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GPU를 활용하여 대규모 DNA 서열 데이터베이스에서 프라이머 제한 조건과 특이성 조건을 동시에 만족하는 유효한 모든 프라이머들을 빠르게 디자인하는 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2022005570
  • 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 GPU를 활용하여 대규모 DNA 서열 데이터베이스에서 프라이머 제한 조건과 특이성 조건을 동시에 만족하는 유효한 모든 프라이머들을 빠르게 디자인하는 방법 및 장치가 제시된다. 일 실시예에 따른 GPU를 활용하여 대규모 DNA 서열 데이터베이스에서 프라이머 제한 조건과 특이성 조건을 동시에 만족하는 유효한 모든 프라이머들을 빠르게 디자인하는 장치는, GPU 프라이머를 활용하여 DNA 서열 데이터베이스에서 프라이머 제한 조건과 특이성 조건을 동시에 만족하는 유효한 프라이머들을 디자인하기 위한 전체적인 연산을 수행하며, 연산 과정에서 생성하는 해쉬맵을 포함하는 데이터 구조는 메인 메모리에 저장하여 사용하고, 초기 입력으로 사용되는 상기 DNA 서열 데이터베이스 및 후보 프라이머들을 기록하는 중간과정의 파일의 경우 별도의 하드디스크에 파일 형태로 저장해두고 필요한 경우 읽어와 사용하는 CPU; 및 대규모 연산을 필요로 하는 경우에 상기 CPU를 통해 상기 GPU 프라이머의 일부 연산에 대한 명령을 전달 받아 구동되며, GPU 메모리는 상기 메인 메모리로부터 연산에 필요한 데이터를 복사 받아 커널 연산을 수행한 뒤 그 결과에 대해 상기 메인 메모리로 다시 복사하는 GPU를 포함하여 이루어질 수 있다.
Int. CL G16B 50/00 (2019.01.01) G16B 45/00 (2019.01.01) G16B 30/10 (2019.01.01)
CPC G16B 50/00(2013.01) G16B 45/00(2013.01) G16B 30/10(2013.01)
출원번호/일자 1020200149973 (2020.11.11)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0063977 (2022.05.18) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.11.11)
심사청구항수 15

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김민수 대전광역시 유성구
2 배정민 대구광역시 달성군

대리인

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

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.11.11 수리 (Accepted) 1-1-2020-1205440-80
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번호 청구항
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GPU 프라이머를 활용하여 DNA 서열 데이터베이스에서 프라이머 제한 조건과 특이성 조건을 동시에 만족하는 유효한 프라이머들을 디자인하기 위한 전체적인 연산을 수행하며, 연산 과정에서 생성하는 해쉬맵을 포함하는 데이터 구조는 메인 메모리에 저장하여 사용하고, 초기 입력으로 사용되는 상기 DNA 서열 데이터베이스 및 후보 프라이머들을 기록하는 중간과정의 파일의 경우 별도의 하드디스크에 파일 형태로 저장해두고 필요한 경우 읽어와 사용하는 CPU; 및 대규모 연산을 필요로 하는 경우에 상기 CPU를 통해 상기 GPU 프라이머의 일부 연산에 대한 명령을 전달 받아 구동되며, GPU 메모리는 상기 메인 메모리로부터 연산에 필요한 데이터를 복사 받아 커널 연산을 수행한 뒤 그 결과에 대해 상기 메인 메모리로 다시 복사하는 GPU를 포함하는, 장치
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제1항에 있어서, 상기 CPU 및 상기 GPU를 통해 상기 DNA 서열 데이터베이스에서 프라이머 제한 조건과 특이성 조건을 동시에 만족하는 유효한 프라이머들을 디자인하며, 상기 CPU에서 주어진 DNA 서열 데이터베이스와 싱글 프라이머 필터링(Single Primer Filtering) 조건 및 쌍 프라이머 필터링(Pair Primer Filtering) 조건을 입력 받아, 최소길이와 최대길이 사이의 부분서열들을 추출하여 후보 프라이머들을 생성하여 출력하는 제1 단계; 출력된 상기 후보 프라이머들에 대해 입력 받은 상기 싱글 프라이머 필터링(Single Primer Filtering) 조건을 적용하여, 조건을 만족하는 프라이머들을 이용하여 연산에 사용될 데이터 구조인 해쉬맵을 생성하는 제2 단계; 추출된 상기 부분서열들을 기록한 C1' 파일과 상기 제2 단계를 통과해 상기 해쉬맵에 저장된 프라이머를 바탕으로 페어조인을 수행하여, 상기 프라이머가 5' 끝부분을 제외하고 나머지 부분이 동일한 경우, 상기 프라이머의 상기 해쉬맵 내의 valid 값을 업데이트 하는 제3 단계; 추출된 상기 부분서열들을 기록한 C1' 파일과 상기 싱글 프라이머 필터링(Single Primer Filtering) 및 5' Cross-Hybridization Filtering을 통과한 후보 프라이머 세트를 이용해 GPU 연산에서 사용할 데이터 구조를 생성하고, 상기 GPU 내에서 페어조인을 수행하여 각각의 후보 프라이머 세트에 있는 프라이머가 주어진 불일치수(#mismatch)를 제외한 나머지 부분이 동일한 경우, 상기 프라이머의 상기 해쉬맵 내의 valid 값을 업데이트 하는 제4 단계; 상기 제4 단계 결과에서 남아 있는 상기 프라이머를 정방향 프라이머와 역방향 프라이머 세트로 각각 나누어 각각에 대한 데이터 구조를 생성하고, 상기 GPU 내에서 셀프조인 연산을 수행하여 상기 쌍 프라이머 필터링(Pair Primer Filtering) 조건을 적용하고, 조건을 만족한 프라이머 쌍에 대해 페널티 점수를 계산하여 출력하고, 같은 sidset 그룹 내에서 페널티 점수에 따라 순차 정렬하는 제5 단계를 수행하는, 장치
3 3
제2항에 있어서,상기 CPU는, 상기 제1 단계에서 상기 DNA 데이터베이스를 서열 번호인 sid와 서열 데이터 S를 sid+S의 쌍의 형태로 입력 받고, 이후에 사용될 필터링 조건들을 입력 받아 모든 가능한 최소길이와 최대길이 사이의 상기 부분서열을 추출하여 후보 프라이머들을 생성하고, 출력된 상기 후보 프라이머들에 대해 역방향 상보적 프라이머를 만들어 역방향 프라이머를 표시하면 추출하며, 동일한 프라이머가 나타나는 sid의 집합인 sidset을 생성하는 것을 특징으로 하는, 장치
4 4
제2항에 있어서,상기 CPU는, 상기 제2 단계에서 복수개의 상기 싱글 프라이머 필터링(Single Primer Filtering) 조건을 적용하여 조건을 만족하는 상기 프라이머에 대해서만 상기 해쉬맵을 생성하여 저장하는 것을 특징으로 하는, 장치
5 5
제4항에 있어서,상기 복수개의 싱글 프라이머 필터링(Single Primer Filtering) 조건은, 길이, 온도(, GC content(%), Self-Complementarity, 3' End Self-Complementary, 연속된 염기 및 end stability(G value)인 것을 특징으로 하는, 장치
6 6
제2항에 있어서,상기 GPU는, 상기 제4 단계에서 생성된 상기 GPU 연산에서 사용할 데이터 구조를 복사하여 arraysC1과 arraysC3의 페어조인을 수행하면서 각각의 세트 내의 프라이머가 주어진 불일치수(#mismatch)를 제외한 나머지가 동일한 경우, arraysC3의 프라이머에 대해 '타당하지 않음'을 나타내도록 업데이트 하는 것을 특징으로 하는, 장치
7 7
제2항에 있어서,상기 GPU는, 상기 제5 단계에서 생성된 정방향 프라이머와 역방향 프라이머 세트로 각각 나누어 각각에 대한 데이터 구조를 복사하여 상기 GPU 내에서 같은 sid 내의 정방향 프라이머와 역방향 프라이머 사이의 페어조인 연산을 수행하며, 복수개의 상기 쌍 프라이머 필터링(Pair Primer Filtering) 조건을 적용해 조건을 만족하는 프라이머에 대해서만 상기 페널티 점수를 계산하여 저장하고, 상기 페널티 점수가 저장된 데이터 구조를 상기 메인 메모리로 복사해 결과물을 출력하는 것을 특징으로 하는, 장치
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컴퓨터 장치를 통해 구현되는 GPU를 활용하여 DNA 서열 데이터베이스에서 프라이머 제한 조건과 특이성 조건을 동시에 만족하는 유효한 프라이머들을 디자인하는 방법에 있어서, 주어진 DNA 서열 데이터베이스와 싱글 프라이머 필터링(Single Primer Filtering) 조건 및 쌍 프라이머 필터링(Pair Primer Filtering) 조건을 입력 받아, 최소길이와 최대길이 사이의 부분서열들을 추출하여 후보 프라이머들을 생성하여 출력하는 제1 단계; 출력된 상기 후보 프라이머들에 대해 입력 받은 상기 싱글 프라이머 필터링(Single Primer Filtering) 조건을 적용하여, 조건을 만족하는 프라이머들을 이용하여 연산에 사용될 데이터 구조인 해쉬맵을 생성하는 제2 단계; 추출된 상기 부분서열들을 기록한 C1' 파일과 상기 제2 단계를 통과해 상기 해쉬맵에 저장된 프라이머를 바탕으로 페어조인을 수행하여, 상기 프라이머가 5' 끝부분을 제외하고 나머지 부분이 동일한 경우, 상기 프라이머의 상기 해쉬맵 내의 valid 값을 업데이트 하는 제3 단계; 추출된 상기 부분서열들을 기록한 C1' 파일과 상기 싱글 프라이머 필터링(Single Primer Filtering) 및 5' Cross-Hybridization Filtering을 통과한 후보 프라이머 세트를 이용해 GPU 연산에서 사용할 데이터 구조를 생성하고, GPU 내에서 페어조인을 수행하여 각각의 후보 프라이머 세트에 있는 프라이머가 주어진 불일치수(#mismatch)를 제외한 나머지 부분이 동일한 경우, 상기 프라이머의 상기 해쉬맵 내의 valid 값을 업데이트 하는 제4 단계; 상기 제4 단계 결과에서 남아 있는 상기 프라이머를 정방향 프라이머와 역방향 프라이머 세트로 각각 나누어 각각에 대한 데이터 구조를 생성하고, 상기 GPU 내에서 셀프조인 연산을 수행하여 상기 쌍 프라이머 필터링(Pair Primer Filtering) 조건을 적용하고, 조건을 만족한 프라이머 쌍에 대해 페널티 점수를 계산하여 출력하고, 같은 sidset 그룹 내에서 페널티 점수에 따라 순차 정렬하는 제5 단계를 포함하는, 방법
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제8항에 있어서,상기 제1 단계는, 상기 DNA 데이터베이스를 서열 번호인 sid와 서열 데이터 S를 sid+S의 쌍의 형태로 입력 받고, 이후에 사용될 필터링 조건들을 입력 받아 모든 가능한 최소길이와 최대길이 사이의 상기 부분서열을 추출하여 후보 프라이머들을 생성하는 단계; 및 출력된 상기 후보 프라이머들에 대해 역방향 상보적 프라이머를 만들어 역방향 프라이머를 표시하면 추출하는 단계를 포함하고, 동일한 프라이머가 나타나는 sid의 집합인 sidset을 생성하는 것을 특징으로 하는, 방법
10 10
제8항에 있어서,상기 제2 단계는, 복수개의 상기 싱글 프라이머 필터링(Single Primer Filtering) 조건을 적용하여 조건을 만족하는 상기 프라이머에 대해서만 상기 해쉬맵을 생성하여 저장하는 것을 특징으로 하는, 방법
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제10항에 있어서,상기 복수개의 싱글 프라이머 필터링(Single Primer Filtering) 조건은, 길이, 온도(, GC content(%), Self-Complementarity, 3' End Self-Complementary, 연속된 염기 및 end stability(G value)인 것을 특징으로 하는, 방법
12 12
제8항에 있어서,상기 제3 단계는, 주어진 DNA 서열 데이터베이스에서 추출된 모든 가능한 상기 부분서열이 저장된 C1' 파일과 상기 싱글 프라이머 필터링(Single Primer Filtering)을 통과한 후보 프라이머가 저장된 상기 해쉬맵으로부터 페어조인을 수행하여, 각 세트의 프라이머가 5' 끝부분을 제외하고 나머지 부분이 동일한 경우, 상기 해쉬맵에 저장된 프라이머가 '타당하지 않음'을 나타내도록 업데이트 하는 단계를 포함하는, 방법
13 13
제8항에 있어서,상기 제4 단계는, 싱글 프라이머 필터링(Single Primer Filtering)과 5' Cross-Hybridization Filtering을 모두 통과한 프라이머가 저장된 해쉬맵으로부터 프라이머를 여러 개의 sid로 나누어 또 다른 해쉬맵을 생성하는 단계; 상기 또 다른 해쉬맵으로부터 상기 싱글 프라이머 필터링(Single Primer Filtering) 및 5' Cross-Hybridization Filtering을 모두 통과한 프라이머에 대한 정보를 가지는 데이터 구조 arraysC3와 주어진 DNA 서열 데이터베이스에 추출된 모든 가능한 부분서열에 대한 정보를 가지는 데이터 구조 arraysC1을 생성하는 단계; 및 생성한 데이터 구조를 상기 GPU에 복사하여 arraysC1과 arraysC3의 페어조인을 수행하면서 각각의 세트 내의 프라이머가 주어진 불일치수(#mismatch)를 제외한 나머지가 동일한 경우, arraysC3의 프라이머에 대해 '타당하지 않음'을 나타내도록 업데이트 하는 단계를 포함하는, 방법
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제8항에 있어서,상기 제5 단계는, 동일한 sid를 가지는 후보 프라이머를 그룹화하여 프라이머 개수가 작은 순으로 정렬하는 단계; 정렬한 파일을 입력으로 받아 후보 프라이머를 DNA 서열 데이터베이스에서 추출할 때 수행했던 표시의 유무에 따라 정방향 프라이머와 역방향 프라이머 두 세트로 분리하여 각각에 대해 GPU 연산에 사용될 데이터 구조를 생성하고 페널티 점수를 저장할 수 있는 데이터 구조를 생성하는 단계; 생성된 상기 데이터 구조를 상기 GPU에 복사하여 상기 GPU 내에서 같은 sid 내의 정방향 프라이머와 역방향 프라이머 사이의 페어조인 연산을 수행하며 복수개의 상기 쌍 프라이머 필터링(Pair Primer Filtering) 조건을 적용해 조건을 만족하는 프라이머에 대해서만 상기 페널티 점수를 계산하여 저장하는 단계; 및 상기 페널티 점수가 저장된 데이터 구조를 메인 메모리로 복사해 결과물을 출력하고 동일한 sidset을 기준으로 그룹화 하여, 각 sidset에서 상기 페널티 점수를 이용해 프라이머 쌍의 순서를 부여해 정렬하는 단계를 포함하는, 방법
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제14항에 있어서,상기 복수개의 쌍 프라이머 필터링(Pair Primer Filtering) 조건은, 길이 차이, 온도 차이, 생성물의 길이, Pair-Complementary 및 3' End Pair-Complementary를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국과학기술원 정보통신.방송 연구개발사업 (SW 스타랩) GPU 기반의 초고속 멀티타입 그래프 데이터베이스 엔진 SW 개발
2 과학기술정보통신부 한국과학기술원 정보통신.방송 연구개발사업 엣지 클라우드에서 고신뢰 고사용성 빅데이터 플랫폼 및 분석 예측 서비스 기술 개발
3 과학기술정보통신부 대구경북과학기술원 선도연구센터 암흑데이터 극한활용 연구센터