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마이크로 RNA들 및 유전자들 사이의 상보 결합 정도를 수치화한 인터랙션 점수들을 연산하는 단계;상기 인터랙션 점수들 중 특정 점수보다 높은 인터랙션 점수를 가지는 n 개의 마이크로 RNA-유전자 페어들을 결정하는 단계; 및췌장암 환자에게 특이발현되는 유전자 또는 상기 n 개의 마이크로 RNA-유전자 페어들로부터 상기 췌장암 환자에서 특이발현되는 상기 유전자와 페어를 이루는 마이크로 RNA와 공통되는 유전자를 바이오 마커로 추출하는 단계;를 포함하고,상기 인터랙션 점수들을 연산하는 단계는,상기 마이크로 RNA들 및 상기 유전자들 사이의 예측 점수로부터 통계적으로 획득된 데이터 베이스들을 획득하는 단계;상기 예측 점수들로부터 정규화된 점수들을 연산하는 단계;상기 정규화된 점수들을 기초로, 각 유전자에 대한 상기 마이크로 RNA들의 제1 결합 순위 및 각 마이크로 RNA에 대한 상기 유전자들의 제2 결합 순위를 연산하는 단계; 및상기 연산된 제1 및 제2 결합 순위를 기초로, 상기 인터랙션 점수들을 연산하는 단계;를 포함하고,상기 정규화된 점수들 각각은, 상기 데이터 베이스들 내의 마이크로 RNA-유전자 페어들의 예측 점수의 순위를 기초로 연산되는 것을 특징으로 하는 췌장암 진단용 바이오마커 추출 방법
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제 2 항에 있어서, 상기 데이터 베이스들은, 마이크로 RNA 타겟 예측 툴을 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 췌장암 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 췌장암 진단용 바이오마커 추출 방법
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제 2 항에 있어서, 상기 정규화된 점수들 각각은, 하기 수학식에 의거 연산되는 것을 특징으로 하는 췌장암 진단용 바이오마커 추출 방법
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제 2 항에 있어서,상기 인터랙션 점수들 각각은, 하기 수학식에 의거 연산되는 것을 특징으로 하는 췌장암 진단용 바이오마커 추출 방법
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데이터를 저장하기 위한 저장부; 및연산을 위한 제어부를 포함하고,상기 제어부는, 마이크로 RNA들 및 유전자들 사이의 상보 결합 정도를 수치화한 인터랙션 점수들을 연산하고, 상기 인터랙션 점수들 중 특정 점수보다 높은 인터랙션 점수를 가지는 n 개의 마이크로 RNA-유전자 페어들을 결정하며, 췌장암 환자에게 특이발현되는 유전자 또는 상기 n 개의 마이크로 RNA-유전자 페어들로부터 상기 췌장암 환자에서 특이발현되는 상기 유전자와 페어를 이루는 마이크로 RNA와 공통되는 유전자를 바이오 마커로 추출하고,상기 제어부는,상기 마이크로 RNA들 및 상기 유전자들 사이의 예측 점수로부터 통계적으로 획득된 데이터 베이스들을 획득하고, 상기 예측 점수들로부터 정규화된 점수들을 연산하고, 상기 정규화된 점수들을 기초로, 각 유전자에 대한 상기 마이크로 RNA들의 제1 결합 순위 및 각 마이크로 RNA에 대한 상기 유전자들의 제2 결합 순위를 연산하며, 상기 연산된 제1 및 제2 결합 순위를 기초로, 상기 인터랙션 점수들을 연산함으로써, 상기 인터랙션 점수들을 연산하고,상기 정규화된 점수들 각각은, 상기 데이터 베이스들 내의 마이크로 RNA-유전자 페어들의 예측 점수의 순위를 기초로 연산되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 장치
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