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분자 네트워크를 이용하여 파이토케미컬(phytochemical)의 건강효과(health effect)를 추론하는 단계(단계 1);파이토케미컬의 화학적 특성을 조사하여 생체이용률이 높은 파이토케미컬을 도출하는 단계(단계 2); 및민족약학적(ethnopharmacological) 증거를 탐색하여 상기 추론된 건강효과 중 민족약학적 증거와 의미 유사도(semantic similarity)가 높은 파이토케미컬의 건강효과를 도출하는 단계(단계 3)를 포함하는, 분자 네트워크, 화학적 특성 및 민족약학적 증거에 기반한 통합 분석을 이용한 파이토케미컬의 건강효과 예측 방법
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제1항에 있어서, 상기 단계 1은 분자 네트워크에서 RWR(Random Walk with Restart) 알고리즘을 수행하여 파이토케미컬의 표현형 벡터를 제작하는 단계(단계 1-1);고정된 수의 표적 단백질들로부터 파이토케미컬의 표적들을 무작위로 선택하여 랜덤 표현형 벡터를 제작하는 단계(단계 1-2); 및상기 랜덤 표현형 벡터에서 통계적으로 유의한 파이토케미컬의 표현형을 도출함으로써 파이토케미컬의 건강효과를 추론하는 단계(단계 1-3)를 포함하는, 분자 네트워크, 화학적 특성 및 민족약학적 증거에 기반한 통합 분석을 이용한 파이토케미컬의 건강효과 예측 방법
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제2항에 있어서, 상기 단계 1-1은 하기의 단계를 포함하는 것인, 분자 네트워크, 화학적 특성 및 민족약학적 증거에 기반한 통합 분석을 이용한 파이토케미컬의 건강효과 예측 방법:(a) 파이토케미컬들의 분자 표적 정보에 기반하여 분자 네트워크 상의 시드 노드(seed nodes)에 초기값을 할당하는 단계 및(b) 하나의 노드에서 이웃한 노드로의 전이확률(transition probability)을 계산하는 단계,여기서 각 노드의 전이확률은 시간 단계가 t+1일 때 하기 수학식 1로 정의 됨;[수학식 1](r: 각 시간 단계의 랜덤 워커(random walker)의 재시작 확률(restarting probability);W: 분자 네트워크의 정규화된 인접 행렬(normalized adjacency matrix); 및Pt 및 P0: 시간단계가 t일 때 및 초기 각 노드의 확률 벡터)
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제2항에 있어서, 상기 단계 1-3은 하기 수학식 2로 표현되는 수식에 의해 계산되는 p 값이 0
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제1항에 있어서, 상기 단계 2의 화학적 특성은 분자량, 옥탄올(octanol)-물 분배 계수(partition coefficient)의 로그 값(AlogP), 수소결합 공여자(hydrogen-bond donors) 수, 수소결합 수용자(hydrogen-bond acceptor) 수, 회전가능한 결합(rotatable bond)의 수, 인간 장관 흡수(human intestinal absorption, HIA), Caco-2 투과성(permeability), 뇌-혈관 장벽(blood-brain barrier, BBB) 투과성 및 리핀스키의 5 규칙(Lipinski's rule of five, RO5)으로 이루어진 군으로부터 선택되는 어느 하나 이상인, 분자 네트워크, 화학적 특성 및 민족약학적 증거에 기반한 통합 분석을 이용한 파이토케미컬의 건강효과 예측 방법
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제1항에 있어서, 상기 단계 3의 의미 유사도는 하기 수학식 3으로 표현되는 수식에 의해 계산되는 것인, 분자 네트워크, 화학적 특성 및 민족약학적 증거에 기반한 통합 분석을 이용한 파이토케미컬의 건강효과 예측 방법:[수학식 3](sim: 의미 유사도;depth: 근원 표현형(root UMLS)으로부터 해당 표현형까지의 깊이;path: 각 표형형 간의 거리; 및lcs(c1, c2): c1 및 c2 개념의 공통적인 가장 낮은 계층의(가장 구체적인) 개념(the lowest common subsumer))
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제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 따른 분자 네트워크, 화학적 특성 및 민족약학적 증거에 기반한 통합 분석을 이용한 파이토케미컬의 건강효과 예측 방법을 실행시키기 위한 명령들을 포함하는 프로그램이 저장된 컴퓨터로 판독가능한 매체
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분자 네트워크를 이용하여 파이토케미컬의 건강효과를 추론하는 모듈;파이토케미컬의 화학적 특성을 조사하여 생체이용률이 높은 파이토케미컬을 도출하는 모듈; 및민족약학적 증거를 탐색하여 상기 추론된 건강효과 중 민족약학적 증거와 의미 유사도가 높은 파이토케미컬의 건강효과를 도출하는 모듈을 포함하는, 분자 네트워크, 화학적 특성 및 민족약학적 증거에 기반한 통합 분석을 이용한 파이토케미컬의 건강효과 예측 시스템
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제8항에 있어서, 상기 분자 네트워크를 이용하여 파이토케미컬의 건강효과를 추론하는 모듈은 분자 네트워크에서 RWR 알고리즘을 수행하여 파이토케미컬의 표현형 벡터를 제작하는 모듈;고정된 수의 표적 단백질들로부터 파이토케미컬의 표적들을 무작위로 선택하여 랜덤 표현형 벡터를 제작하는 모듈; 및상기 랜덤 표현형 벡터에서 통계적으로 유의한 파이토케미컬의 표현형을 도출함으로써 파이토케미컬의 건강효과를 추론하는 모듈을 포함하는, 분자 네트워크, 화학적 특성 및 민족약학적 증거에 기반한 통합 분석을 이용한 파이토케미컬의 건강효과 예측 시스템
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