해 부분 패스웨이를 생성하고, 이 부분 패스웨이를 매칭시켜 그래프 구조로 표시하는 제 2 단계, 및 제 1 단계의 그래프 구조와 제 2 단계의 그래프 구조를 그래프 매칭 알고리즘을 통해 융합하여 그래프 구조로 표시하는 제 3 단계를 포함한다. 이와 같이 본 발명에 따른 패스웨이 예측 방법은 질병 발병 기전이나 경로에 대한 것을 생물학적인 많은 실험을 통한 것이 아니라, 해당 mRNA 발현 패턴과 기존에 밝혀져 있는 단백질 상호작용 데이터를 통해서 예측함으로 시간과 비용을 효율적으로 줄일 수 있으며, 또한, 두 가지 이상의 생물학적 데이터를 사용함으로써 예측 결과의 신뢰성이 향상될 수 있다.
유전자, 발현 패턴, 단백질 상호작용, 패스웨이, 예측-
公开(公告)号：KR1020040049721A
公开(公告)日：2004-06-12
申请号：KR1020020077571
申请日：2002-12-07
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: G06N3/12
CPC classification number: G06N99/005
Abstract: PURPOSE: A system and a method for generating a micro array data classification model using a radial basis function are provided to systematically set various variable values needed for generating the classification model by using the radial basis function. CONSTITUTION: A data generator(10) generates the normalized data representing a gene revelation pattern and a functional classification group of each sample on a micro array. An input variable setting tool(20) sets an input value for the learning data reflection and the data representation accuracy. A learning control variable/basis function width setting tool(30) automatically sets a learning control variable and a width of the basis function for deciding the classification model from the inputted learning data reflection and the data representation accuracy. A candidate classification model generator(40) generates a candidate classification model by automatically deciding a number of functions, a central position, and a weight. A classification model decider(60) decides the classification model having the minimum verification error ratio as the final classification model.
Abstract translation: 目的：提供一种使用径向基函数生成微阵列数据分类模型的系统和方法，以系统地设置通过使用径向基函数生成分类模型所需的各种变量值。 构成：数据发生器（10）生成表示微阵列上每个样本的基因启示模式和功能分类组的标准化数据。 输入变量设定工具（20）设定学习数据反映的输入值和数据表示精度。 学习控制变量/基础功能宽度设定工具（30）根据输入的学习数据反射和数据表示精度，自动设定用于决定分类模型的基础功能的学习控制变量和宽度。 候选分类模型生成器（40）通过自动确定多个功能，中心位置和权重来生成候选分类模型。 分类模型决策者（60）将具有最小验证误差率的分类模型确定为最终分类模型。
-
公开(公告)号：KR100597089B1
公开(公告)日：2006-07-05
申请号：KR1020030091012
申请日：2003-12-13
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: C12Q1/68
Abstract: 본 발명은 유전자 발현 프로파일을 이용한 유사 유전자 그룹의 탐색 방법에 관한 것으로, 특히 마이크로 어레이 실험으로부터 획득한 유전자 발현 프로파일을 분석하여 중요한 시드 유전자를 자동으로 설정하고 이를 기반으로 유사 유전자 그룹을 탐색함으로써, 대상 유전자의 수에 관계없이 효과적으로 탐색가능하며, 복잡한 초기 입력변수를 요구하지 않아 사용자가 보다 쉽게 사용할 수 있도록 한 유전자 발현 프로파일을 이용한 유사 유전자 그룹의 탐색 방법에 관한 것이다.
본 발명의 유전자 발현 프로파일을 이용한 유사 유전자 그룹의 탐색 방법은, 유전자 발현 프로파일을 이용한 유사 유전자 그룹을 탐색하는 방법에 있어서, (a) 상기 유전자 발현 프로파일을 선행 처리하는 단계; (b) 상기 선행 처리된 유전자 발현 프로파일로부터 k(k=1,2,3,……,n)개의 시드 유전자를 설정하는 단계; (c) 상기 설정된 시드 유전자에 의해 k개의 시드 유전자를 추출하는 단계; (d) 상기 추출된 시드 유전자에 의해 유사 유전자 그룹을 탐색하는 단계; 및 (e) 상기 탐색된 유사 유전자 그룹을 평가하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
유전자(gene), 유전자 발현 프로파일(gene expression profiles), 탐색-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020050059362A
公开(公告)日：2005-06-20
申请号：KR1020030091012
申请日：2003-12-13
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: C12Q1/68
Abstract: 본 발명은 유전자 발현 프로파일을 이용한 유사 유전자 그룹의 탐색 방법에 관한 것으로, 특히 마이크로 어레이 실험으로부터 획득한 유전자 발현 프로파일을 분석하여 중요한 시드 유전자를 자동으로 설정하고 이를 기반으로 유사 유전자 그룹을 탐색함으로써, 대상 유전자의 수에 관계없이 효과적으로 탐색가능하며, 복잡한 초기 입력변수를 요구하지 않아 사용자가 보다 쉽게 사용할 수 있도록 한 유전자 발현 프로파일을 이용한 유사 유전자 그룹의 탐색 방법에 관한 것이다.
본 발명의 유전자 발현 프로파일을 이용한 유사 유전자 그룹의 탐색 방법은, 유전자 발현 프로파일을 이용한 유사 유전자 그룹을 탐색하는 방법에 있어서, (a) 상기 유전자 발현 프로파일을 선행 처리하는 단계; (b) 상기 선행 처리된 유전자 발현 프로파일로부터 k(k=1,2,3,……,n)개의 시드 유전자를 설정하는 단계; (c) 상기 설정된 시드 유전자에 의해 k개의 시드 유전자를 추출하는 단계; (d) 상기 추출된 시드 유전자에 의해 유사 유전자 그룹을 탐색하는 단계; 및 (e) 상기 탐색된 유사 유전자 그룹을 평가하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.-
公开(公告)号：KR100445427B1
公开(公告)日：2004-08-25
申请号：KR1020020077571
申请日：2002-12-07
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: G06N3/12
CPC classification number: G06N99/005
Abstract: The present invention relates to a radial basis function classifier generating system and method to classify gene expression pattern appearing on micro-array for functional property. In the present invention, the 'representation coverage' to be represented by classifier and the 'representation precision', instead of various variables, are set to be input variables and other variables required to generate classifier are automatically determined based on the given values of the input variables. Developer's selection of the values of variables is minimized and the unnecessary trial-and-errors are reduced. Developers understand easily meaning of such input variables and can predict the result of the selection of variables. Accordingly, the trial-and-errors due to meaningless selection of the values of the variables are reduced, so the classifier generation process can be optimized.
Abstract translation: 本发明涉及一种径向基函数分类器生成系统和方法，用于对出现在微阵列上的基因表达模式进行分类以获得功能特性。 在本发明中，代替各种变量，将要由分类器表示的'表示覆盖率'和'表示精度'被设置为输入变量，并且基于给定值的值来自动确定生成分类器所需的其他变量 输入变量。 开发人员对变量值的选择被最小化，并减少了不必要的试错。 开发人员很容易理解这些输入变量的含义，并可以预测变量选择的结果。 因此，由于无意义地选择变量的值而导致的试错被减少，所以分类器生成过程可以被优化。
-
公开(公告)号：KR100336719B1
公开(公告)日：2002-05-13
申请号：KR1019990061986
申请日：1999-12-24
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: G06F17/22
Abstract: 본발명은우편물배달정보생성시스템및 그방법에관한것으로서, 우편물로부터인식되는우편주소정보요소에우선순위를부여하고그 우선순위에따라인식된우편정보와데이터베이스화된우편정보와의비교를통하여우편번호및 배달순서코드를구함으로써, 우편물을신속/정확하게구분할수 있는, 우편물배달정보생성시스템및 그방법과상기방법을실현시키기위한프로그램을기록한컴퓨터로읽을수 있는기록매체를제공하기위하여, 상기우편물상의한글우편주소를한글주소기재방법을고려하여광학적으로인식하기위한인식수단; 상기인식수단을통해인식된우편주소인식결과의구성요소를우편주소분류단위로우선순위를정하여재배열하기위한우편주소인식결과생성수단; 우편주소에대한정보를저장하기위한저장수단; 상기인식된우편주소의구성요소를우선순위에따라상기저장수단에저장되어있는우편주소에대한정보와비교하기위한비교수단; 상기생성된우편번호와상기저장수단에저장되어있는정보를이용하여상기우편물에대한배달순서코드를생성하기위한배달순서코드생성수단; 및상기배달순서코드생성수단에서생성된우편물배달생성정보를인식할수 있도록부호화하기위한자동구분정보부호화수단을포함하며, 우편물배달등에이용됨.
-
公开(公告)号：KR1020010063882A
公开(公告)日：2001-07-09
申请号：KR1019990061986
申请日：1999-12-24
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: G06F17/22
Abstract: PURPOSE: A system and a method for creating mail delivery information is provided to classify mails rapidly and exactly by endowing a priority order in a mail address information element being recognized from mails and calculating a zip code and a delivery order code through comparing mail information recognized in accordance with the priority order with mail information stored in a database. CONSTITUTION: In a mails delivery information creating system for creating delivery information of mails, a recognition unit(12) recognizes a mail address from a mail. A mail address recognition result creating unit(13) re-arrays construction elements of the recognized mail addresses in accordance with a priority order. A storing unit stores information with respect to the mail address. A mail address comparing and mail address creating unit(24) compares the construction elements of the recognized mail address with the information with respect to mail addresses being successively stored in a storing unit from the superior, and creates a zip code of the mail address.
Abstract translation: 目的：提供一种用于创建邮件传递信息的系统和方法，用于通过在电子邮件中识别的邮件地址信息元素中赋予优先权顺序并通过比较确认的邮件信息来计算邮政编码和递送订单代码来快速和准确地对邮件进行分类 按照存储在数据库中的邮件信息的优先顺序。 构成：识别单元（12）在用于创建邮件的传送信息的邮件传递信息创建系统中，从邮件中识别邮件地址。 邮件地址识别结果创建单元（13）根据优先级顺序对所识别的邮件地址的构造元素进行重新排列。 存储单元存储关于邮件地址的信息。 邮件地址比较和邮件地址创建单元（24）将所识别的邮件地址的构造元素与从上级连续存储在存储单元中的邮件地址的信息进行比较，并创建邮件地址的邮政编码。
-
公开(公告)号：KR100668413B1
公开(公告)日：2007-01-16
申请号：KR1020050068784
申请日：2005-07-28
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: C12Q1/68
Abstract: 본 발명은 유전자의 발현 패턴 데이터와 단백질 상호작용 데이터를 이용하여 생물학적으로 같은 특정 목적을 수행하는 패스웨이를 예측하는 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따른 유전자의 패스웨이 예측 방법은 유전자의 발현 패턴 데이터로부터 유전자 간 패스웨이 추출 알고리즘을 통해 부분 패스웨이를 생성하고, 이 부분 패스웨이를 매칭시켜 그래프 구조로 표시하는 제 1 단계, 유전자의 단백질 상호작용 데이터로부터 패스웨이 추출 알고리즘을 통해 부분 패스웨이를 생성하고, 이 부분 패스웨이를 매칭시켜 그래프 구조로 표시하는 제 2 단계, 및 제 1 단계의 그래프 구조와 제 2 단계의 그래프 구조를 그래프 매칭 알고리즘을 통해 융합하여 그래프 구조로 표시하는 제 3 단계를 포함한다. 이와 같이 본 발명에 따른 패스웨이 예측 방법은 질병 발병 기전이나 경로에 대한 것을 생물학적인 많은 실험을 통한 것이 아니라, 해당 mRNA 발현 패턴과 기존에 밝혀져 있는 단백질 상호작용 데이터를 통해서 예측함으로 시간과 비용을 효율적으로 줄일 수 있으며, 또한, 두 가지 이상의 생물학적 데이터를 사용함으로써 예측 결과의 신뢰성이 향상될 수 있다.
유전자, 발현 패턴, 단백질 상호작용, 패스웨이, 예측
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.021 seconds)
