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패턴인식에 의한 생물분자 검출방법 및 검출프로세스

  • 기술번호 : KST2015169123
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 병원성 미생물 등의 생물분자를 검출하는 검출판을 이용한 검출방법에 관한 것으로, 그 중에서도 다양한 표적을 하나의 검출판으로 검출할 수 있고, 시료와의 반응 후 상기 검출판에 나타나는 신호의 패턴(pattern)을 인식하여 병원성 미생물을 판별하는 것을 특징으로 하는 검출판을 이용한 검출방법에 관한 것이다. 본 발명은 아종의 분류나 그 밖에 유전학적 염기 서열 또는 아미노산 서열이 거의 유사한 경우라도, 특이적 생물분자프로브를 적절히 선택하고 각 표적 생물분자에 대해 고유한 패턴을 분석 비교함으로써, 판별의 정확성이나 재현성을 현저히 제고하는 장점이 있다. 또한, 본 발명은 상기 패턴인식형 다중생물분자 검출판에서 발생하는 신호를 수치화하고 이를 색으로 표현하거나 나아가 이를 3차원적으로 나타냄으로써 분석 경험이 적은 초보자도 쉽게 검출이 가능하고, 둘 이상의 표적 생물분자가 함유된 시료라도 패턴에 의해 분석이 가능한 장점이 있다. 마지막으로, 본 발명은 신경망 알고리즘을 활용하고 컴퓨터 프로그램화함으로써 검출판에서 발생하는 신호 또는 이를 수치화한 측정값, 환산값만 입력하면 누구라도 용이하게 표적 생물분자를 검출할 수 있는 장점이 있다. 패턴인식, 검출방법, 생물분자프로브, 검출프로세스
Int. CL G01N 33/48 (2006.01) G01N 33/53 (2006.01)
CPC G01N 33/48(2013.01) G01N 33/48(2013.01) G01N 33/48(2013.01)
출원번호/일자 1020080005919 (2008.01.18)
출원인 포항공과대학교 산학협력단, 우석생명과학원(주)
등록번호/일자 10-0929524-0000 (2009.11.25)
공개번호/일자 10-2009-0079743 (2009.07.22) 문서열기
공고번호/일자 (20091203) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2008.01.18)
심사청구항수 13

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 포항공과대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 포항시 남구
2 우석생명과학원(주) 대한민국 경상북도 경산시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 차형준 대한민국 경북 포항시 남구
2 김영희 대한민국 경북 경산시
3 이정수 대한민국 경북 경산시
4 황병희 대한민국 경북 포항시 남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 노우성 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(논현동, 건설회관)(특허법인주원)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 포항공과대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 포항시 남구
2 우석생명과학원(주) 대한민국 경상북도 경산시
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2008.01.18 수리 (Accepted) 1-1-2008-0045773-31
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2009.01.09 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2009.02.19 수리 (Accepted) 9-1-2009-0010751-16
4 등록결정서
Decision to grant
2009.11.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0467919-78
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2013.06.13 수리 (Accepted) 4-1-2013-0025573-58
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2014.02.25 수리 (Accepted) 4-1-2014-5024386-11
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.11.20 수리 (Accepted) 4-1-2019-5243581-27
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.11.22 수리 (Accepted) 4-1-2019-5245997-53
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2019-5247115-68
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
(A) 각각 상이하고 서로 평행한 2 내지 100 열의 특이적 생물분자프로브(probe)를 기판 상에 포함하고, 상기 각 열은 일정한 간격을 갖는 2 내지 10 개의 생물분자프로브를 포함하고, 상기 생물분자프로브로부터 발생한 신호의 패턴을 분석하는 것을 특징으로 하는 패턴인식형 생물분자 검출판에 마커로 표지된 시료를 반응시키는 단계; (B) 상기 패턴인식형 생물분자 검출판에 자극을 가하여 각 생물분자프로브로부터 발생하는 신호 또는 이를 측정한 측정값을 집합한 실측패턴을 수득하는 단계; 및 (C) 상기 실측패턴을 각 생물분자 또는 그 조합에 대한 대비패턴과 비교하여 가장 유사한 대비패턴을 선정하고 그 대비패턴이 가리키는 생물분자 또는 그 조합을 판별하는 단계 를 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴인식에 의한 생물분자 검출방법
2 2
청구항 1에 있어서, 상기 단계 (C)의 유사한 대비패턴 선정은 (C-1) 상기 실측패턴을 구성하는 측정값 중 상기 특이적 생물분자프로브에 대응하는 측정값만을 추출하는 단계; (C-2) 상기 추출된 측정값 중 서로 동일한 특이적 생물분자프로브에 대응되는 측정값의 평균인 제 1 평균값을 구하는 단계; (C-3) 상기 제 1 평균값의 총합 또는 최대값으로 상기 제 1 평균값들을 나눈 환산값을 구하는 단계; 및 (C-4) 상기 환산값을 상기 대비패턴의 환산값과 비교하는 단계 를 통해 이루어지는 것을 특징으로 하는 패턴인식에 의한 생물분자 검출방법
3 3
청구항 1 또는 청구항 2에 있어서, 상기 패턴인식형 생물분자 검출판은 상기 특이적 생물분자프로브 열과 평행하고, 각 특이적 생물분자프로브 열과 교대로 배열되고, 서로 동일한 표준 생물분자프로브 열들을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴인식에 의한 생물분자 검출방법
4 4
청구항 3에 있어서, 상기 단계 (C-1)은 (C-1') 상기 실측패턴을 구성하는 측정값 중 상기 특이적 생물분자프로브에 대응하는 측정값을, 상기 특이적 생물분자프로브에 인접한 상기 표준 생물분자프로브에 대응하는 측정값들의 평균인 제 2 평균값으로 나눈 값 또는 그 역수인 보정값을 구하는 단계 이고, 상기 단계 (C-2)는 (C-2') 상기 보정값 중 서로 동일한 특이적 생물분자프로브에 대응되는 보정값의 평균인 제 1 평균값을 구하는 단계 인 것을 특징으로 하는 패턴인식에 의한 생물분자 검출방법
5 5
청구항 1 또는 청구항 2에 있어서, 상기 대비패턴의 수득, 단계 (C)의 유사한 대비패턴 선정, 또는 상기 대비패턴의 수득 및 단계 (C)의 유사한 대비패턴 선정은 신경망 알고리즘을 통해 이루어지는 것을 특징으로 하는 패턴인식에 의한 생물분자 검출방법
6 6
청구항 1 또는 청구항 2에 있어서, 상기 단계 (B) 이후 단계 (C) 이전에, (D) 상기 실측패턴 또는 대비패턴을 구성하는 측정값 또는 환산값을 그 크기에 따라 미리 정해진 색으로 표시하는 단계 를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴인식에 의한 생물분자 검출방법
7 7
청구항 6에 있어서, 상기 단계 (D)를 거친 실측패턴 또는 대비패턴에, 측정값 또는 환산값의 크기에 대한 좌표축을 추가하여 3차원적으로 표시한 것을 특징으로 하는 패턴인식에 의한 생물분자 검출방법
8 8
(Ⅰ) 각각 상이하고 서로 평행한 2 내지 100 열의 특이적 생물분자프로브(probe)를 기판 상에 포함하고, 상기 각 열은 일정한 간격을 갖는 2 내지 10 개의 생물분자프로브를 포함하고, 상기 생물분자프로브로부터 발생한 신호의 패턴을 분석하는 것을 특징으로 하는 패턴인식형 생물분자 검출판에 마커로 표지된 시료를 반응시킨 후 자극을 가하여 각 생물분자프로브로부터 발생하는 신호를 측정한 측정값의 집합인 실측패턴을 입력받는 단계; (Ⅱ) 상기 실측패턴 중 특이적 생물분자프로브로부터의 측정값을 표적 생물분자 또는 그 조합에 대해 미리 저장된 대비패턴들 중 특이적 생물분자프로브에의 해당값과 비교하는 단계; 및 (Ⅲ) 상기 실측패턴이 상기 대비패턴들 중 각 대비패턴일 확률을 상기 표적 생물분자 또는 그 조합에 대해 출력하는 단계 를 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴인식에 의한 생물분자 검출프로세스
9 9
청구항 8에 있어서, 상기 단계 (Ⅱ)는 (Ⅱ-1) 상기 실측패턴을 구성하는 측정값 중 상기 특이적 생물분자프로브에 대응하는 측정값만을 추출하는 단계; (Ⅱ-2) 상기 추출된 측정값 중 서로 동일한 특이적 생물분자프로브에 대응되는 측정값의 평균인 제 1 평균값을 구하는 단계; (Ⅱ-3) 상기 제 1 평균값의 총합 또는 최대값으로 상기 제 1 평균값들을 나눈 환산값을 구하는 단계; 및 (Ⅱ-4) 상기 환산값을 상기 대비패턴의 환산값과 비교하는 단계 를 통해 이루어지는 것을 특징으로 하는 패턴인식에 의한 생물분자 검출프로세스
10 10
청구항 8 또는 청구항 9에 있어서, 상기 패턴인식형 생물분자 검출판은 상기 특이적 생물분자프로브 열과 평행하고, 각 특이적 생물분자프로브 열과 교대로 배열되고, 서로 동일한 표준 생물분자프로브 열들을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴인식에 의한 생물분자 검출프로세스
11 11
청구항 10에 있어서, 상기 단계 (Ⅱ-1)은 (Ⅱ-1') 상기 실측패턴을 구성하는 측정값 중 상기 특이적 생물분자프로브에 대응하는 측정값을, 상기 특이적 생물분자프로브에 인접한 상기 표준 생물분자프로브에 대응하는 측정값들의 평균인 제 2 평균값으로 나눈 값 또는 그 역수인 보정값을 구하는 단계 이고, 상기 단계 (Ⅱ-2)는 (Ⅱ-2') 상기 보정값 중 서로 동일한 특이적 생물분자프로브에 대응되는 보정값의 평균인 제 1 평균값을 구하는 단계 인 것을 특징으로 하는 패턴인식에 의한 생물분자 검출프로세스
12 12
청구항 8 또는 청구항 9에 있어서, 상기 대비패턴의 수득, 단계 (Ⅱ)의 비교, 또는 상기 대비패턴의 수득 및 단계 (Ⅱ)의 비교는 신경망 알고리즘을 통해 이루어지는 것을 특징으로 하는 패턴인식에 의한 생물분자 검출프로세스
13 13
청구항 8 또는 청구항 9의 검출프로세스를 컴퓨터로 실행할 수 있는 프로그램을 기록한 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.