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퍼지 신경망을 이용한 유전자 선택 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2015208343
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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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 그룹별로 예비 유전자들을 판별하고 그룹별로 예비 유전자들의 유사도 순위를 합산하며, 합산된 유사도 순위가 가장 낮은 그룹을 선정하고 선정된 그룹의 제1 클래스 및 아류형 개체 수를 고려하여 아류형 개체 수만큼 수준별로 분류하며, 퍼지 신경망(FNN: Fussy Neural Network)를 이용하여 수준별로 예비 유전자들에 대한 사례 수를 판별하고, 수준별에 있는 예비 유전자들의 사례 수를 모두 합산하며, 미리 선정된 기준 이상의 사례 수를 갖는 예비 유전자들을 대상으로 유전자를 선택하는 퍼지 신경망을 이용한 유전자 선택 방법 및 시스템을 개시한다.
Int. CL C12Q 1/68 (2006.01) G06F 19/22 (2011.01)
CPC G16B 30/00(2013.01) G16B 30/00(2013.01) G16B 30/00(2013.01)
출원번호/일자 1020130131370 (2013.10.31)
출원인 가천대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1624014-0000 (2016.05.18)
공개번호/일자 10-2015-0050041 (2015.05.08) 문서열기
공고번호/일자 (20160525) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2013.10.31)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 가천대학교 산학협력단 대한민국 경기도 성남시 수정구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 임준식 대한민국 경기 용인시 수지구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김연권 대한민국 서울특별시 송파구 법원로 ***, ****/****호(문정동, 문정대명벨리온)(시안특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 가천대학교 산학협력단 대한민국 경기도 성남시 수정구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2013.10.31 수리 (Accepted) 1-1-2013-0992404-28
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2013.11.01 수리 (Accepted) 1-1-2013-0997235-70
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2014.05.08 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2014.06.13 수리 (Accepted) 9-1-2014-0050602-11
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2015.05.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0326654-53
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2015.07.17 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2015-0695107-19
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2015.07.17 수리 (Accepted) 1-1-2015-0695106-63
8 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2015.11.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0823513-04
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2015.12.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2015-1271347-50
10 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2015.12.24 수리 (Accepted) 1-1-2015-1270176-71
11 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2015.12.24 수리 (Accepted) 1-1-2015-1271333-11
12 등록결정서
Decision to grant		 2016.02.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0155789-86
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
컴퓨터에 의해 적어도 일시적으로 구현되는 유전자 선택 시스템의 동작 방법에 있어서, 복수 개의 유전자 발현 데이터로부터 그룹별로 신경아세포종(NB, neuroblasoma), 횡문근 육종(RMS, rhabdomyosarcoma), 버킷 림프종(BL, Burkitt？s lymphoma) 및 유잉군 육종(EWS, Ewing？s family of tumors)을 포함하는 소원형 청색세포 종양(SRBCT, Small Round Blue Cell Tumour) 기반의 아류형 개체로 분류하고, 상기 각 그룹에서 이웃하는 상기 분류된 아류형 개체를 기반으로 제1 클래스 및 제2 클래스로 분류하는 단계;상기 각 그룹에 속한 상기 제1 클래스에 포함된 유전자 발현 데이터 및 상기 제2 클래스에 포함된 유전자 발현 데이터 간의 유사성을 고려하여 유사도 순위를 측정하는 단계;선정된 기준 이하의 유사도 순위를 갖는 유전자 발현 데이터를 제거하는 단계;상기 선정된 기준을 초과하는 유전자 발현 데이터의 세포 유형, 발현 단계의 특이성 및 질병에 관련된 치료 패턴 중 적어도 하나에 대한 관련성을 판별하는 퍼지 신경망(FNN: Fussy Neural Network)을 이용하여 제1 예비 유전자를 판별하는 단계;상기 판별된 제1 예비 유전자 중에서 상기 각 그룹마다 중복된 속성의 유전자를 제거하여 제2 예비 유전자를 판별하는 단계;상기 그룹별로 상기 제2 예비 유전자의 유사도 순위를 합산하고, 상기 합산된 유사도 순위가 가장 낮은 그룹에 존재하는 유전자를 예비 유전자로 선정하는 단계;상기 합산된 유사도 순위가 가장 낮은 그룹에서 상기 제1 클래스에 속한 아류형 개체 및 상기 제2 클래스에 속한 아류형 개체를 기반으로 상기 선정된 예비 유전자를 상기 아류형 개체 수만큼의 수준별로 분류하는 단계;상기 퍼지 신경망을 이용하여 상기 수준별로 상기 분류된 예비 유전자 간의 관련성을 분석하고, 상기 분석된 관련성에 기초하여 상기 수준별로 상기 분류된 예비 유전자에 대한 사례 수를 판별하는 단계; 및상기 수준별로 상기 판별된 사례 수를 합산하고, 선정된 기준 이상의 사례 수를 갖는 예비 유전자를 대상으로 유전자를 선택하는 단계를 포함하는 퍼지 신경망을 이용한 유전자 선택 시스템의 동작 방법
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서,상기 유사도 순위를 측정하는 단계는바타차랴 거리(bhattacharyya distance)를 이용하여 상기 각 그룹에 속한 상기 제1 클래스에 포함된 유전자 발현 데이터 및 상기 제2 클래스에 포함된 유전자 발현 데이터 간의 상기 유사도 순위를 측정하는 단계를 포함하는 퍼지 신경망을 이용한 유전자 선택 시스템의 동작 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 사례 수를 판별하는 단계는상기 퍼지 신경망의 반복 과정을 통하여 상기 수준별로 상기 분류된 예비 유전자 간의 관련성을 정밀하게 분석하는 단계를 포함하는 퍼지 신경망을 이용한 유전자 선택 시스템의 동작 방법
5 5
제1항, 제3항 및 제4항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체
6 6
컴퓨터에 의해 적어도 일시적으로 구현되는 유전자 선택 시스템에 있어서, 복수 개의 유전자 발현 데이터로부터 그룹별로 신경아세포종(NB, neuroblasoma), 횡문근 육종(RMS, rhabdomyosarcoma), 버킷 림프종(BL, Burkitt？s lymphoma) 및 유잉군 육종(EWS, Ewing？s family of tumors)을 포함하는 소원형 청색세포 종양(SRBCT, Small Round Blue Cell Tumour) 기반의 아류형 개체로 분류하고, 상기 각 그룹에서 이웃하는 상기 분류된 아류형 개체를 기반으로 제1 클래스 및 제2 클래스로 분류하는 클래스 분류부;상기 각 그룹에 속한 상기 제1 클래스에 포함된 유전자 발현 데이터 및 상기 제2 클래스에 포함된 유전자 발현 데이터 간의 유사성을 고려하여 유사도 순위를 측정하는 유사도 측정부;선정된 기준 이하의 유사도 순위를 갖는 유전자 발현 데이터를 제거하는 제거부;상기 선정된 기준을 초과하는 유전자 발현 데이터의 세포 유형, 발현 단계의 특이성 및 질병에 관련된 치료 패턴 중 적어도 하나에 대한 관련성을 판별하는 퍼지 신경망(FNN: Fussy Neural Network)을 이용하여 제1 예비 유전자를 판별하는 제1 예비 유전자 판별부;상기 판별된 제1 예비 유전자 중에서 상기 각 그룹마다 중복된 속성의 유전자를 제거하여 제2 예비 유전자를 판별하는 제2 예비 유전자 판별부;상기 그룹별로 상기 제2 예비 유전자의 유사도 순위를 합산하고, 상기 합산된 유사도 순위가 가장 낮은 그룹에 존재하는 유전자를 예비 유전자로 선정하는 그룹 선정부;상기 합산된 유사도 순위가 가장 낮은 그룹에서 상기 제1 클래스에 속한 아류형 개체 및 상기 제2 클래스에 속한 아류형 개체를 기반으로 상기 선정된 예비 유전자를 상기 아류형 개체 수만큼의 수준별로 분류하는 수준별 분류부;상기 퍼지 신경망을 이용하여 상기 수준별로 상기 분류된 예비 유전자 간의 관련성을 분석하고, 상기 분석된 관련성에 기초하여 상기 수준별로 상기 분류된 예비 유전자에 대한 사례 수를 판별하는 사례 수 판별부; 및상기 수준별로 상기 판별된 사례 수를 합산하고, 선정된 기준 이상의 사례 수를 갖는 예비 유전자를 대상으로 유전자를 선택하는 유전자 선택부를 포함하는 퍼지 신경망을 이용한 유전자 선택 시스템
7 7
삭제
8 8
제6항에 있어서,상기 유사도 측정부는바타차랴 거리를 이용하여 상기 각 그룹에 속한 상기 제1 클래스에 포함된 유전자 발현 데이터 및 상기 제2 클래스에 포함된 유전자 발현 데이터 간의 상기 유사도 순위를 측정하는 퍼지 신경망을 이용한 유전자 선택 시스템
9 9
제6항에 있어서,상기 사례 수 판별부는상기 퍼지 신경망의 반복 과정을 통하여 상기 수준별로 상기 분류된 예비 유전자 간의 관련성을 정밀하게 분석하는 퍼지 신경망을 이용한 유전자 선택 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 가천대학교 산학협력단 2013년 IT융합 고급인력과정 지원사업 고령자 건강 및 질환 관리 시스템