주식회사 메디리타 / 서울특별시 구로구 디지털로**길 **, ***호(구로동, 마리오타워)
대리인 / 주소
강범주
심사청구여부
있음 (2019-12-10)
심사진행상태
등록결정(일반)
법적상태
등록
초록▼
데이터 처리 장치의 신약 후보 물질 발굴을 위한 데이터 처리 방법은 선택된 생물학적 엔티티와 선택된 상호 연관도 종류로 구성되는 DB 매트릭스를 오믹스 DB로부터 생성하는 단계; 소정의 검색어를 수신하는 단계; 상기 DB매트릭스로부터 상기 소정의 검색어와 관련된 적어도 하나의 생물학적 엔티티를 추출하는 단계; 상기 DB매트릭스로부터 소정의 검색어와 상기 적어도 하나의 생물학적 엔티티 간 상호 연관도를 추출하는 단계; 상기 소정의 검색어와 상기 적어도 하나의 생물학적 엔티티를 포함하는 복수의 노드를 상기 상호 연관도에 따라 연결한 제
데이터 처리 장치의 신약 후보 물질 발굴을 위한 데이터 처리 방법은 선택된 생물학적 엔티티와 선택된 상호 연관도 종류로 구성되는 DB 매트릭스를 오믹스 DB로부터 생성하는 단계; 소정의 검색어를 수신하는 단계; 상기 DB매트릭스로부터 상기 소정의 검색어와 관련된 적어도 하나의 생물학적 엔티티를 추출하는 단계; 상기 DB매트릭스로부터 소정의 검색어와 상기 적어도 하나의 생물학적 엔티티 간 상호 연관도를 추출하는 단계; 상기 소정의 검색어와 상기 적어도 하나의 생물학적 엔티티를 포함하는 복수의 노드를 상기 상호 연관도에 따라 연결한 제1 지식 네트워크를 생성하는 단계; 상기 제1 지식 네트워크의 그래프 이론 지표를 계산하는 단계; 그리고 상기 복수의 노드 중 상기 그래프 이론 지표를 이용하여 추출된 일부 노드를 이용하여 제2 지식 네트워크를 생성하는 단계를 포함한다.
대표청구항▼
데이터 처리 장치에서 수행되는 신약 후보 물질 발굴을 위한 데이터 처리 방법에 있어서,오믹스 DB로부터, 상기 오믹스 DB를 구성하는 생물학적 엔티티들과 상호 연관도들 중 사용자 인터페이스를 통해 선택된 적어도 일부의 생물학적 엔티티들과 적어도 일부의 상호 연관도 종류들로 구성되는 DB 매트릭스를 생성하는 단계;검색어를 수신하는 단계;상기 DB 매트릭스를 이용하여, 상기 검색어와 다른 오믹스 레벨에 속하고 상기 검색어와 관련된 생물학적 엔티티들을 추출하는 단계; 상기 DB 매트릭스를 이용하여, 상기 검색어와 관련된 상기생물학적 엔티
데이터 처리 장치에서 수행되는 신약 후보 물질 발굴을 위한 데이터 처리 방법에 있어서,오믹스 DB로부터, 상기 오믹스 DB를 구성하는 생물학적 엔티티들과 상호 연관도들 중 사용자 인터페이스를 통해 선택된 적어도 일부의 생물학적 엔티티들과 적어도 일부의 상호 연관도 종류들로 구성되는 DB 매트릭스를 생성하는 단계;검색어를 수신하는 단계;상기 DB 매트릭스를 이용하여, 상기 검색어와 다른 오믹스 레벨에 속하고 상기 검색어와 관련된 생물학적 엔티티들을 추출하는 단계; 상기 DB 매트릭스를 이용하여, 상기 검색어와 관련된 상기생물학적 엔티티들 간의 상호 연관도를 추출하는 단계;상기 검색어와 상기 생물학적 엔티티들 각각을 노드로 하고, 상기 검색어와 상기 생물학적 엔티티들 사이의 상호 연관도 또는 상기 생물학적 엔티티들 사이의 상호 연관도에 따라 연결선을 이용하여 복수의 노드들을 연결한 제1지식 네트워크를 생성하는 단계;상기 제1지식 네트워크의 복수의 노드들 각각에 대해 그래프 이론 지표를 계산하는 단계; 및상기 제1지식 네트워크의 복수의 노드들 중 상기 그래프 이론 지표를 이용하여 선택된 일부 노드들을 이용하여 제2지식 네트워크를 생성하는 단계를 포함하고, 상기 검색어는 유전자명, 단백질명, 신진대사체명, 증상명, 질환명, 화합물명 및 약품명 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 생물학적 엔티티는 유전자, 단백질, 신진대사체, 증상, 질환, 화합물 및 약품을 포함하며, 상기 상호 연관도의 범주는 참여(participate), 공변(covariate), 조절(regulate), 연관(associate), 결합(bind), 업레귤레이트(upregulate), 유사(resemble), 치료(treat), 다운레귤레이트(downregulates), 완화(palliate), 포함(include), 및 표출(express)을 포함하며, 상기 그래프 이론 지표는 상기 제1지식 네트워크를 구성하는 복수의 노드들 중 적어도 하나에 대한 노드 간 최단 경로, 노드 별 클러스터링 계수, 노드 별 센트럴리티 계수를 포함하고,상기 연결선이 나타내는 상호연관도의 범주에 따라 상기 연결선의 가중치가 다르게 설정되고, 상기 노드 간 최단 경로는 상기 설정된 가중치를 반영하여 산출되고,상기 제2지식 네트워크를 생성하는 단계는,상기 제1지식 네트워크를 구성하는 복수의 노드들 각각에 대해 상기 노드 간 최단 경로, 상기 노드 별 클러스터링 계수, 및 상기 노드 별 센트럴리티 계수 중 적어도 하나에 대한 표준 점수를 계산하고, 상기 표준 점수가 임계 값 미만인 노드와 상기 임계 값 미만인 노드의 연결선을 삭제함으로써 상기 제2지식 네트워크를 생성하고,상기 표준 점수는 제1 지식 네트워크를 구성하는 각 노드에 대한 소정의 그래프 이론 지표의 지표값과 제1 지식 네트워크를 구성하는 복수의 노드에 대한 그래프 이론 지표의 평균 지표값 간의 차를 표준 에러로 나눈 값이고,상기 DB 매트릭스는, 상기 선택된 생물학적 엔티티들이 가로축 및 세로축 각각에 배치되며, 가로축과 세로축이 교차하는 지점에 상기 상호 연관도 종류가 표시되도록 생성되는 방법.
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