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유전체 정보 기반 질병 예측 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2019024168
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 유전체 정보 기반 질병 예측 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 질병 예측 방법은 유전체(genome) 정보를 수신하고, 상기 수신된 유전체 정보를 단일 염기 다형성(SNP) 위치 및 유전체형(genotype)들을 포함하는 원-핫 벡터 형태로 변환하는 단계; 상기 원-핫 벡터와 미리 결정된 질병들 정보를 포함하는 벡터 간의 상호 정보(mutual information)를 이용하여 상기 단일 염기 다형성(SNP) 위치 및 유전체형(genotype)들 중 일정 개수의 주요 단일 염기 다형성(SNP) 위치 및 유전체형(genotype)들을 결정하는 단계; 및 상기 결정된 주요 단일 염기 다형성(SNP) 위치 및 유전체형(genotype)들에 기초하여 질병을 예측하는 단계를 포함한다.
Int. CL G16H 50/30 (2018.01.01) G16B 25/00 (2019.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01)
CPC G16H 50/30(2013.01) G16H 50/30(2013.01) G16H 50/30(2013.01)
출원번호/일자 1020170025459 (2017.02.27)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1864986-0000 (2018.05.30)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20180605) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.02.27)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김준모 대한민국 대전광역시 유성구
2 성시현 대한민국 대전광역시 유성구
3 김성호 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)
2 김정훈 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** 삼성빌딩 *층(피앤티특허사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2017.02.27 수리 (Accepted) 1-1-2017-0198134-31
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2017.09.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2017.11.13 수리 (Accepted) 9-1-2017-0039130-73
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.11.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0795927-69
5 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2018.01.15 수리 (Accepted) 1-1-2018-0042874-75
6 [복대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Sub-agent] Report on Agent (Representative)		 2018.01.17 수리 (Accepted) 1-1-2018-0058674-69
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)		 2018.02.19 수리 (Accepted) 1-1-2018-0167709-03
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.02.19 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0167710-49
9 등록결정서
Decision to grant		 2018.03.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0220966-44
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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수신부에서 유전체(genome) 정보를 포함하는 벡터를 수신하는 단계;결정부에서 상기 수신된 벡터와 미리 결정된 질병들 정보를 포함하는 벡터 간의 상호 정보(mutual information)를 이용하여 상기 유전체 정보에 포함된 단일 염기 다형성(SNP) 위치 및 유전체형(genotype)들 중 일정 개수의 주요 단일 염기 다형성(SNP) 위치 및 유전체형(genotype)들을 결정하는 단계; 및예측부에서 상기 결정된 주요 단일 염기 다형성(SNP) 위치 및 유전체형(genotype)들에 기초하여 질병을 예측하는 단계를 포함하고,상기 상호 정보는상기 수신된 벡터와 미리 결정된 질병들 정보를 포함하는 벡터 사이의 관계를 나타내는 정보량이며,상기 벡터를 수신하는 단계는상기 유전체 정보를 단일 염기 다형성(SNP) 위치 및 유전체형(genotype)들을 포함하는 원-핫 벡터(one-hot vector) 형태로 변환하는 단계를 포함하며,상기 질병을 예측하는 단계는기계 학습을 통하여 상기 질병을 예측하는 유전체 정보 기반 질병 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 단일 염기 다형성(SNP) 위치 및 유전체형(genotype)들을 결정하는 단계는상기 질병들 각각에 대한 샘플들 수에 기초하여 상기 질병들 각각에 대한 웨이트 값을 결정하고, 상기 결정된 웨이트 값을 반영한 상기 상호 정보를 이용하여 상기 일정 개수의 주요 단일 염기 다형성(SNP) 위치 및 유전체형(genotype)들을 결정하는 것을 특징으로 하는 유전체 정보 기반 질병 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 질병을 예측하는 단계는상기 주요 단일 염기 다형성(SNP) 위치 및 유전체형(genotype)들을 입력으로 하는 딥 신경망(DNN) 학습을 통해 질병을 예측하는 것을 특징으로 하는 유전체 정보 기반 질병 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 질병을 예측하는 단계는상기 주요 단일 염기 다형성(SNP) 위치 및 유전체형(genotype)들을 입력으로 하는 논리 합과 논리 곱을 포함하는 다중 모음 네트워크(Multiple Assortment Network)를 이용하여 질병을 예측하는 것을 특징으로 하는 유전체 정보 기반 질병 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 질병을 예측하는 단계는상기 주요 단일 염기 다형성(SNP) 위치 및 유전체형(genotype)들을 입력으로 하는 분류기를 이용하여 질병을 예측하는 것을 특징으로 하는 유전체 정보 기반 질병 예측 방법
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유전체(genome) 정보를 포함하는 벡터를 수신하는 수신부;상기 수신된 벡터와 미리 결정된 질병들 정보를 포함하는 벡터 간의 상호 정보(mutual information)를 이용하여 상기 유전체 정보에 포함된 단일 염기 다형성(SNP) 위치 및 유전체형(genotype)들 중 일정 개수의 주요 단일 염기 다형성(SNP) 위치 및 유전체형(genotype)들을 결정하는 결정부; 및상기 결정된 주요 단일 염기 다형성(SNP) 위치 및 유전체형(genotype)들에 기초하여 질병을 예측하는 예측부를 포함하고,상기 상호 정보는상기 수신된 벡터와 미리 결정된 질병들 정보를 포함하는 벡터 사이의 관계를 나타내는 정보량이며,상기 수신부는상기 유전체 정보를 단일 염기 다형성(SNP) 위치 및 유전체형(genotype)들을 포함하는 원-핫 벡터(one-hot vector) 형태로 변환하고,상기 예측부는기계 학습을 통하여 상기 질병을 예측하는 유전체 정보 기반 질병 예측 장치
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제12항에 있어서,상기 결정부는상기 질병들 각각에 대한 샘플들 수에 기초하여 상기 질병들 각각에 대한 웨이트 값을 결정하고, 상기 결정된 웨이트 값을 반영한 상기 상호 정보를 이용하여 상기 일정 개수의 주요 단일 염기 다형성(SNP) 위치 및 유전체형(genotype)들을 결정하는 것을 특징으로 하는 유전체 정보 기반 질병 예측 장치
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제12항에 있어서,상기 예측부는상기 주요 단일 염기 다형성(SNP) 위치 및 유전체형(genotype)들을 입력으로 하는 딥 신경망(DNN) 학습을 통해 질병을 예측하는 것을 특징으로 하는 유전체 정보 기반 질병 예측 장치
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제12항에 있어서,상기 예측부는상기 주요 단일 염기 다형성(SNP) 위치 및 유전체형(genotype)들을 입력으로 하는 논리 합과 논리 곱을 포함하는 다중 모음 네트워크(Multiple Assortment Network)를 이용하여 질병을 예측하는 것을 특징으로 하는 유전체 정보 기반 질병 예측 장치
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제12항에 있어서,상기 예측부는상기 주요 단일 염기 다형성(SNP) 위치 및 유전체형(genotype)들을 입력으로 하는 분류기를 이용하여 질병을 예측하는 것을 특징으로 하는 유전체 정보 기반 질병 예측 장치
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제1항, 제4항 내지 제7항 중 어느 한 항의 방법으로 미리 선택된 단일 염기 다형성(SNP) 위치 또는 유전체형(genotype)의 조합이 저장매체에 저장된 후 미리 선택된 조합으로 입력 데이터를 선택하여 분류기를 실행하는 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.