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인트론과 엑손 구분에 기반한 이상 서열 식별 방법

  • 기술번호 : KST2019011946
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 인트론과 엑손 구분에 기반한 이상 서열 식별 방법은 컴퓨터 장치가 유전자 서열 정보를 포함하는 샘플 데이터를 입력받는 단계, 상기 컴퓨터 장치가 인트론(intron)과 엑손(exon)을 구분하는 학습 모델에 상기 샘플 데이터를 입력하는 단계 및 상기 컴퓨터 장치가 정상인 유전자 서열을 상기 학습 모델에 입력하여 사전에 마련한 기준값과 상기 샘플 데이터를 상기 학습 모델에 입력하여 출력되는 출력값을 비교하여 상기 샘플 데이터의 이상 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
Int. CL G16B 40/00 (2019.01.01) G16B 20/00 (2019.01.01) G16B 5/00 (2019.01.01)
CPC G16B 40/00(2013.01) G16B 40/00(2013.01) G16B 40/00(2013.01)
출원번호/일자 1020170180567 (2017.12.27)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2072894-0000 (2020.01.28)
공개번호/일자 10-2019-0078846 (2019.07.05) 문서열기
공고번호/일자 (20200203) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.12.27)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 윤성로 서울특별시 강남구
2 배호 경기도 시흥시 능곡로 ***,
3 이병한 서울특별시 광진구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인(유한)아이시스 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길 **, 인화빌딩 *층 (삼성동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2017.12.27 수리 (Accepted) 1-1-2017-1295986-35
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2019-5093546-10
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.05.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0362968-66
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5101798-31
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.07.09 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0700876-57
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2019.07.09 수리 (Accepted) 1-1-2019-0700859-81
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.02 수리 (Accepted) 4-1-2019-5154561-59
8 등록결정서
Decision to grant		 2019.10.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0771480-70
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2020-5265458-48
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
컴퓨터 장치가 유전자 서열 정보를 포함하는 샘플 데이터를 입력받는 단계;상기 컴퓨터 장치가 인트론(intron)과 엑손(exon)을 구분하는 학습 모델에 상기 샘플 데이터를 입력하는 단계; 및상기 컴퓨터 장치가 상기 학습 모델이 상기 샘플 데이터를 입력받아 출력하는 출력값과 기준값을 비교하여 상기 샘플 데이터의 이상 여부를 판단하는 단계를 포함하되, 상기 기준값은 사전에 상기 학습 모델이 정상인 유전자 서열을 입력받아 출력하는 값인 인트론과 엑손 구분에 기반한 이상 서열 식별 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 컴퓨터 장치는 인트론과 엑손을 식별한 훈련용 유전자 서열을 이용하여 상기 학습 모델을 사전에 훈련하는 인트론과 엑손 구분에 기반한 이상 서열 식별 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 컴퓨터 장치는 엑손의 시작 코돈 및 엑손의 종료 코돈을 기준으로 상기 훈련용 유전자 서열에서 인트론과 엑손을 식별하거나, 상기 훈련용 유전자 서열에 대한 공개된 데이터베이스를 이용하여 상기 훈련용 유전자 서열에서 인트론과 엑손을 식별하는 인트론과 엑손 구분에 기반한 이상 서열 식별 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 컴퓨터 장치는 상기 학습 모델에서 출력하는 소프트맥스(softmax)를 포함하는 활성화 함수를 사용하여 후처리하고, 상기 기준값과 상기 출력값은 상기 활성화 함수로 후처리된 값인 인트론과 엑손 구분에 기반한 이상 서열 식별 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 기준값은 상기 정상인 유전자 서열을 이용하여 훈련한 상기 학습 모델에서 출력되는 값을 소프트맥스(softmax) 함수로 처리하여 결정되는 절단값(cufoff value)인 인트론과 엑손 구분에 기반한 이상 서열 식별 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 학습 모델은 신경망에 기반한 학습모델인 인트론과 엑손 구분에 기반한 이상 서열 식별 방법
7 7
컴퓨터에서 상기 제1항 내지 제6항 중 어느 하나의 항에 기재된 인트론과 엑손 구분에 기반한 이상 서열 식별 방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
8 8
컴퓨터 장치가 정상인 훈련용 유전자 서열을 이용하여 유전자 서열에서 인트론과 엑손을 구분하는 신경망 모델을 마련하는 단계;상기 컴퓨터 장치가 상기 신경망 모델에서 출력하는 값을 소프트맥스(softmax) 함수로 처리하여 유전자 서열에서 인트론과 엑손을 구분하는 기준값을 결정하는 단계;상기 컴퓨터 장치가 NGS 기법으로 도출한 유전자 서열을 포함하는 샘플 데이터를 상기 신경망 모델에 입력하는 단계; 및상기 컴퓨터 장치가 상기 샘플 데이터에 대한 상기 신경망 모델의 출력값을 소프트맥스 함수로 처리한 값과 상기 기준값을 비교하여 상기 샘플 데이터에 대한 이상 여부를 판단하는 단계를 포함하는 인트론과 엑손 구분에 기반한 이상 서열 식별 방법
9 9
제8항에 있어서,상기 컴퓨터 장치는 엑손의 시작 코돈 및 엑손의 종료 코돈을 기준으로 상기 훈련용 유전자 서열에서 인트론과 엑손을 식별하거나, 상기 훈련용 유전자 서열에 대한 공개된 데이터베이스를 이용하여 상기 훈련용 유전자 서열에서 인트론과 엑손을 식별하는 인트론과 엑손 구분에 기반한 이상 서열 식별 방법
10 10
제8항에 있어서,상기 신경망 모델은 신경망에 기반한 학습모델인 인트론과 엑손 구분에 기반한 이상 서열 식별 방법
11 11
유전자 서열 정보를 포함하는 샘플 데이터를 입력받는 입력장치;인트론(intron)과 엑손(exon)을 구분하는 학습 모델 및 정상인 유전자 서열을 상기 학습 모델에 입력하여 마련한 기준값을 저장하는 저장장치; 및상기 샘플 데이터를 상기 학습 모델에 입력하여 출력값을 산출하고, 상기 출력값과 상기 기준값을 비교하여 상기 샘플 데이터의 이상 여부를 판단하는 연산장치를 포함하는 인트론과 엑손 구분에 기반한 이상 서열 식별 장치
12 12
제11항에 있어서,상기 연산장치는 상기 학습 모델에서 출력하는 값을 정규화하고, 상기 기준값은 상기 정규화를 위한 기준이 되는 값이고, 상기 연산장치는 상기 샘플 데이터를 입력받아 상기 학습 모델이 출력하는 출력값을 정규화한 값과 상기 기준값을 비교하여 임계값 이상 차이가 있는지 판단하는 인트론과 엑손 구분에 기반한 이상 서열 식별 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.