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유전자 발현량 예측 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2022017030
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 유전자 발현량 예측 방법은 뉴럴 네트워크를 학습시키기 위한 학습 샘플로부터 제1 SNP 데이터를 추출하는 단계, 제1 SNP 데이터를 입력 데이터로 하고 제1 SNP 데이터에 대응되는 제1 유전자의 발현량을 목표 데이터로 하여 뉴럴 네트워크를 학습시키는 단계, 유전자 발현량을 예측하기 위한 테스트 샘플로부터 제2 SNP 데이터를 추출하는 단계 및 제2 SNP 데이터를 입력 데이터로 하여 학습된 뉴럴 네트워크로부터 제2 SNP 데이터에 대응되는 제2 유전자의 발현량을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G16B 20/20 (2019.01.01) G16B 50/00 (2019.01.01) G16B 40/20 (2019.01.01) G16B 30/00 (2019.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G16B 20/20(2013.01) G16B 50/00(2013.01) G16B 30/00(2013.01) G16B 40/20(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 20/00(2013.01) C12Q 1/6869(2013.01)
출원번호/일자 1020210021143 (2021.02.17)
출원인 지니너스 주식회사, 충남대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0117598 (2022.08.24) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.02.17)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 지니너스 주식회사 대한민국 서울특별시 송파구
2 충남대학교산학협력단 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 안강헌 대전광역시 유성구
2 김현재 대전광역시 유성구
3 보이첸코 넬리 대전광역시 서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 리앤목특허법인 대한민국 서울 강남구 언주로 **길 **, *층, **층, **층, **층(도곡동, 대림아크로텔)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.02.17 수리 (Accepted) 1-1-2021-0192258-82
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2021.10.05 수리 (Accepted) 4-1-2021-5261638-12
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2021.12.02 수리 (Accepted) 1-1-2021-1399370-65
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
유전자 발현량 예측 방법에 있어서,뉴럴 네트워크를 학습시키기 위한 학습 샘플로부터 제1 SNP 데이터를 추출하는 단계;상기 제1 SNP 데이터를 입력 데이터로 하고 상기 제1 SNP 데이터에 대응되는 제1 유전자의 발현량을 목표 데이터로 하여 상기 뉴럴 네트워크를 학습시키는 단계;유전자 발현량을 예측하기 위한 테스트 샘플로부터 제2 SNP 데이터를 추출하는 단계; 및상기 제2 SNP 데이터를 입력 데이터로 하여 상기 학습된 뉴럴 네트워크로부터 상기 제2 SNP 데이터에 대응되는 제2 유전자의 발현량을 획득하는 단계를 포함하는, 방법
2 2
제 1항에 있어서,상기 제1 SNP 데이터를 추출하는 단계는,상기 학습 샘플로부터 SNP 염기 및 상기 SNP 염기 주변의 염기들을 포함하는 상기 제1 SNP 데이터를 추출하는 단계를 포함하고,상기 뉴럴 네트워크를 학습시키는 단계는,상기 SNP 염기 및 상기 주변 염기들 각각에 웨이트를 적용하는 단계를 포함하는, 방법
3 3
제 2항에 있어서,상기 웨이트를 적용하는 단계는,상기 SNP 염기가 상기 제1 유전자의 발현량에 미치는 영향에 기초하여 상기 SNP 염기에 웨이트를 적용하는 단계;상기 주변 염기들 각각이 상기 제1 유전자의 발현량에 미치는 영향에 기초하여 상기 주변 염기들 각각에 웨이트를 적용하는 단계; 및상기 주변 염기들 각각이 상기 SNP 염기에 미치는 영향에 기초하여 상기 주변 염기들 각각에 웨이트를 적용하는 단계를 포함하는, 방법
4 4
제 1항에 있어서,상기 제1 SNP 데이터를 추출하는 단계는,상기 제1 SNP 데이터를 연속되는 복수의 청크들로 구분하는 단계를 포함하고,상기 뉴럴 네트워크를 학습시키는 단계는,상기 복수의 청크들 간의 상호 작용을 고려한 연산을 수행하도록 상기 뉴럴 네트워크를 학습시키는 단계를 포함하는, 방법
5 5
제 4항에 있어서,상기 제1 SNP 데이터를 연속되는 복수의 청크들로 구분하는 단계는,상기 제1 유전자에 포함되는 염기쌍의 개수에 비례하도록 상기 청크들의 개수를 결정하는 단계를 포함하는, 방법
6 6
제 1항에 있어서,상기 제1 SNP 데이터를 추출하는 단계는,상기 제1 SNP 데이터에 포함된 SNP 영역에 표현된 SNP 염기가 상기 SNP 영역에 표현될 수 있는 염기들 중 몇 번째로 흔하게 표현되는 염기인지에 따라 0, 1 또는 2로 레이블링하는 단계를 포함하고,상기 뉴럴 네트워크를 학습시키는 단계는,상기 SNP 염기에 레이블링된 번호에 기초하여 연산을 수행하도록 상기 뉴럴 네트워크를 학습시키는 단계를 포함하는, 방법
7 7
제 1항에 있어서,상기 제1 SNP 데이터를 추출하는 단계는,상기 제1 SNP 데이터에 대해 One-Hot 인코딩을 수행하는 단계를 포함하고,상기 뉴럴 네트워크를 학습시키는 단계는,상기 One-Hot 인코딩된 제1 SNP 데이터를 입력 데이터로 하여 상기 뉴럴 네트워크를 학습시키는 단계를 포함하는, 방법
8 8
제 1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크를 학습시키는 단계는,상기 제1 SNP 데이터의 서로 구분되는 영역들 각각에 개별적인 커넬을 적용하고, 스트라이드 없이 연산을 수행하도록 상기 뉴럴 네트워크를 학습시키는 단계를 포함하는, 방법
9 9
제 1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는 FCN이며, 상기 제2 유전자는 CCNA2 유전자인, 방법
10 10
제 1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는 CNN이며, 상기 제2 유전자는 SERINC5 유전자인, 방법
11 11
유전자 발현량 예측 장치에 있어서,적어도 하나의 프로그램이 저장된 메모리; 및상기 적어도 하나의 프로그램을 실행함으로써 유전자 발현량을 예측하는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,뉴럴 네트워크를 학습시키기 위한 학습 샘플로부터 제1 SNP 데이터를 추출하고, 상기 제1 SNP 데이터를 입력 데이터로 하고 상기 제1 SNP 데이터에 대응되는 제1 유전자의 발현량을 목표 데이터로 하여 상기 뉴럴 네트워크를 학습시키고, 유전자 발현량을 예측하기 위한 테스트 샘플로부터 제2 SNP 데이터를 추출하고, 상기 제2 SNP 데이터를 입력 데이터로 하여 상기 학습된 뉴럴 네트워크로부터 상기 제2 SNP 데이터에 대응되는 제2 유전자의 발현량을 획득하는, 장치
12 12
제 1항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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
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