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ACSM5, ADH6, ALDH1L1, APOA5, BHMT, CCL16, CYP1A2, CYP3A43, DAO, DDC, ESR1, F11, F13B, FETUB, GLYAT, GNMT, IGFALS, NAT2, PFKFB1, RDH16, SRD5A2, SULT2A1 및 THRSP를 포함하는 담도암 진단용 바이오마커(biomarker) 조성물
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마이크로 RNA와 유전자 사이 상보 결합이 발생할 가능성의 고저를 수치화한 인터랙션 점수를 연산하는 단계;상기 인터랙션 점수가 기설정된 임계치 이상인 n 개의 마이크로 RNA 및 유전자 페어를 결정하는 단계; 및상기 n 개의 마이크로 RNA 및 유전자 페어 중 담도암 환자에게서 특이발현되는 유전자와 공통되는 유전자를 추출하는 단계를 포함하고,상기 인터랙션 점수를 연산하는 단계는,마이크로 RNA와 유전자 사이의 예측 점수를 통계화한 적어도 하나 이상의 데이터 베이스를 획득하는 단계; 마이크로 RNA와 유전자 사이의 상기 예측 점수를 기준으로 순위를 매긴 뒤, 이를 표준 점수로 변환하고, 변환된 표준 점수를 합하여 정규화된 점수를 연산하는 단계; 상기 정규화된 점수를 기초로 유전자별 마이크로 RNA의 결합 순위 및 마이크로 RNA별 유전자의 결합 순위를 연산하는 단계; 및 상기 마이크로 RNA의 결합 순위 및 상기 유전자의 결합 순위를 기초로 인터랙션 점수를 연산하는 단계를 포함하고,상기 정규화된 점수는, 상기 하나 이상의 데이터 베이스에서의 마이크로 RNA 및 유전자 페어의 예측 점수를 기준으로 순위를 매긴 뒤, 이를 표준 점수로 변환하고, 변환된 표준 점수를 합하여 얻어지며, 하기 수학식에 의거 연산되는 것을 특징으로 하는 담도암 진단용 바이오마커 추출 방법
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제 2 항에 있어서, 상기 하나 이상의 데이터 베이스는 마이크로 RNA 타겟 예측 툴을 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 담도암 진단용 바이오마커 추출 방법
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제 4 항에 있어서, 상기 마이크로 RNA 타겟 예측 툴은 Targetscan, miRDB, DIANA-microT, PITA, miRanda MicroCosm, RNAhybrid, PicTar 및 RNA22 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 담도암 진단용 바이오마커 추출 방법
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제 2 항에 있어서,상기 인터랙션 점수는, 상기 정규화된 점수를 기초로 유전자별 마이크로 RNA의 순위 및 마이크로 RNA별 유전자의 상보적인 결합력이 강한 정규화 점수가 기설정된 임계치 이상인 순위를 기초로 연산되는 것을 특징으로 하는 담도암 진단용 바이오마커 추출 방법
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제 8 항에 있어서,상기 인터랙션 점수는 하기 수학식에 의거 연산되는 것을 특징으로 하는 담도암 진단용 바이오마커 추출 방법
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데이터를 저장하기 위한 저장부; 및연산을 위한 제어부를 포함하고,상기 제어부는, 마이크로 RNA와 유전자 사이 상보 결합 정도를 수치화한 정규화 점수가 기설정된 임계치 이상인 인터랙션 점수를 연산하고, 상기 인터랙션 점수가 기설정된 임계치 이상인 n 개의 마이크로 RNA 및 유전자 페어를 결정하며, 상기 n 개의 마이크로 RNA 및 유전자 페어 중 담도암 환자에게서 특이발현되는 유전자와 공통되는 유전자를 추출하도록 구성되는 것을 특징으로 하고,상기 제어부는,마이크로 RNA와 유전자 사이의 예측 점수를 통계화한 적어도 하나 이상의 데이터 베이스를 획득하고, 마이크로 RNA와 유전자 사이의 상기 예측 점수를 기준으로 순위를 매긴 뒤, 이를 표준 점수로 변환하고, 변환된 표준 점수를 합하여 정규화된 점수를 연산하고, 상기 정규화된 점수를 기초로 유전자별 마이크로 RNA의 결합 순위 및 마이크로 RNA별 유전자의 결합 순위를 연산하고, 상기 마이크로 RNA의 결합 순위 및 상기 유전자의 결합 순위를 기초로 인터랙션 점수를 연산하고,상기 정규화된 점수는, 상기 하나 이상의 데이터 베이스에서의 마이크로 RNA 및 유전자 페어의 예측 점수를 기준으로 순위를 매긴 뒤, 이를 표준 점수로 변환하고, 변환된 표준 점수를 합하여 얻어지며, 하기 수학식에 의거 연산되는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치
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