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| 국가/구분 | 한국(KR)/등록특허 | |
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| 국제특허분류(IPC8판) |
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| 출원번호 | 10-2020-0083356 (2020-07-07) | |
| 공개번호 | 10-2021-0007872 (2021-01-20) | |
| 등록번호 | 10-2545113-0000 (2023-06-14) | |
| 우선권정보 | 대한민국(KR) 1020190083016 (2019-07-10) | |
| DOI | http://doi.org/10.8080/1020200083356 | |
| 발명자 / 주소 |
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| 출원인 / 주소 |
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| 대리인 / 주소 |
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| 심사청구여부 | 있음 (2020-07-07) | |
| 심사진행상태 | 등록결정(일반) | |
| 법적상태 | 등록 |
기계학습 모델에 기반한 필수 유전자 식별 방법은 분석장치가 특정 세포의 유전자들에 대한 발현 패턴 정보를 입력받는 단계, 상기 분석장치가 상기 발현 패턴 정보를 기계학습 모델에 입력하는 단계 및 상기 분석장치가 상기 기계학습 모델이 출력하는 정보를 기준으로 상기 유전자들 중 타깃 유전자가 상기 세포의 생존에 필수적인지 결정하는 단계를 포함한다. 상기 기계학습 모델은 학습 데이터 세트를 기준으로 학습되는 파라미터를 포함하고, 상기 학습 데이터 세트는 특정 세포의 유전자 발현량 데이터 및 상기 특정 세포의 사멸 여부에 대한 라벨값을 포
분석장치가 특정 세포의 유전자들에 대한 발현 패턴 정보를 입력받는 단계;상기 분석장치가 상기 발현 패턴 정보를 기계학습 모델에 입력하는 단계; 및상기 분석장치가 상기 기계학습 모델이 출력하는 정보를 기준으로 상기 유전자들 중 타깃 유전자가 상기 세포의 생존에 필수적인지 결정하는 단계를 포함하되,상기 발현 패턴 정보는 상기 특정 세포의 유전자들의 최초 발현량 정보에서 상기 타깃 유전자의 발현량을 변경한 결과에 따른 상기 특정 세포의 유전자들의 발현량 정보를 포함하는,상기 기계학습 모델은 학습 데이터 세트를 기준으로 학습되는 파라미터를
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