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AD(Alzheimer's Disease) 질환이 없는 자들과 관련된 유전자들의 제1 상호 정보량(mutual information) 및 상기 AD 질환이 있는 자들과 관련된 유전자들의 제2 상호 정보량을 기초로 미리 정해진 유전자 샘플들 중에서 상기 AD 질환과 관련된 제1 유전자 쌍(gene pair)들을 선택하는 유전자 쌍 선택부;특정 유전자 간의 상호작용을 나타내는 신호 전달 경로(Pathways)를 기초로 상기 AD 질환과 관련하여 해당 노드가 갖는 속성인 노드 프로퍼티(node property)를 이용하여 상기 제1 유전자 쌍들을 통합시키는 유전자 쌍 통합부;상기 제1 유전자 쌍들이 통합되면 시드 기반 탐색 방법(seed based search)을 기초로 상기 제1 유전자 쌍들이 통합되어 구성된 네트워크에서 상기 AD 질환과 관련된 서브 네트워크들을 추출하는 서브 네트워크 추출부; 및상기 AD 질환과 관련된 서브 네트워크들을 기초로 상기 AD 질환에 특이적인 유전자 네트워크를 구축하는 유전자 네트워크 구축부를 포함하는 것을 특징으로 하는 유전자 네트워크 구축 장치
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제 1 항에 있어서,상기 유전자 쌍 선택부는 상기 제1 상호 정보량과 상기 제2 상호 정보량의 차이값을 임계값과 비교하여 얻은 결과를 기초로 상기 제1 유전자 쌍들을 선택하는 것을 특징으로 하는 유전자 네트워크 구축 장치
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제 1 항에 있어서,상기 유전자 쌍 선택부는 각 유전자의 발현값(expression value)을 기초로 상기 제1 상호 정보량과 상기 제2 상호 정보량을 산출하는 것을 특징으로 하는 유전자 네트워크 구축 장치
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제 3 항에 있어서,상기 유전자 쌍 선택부는 B-스플라인 함수(B-spline function)를 이용하여 유전자 쌍의 상관관계를 측정하는 비닝 방법(binning method)을 이용하여 상기 제1 상호 정보량과 상기 제2 상호 정보량을 산출하는 것을 특징으로 하는 유전자 네트워크 구축 장치
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제 1 항에 있어서,상기 서브 네트워크 추출부는 FEA(Functional Enrichment Analysis)를 추가 적용하여 상기 AD 질환과 관련된 서브 네트워크를 추출하는 것을 특징으로 하는 유전자 네트워크 구축 장치
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제 1 항에 있어서,상기 서브 네트워크 추출부는 상기 노드 프로퍼티를 이용할 때 상기 제1 유전자 쌍들에 포함된 각 유전자와 관련된 DNA 메틸화(methylation) 정보를 기초로 상기 AD 질환과 관련된 서브 네트워크를 추출하는 것을 특징으로 하는 유전자 네트워크 구축 장치
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제 6 항에 있어서,상기 서브 네트워크 추출부는 상기 제1 유전자 쌍들과 관련된 폴드 변화 컷오프(fold change cutoff), 상기 제1 유전자 쌍들과 관련된 p 값 컷오프(p-value cutoff) 및 상기 제1 유전자 쌍들과 관련된 TFBS(Transcription Factor Binding Sites) 중 적어도 하나를 더 적용하여 상기 AD 질환과 관련된 서브 네트워크를 추출하는 것을 특징으로 하는 유전자 네트워크 구축 장치
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제 1 항에 있어서,데이터베이스에 저장된 유전자 상호작용 데이터 세트(genetic interaction dataset)들과 단백질 상호작용 데이터 세트(protein interaction dataset)들을 기초로 유전자들을 결합시켜 상기 유전자 샘플들을 생성하는 유전자 샘플 생성부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 유전자 네트워크 구축 장치
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제 8 항에 있어서,상기 유전자 샘플 생성부는 효모 단백질 잡종법(yeast two hybrid method)과 생물 검정법(biological assay)을 기초로 컴파일(compile) 및 검증된 데이터 세트들을 상기 단백질 상호작용 데이터 세트들로 이용하는 것을 특징으로 하는 유전자 네트워크 구축 장치
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제 8 항에 있어서,상기 유전자 샘플 생성부는 전전두엽 피질(prefrontal cortex)과 관련된 유전자들을 기초로 상기 유전자 샘플들을 생성하는 것을 특징으로 하는 유전자 네트워크 구축 장치
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제 1 항에 있어서,데이터베이스에 저장된 유전자 상호작용 데이터 세트들을 포함하는 제1 그룹과 상기 데이터베이스에 저장된 유전자 상호작용 데이터 세트들을 포함하지 않는 제2 그룹을 이용하는 T 검정(T-test)을 기초로 상기 유전자 네트워크의 규모를 결정하며, 상기 유전자 네트워크의 규모를 기초로 상기 제1 유전자 쌍들 중에서 제2 유전자 쌍들을 검출하는 제1 유전자 쌍 검출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 유전자 네트워크 구축 장치
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제 1 항에 있어서,상기 AD 질환과 관련된 유전자 상호작용 데이터 세트들, GWAS(Genome Wide Association Studies) 방법을 통해 얻은 유전자 상호작용 데이터 세트들, 및 특징 선택 알고리즘(feature selection algorithm)을 통해 얻은 유전자 상호작용 데이터 세트들 중에서 적어도 하나의 유전자 상호작용 데이터 세트들을 이용하는 피셔의 정확 검정법(Fisher's exact test)을 기초로 상기 유전자 네트워크의 규모를 결정하며, 상기 유전자 네트워크의 규모를 기초로 상기 제1 유전자 쌍들 중에서 제2 유전자 쌍들을 검출하는 제2 유전자 쌍 검출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 유전자 네트워크 구축 장치
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AD(Alzheimer's Disease) 질환이 없는 자들과 관련된 유전자들의 제1 상호 정보량(mutual information) 및 상기 AD 질환이 있는 자들과 관련된 유전자들의 제2 상호 정보량을 기초로 미리 정해진 유전자 샘플들 중에서 상기 AD 질환과 관련된 제1 유전자 쌍(gene pair)들을 선택하는 단계;특정 유전자 간의 상호작용을 나타내는 신호 전달 경로(Pathways)를 기초로 상기 AD 질환과 관련하여 해당 노드가 갖는 속성인 노드 프로퍼티(node property)를 이용하여 상기 제1 유전자 쌍들을 통합시키는 단계;상기 제1 유전자 쌍들이 통합되면 시드 기반 탐색 방법(seed based search)을 기초로 상기 제1 유전자 쌍들이 통합되어 구성된 네트워크에서 상기 AD 질환과 관련된 서브 네트워크들을 추출하는 단계; 및상기 AD 질환과 관련된 서브 네트워크들을 기초로 상기 AD 질환에 특이적인 유전자 네트워크를 구축하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 유전자 네트워크 구축 방법
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제 13 항에 있어서,상기 선택하는 단계는 상기 제1 상호 정보량과 상기 제2 상호 정보량의 차이값을 임계값과 비교하여 얻은 결과를 기초로 상기 제1 유전자 쌍들을 선택하는 것을 특징으로 하는 유전자 네트워크 구축 방법
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제 13 항에 있어서,상기 선택하는 단계는 각 유전자의 발현값(expression value)을 기초로 상기 제1 상호 정보량과 상기 제2 상호 정보량을 산출하는 것을 특징으로 하는 유전자 네트워크 구축 방법
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제 13 항에 있어서,상기 추출하는 단계는 FEA(Functional Enrichment Analysis)를 추가 적용하여 상기 AD 질환과 관련된 서브 네트워크를 추출하는 것을 특징으로 하는 유전자 네트워크 구축 방법
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제 13 항에 있어서,상기 추출하는 단계는 상기 노드 프로퍼티를 이용할 때 상기 제1 유전자 쌍들에 포함된 각 유전자와 관련된 DNA 메틸화(methylation) 정보를 기초로 상기 AD 질환과 관련된 서브 네트워크를 추출하는 것을 특징으로 하는 유전자 네트워크 구축 방법
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제 13 항에 있어서,데이터베이스에 저장된 유전자 상호작용 데이터 세트(genetic interaction dataset)들과 단백질 상호작용 데이터 세트(protein interaction dataset)들을 기초로 유전자들을 결합시켜 상기 유전자 샘플들을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 유전자 네트워크 구축 방법
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제 13 항에 있어서,데이터베이스에 저장된 유전자 상호작용 데이터 세트들을 포함하는 제1 그룹과 상기 데이터베이스에 저장된 유전자 상호작용 데이터 세트들을 포함하지 않는 제2 그룹을 이용하는 T 검정(T-test)을 기초로 상기 유전자 네트워크의 규모를 결정하며, 상기 유전자 네트워크의 규모를 기초로 상기 제1 유전자 쌍들 중에서 제2 유전자 쌍들을 검출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 유전자 네트워크 구축 방법
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제 13 항에 있어서,상기 AD 질환과 관련된 유전자 상호작용 데이터 세트들, GWAS(Genome Wide Association Studies) 방법을 통해 얻은 유전자 상호작용 데이터 세트들, 및 특징 선택 알고리즘(feature selection algorithm)을 통해 얻은 유전자 상호작용 데이터 세트들 중에서 적어도 하나의 유전자 상호작용 데이터 세트들을 이용하는 피셔의 정확 검정법(Fisher's exact test)을 기초로 상기 유전자 네트워크의 규모를 결정하며, 상기 유전자 네트워크의 규모를 기초로 상기 제1 유전자 쌍들 중에서 제2 유전자 쌍들을 검출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 유전자 네트워크 구축 방법
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