SYSTEM AND METHOD FOR PREDICTING DRUG RESPONSIBILITY BASED ON GENETIC INFORMATION AND COMPOUND INFORMATION

유전 정보 및 화합물 정보 기반의 약물 반응성 예측 시스템 및 방법에 관한 것으로, 일 구현예에 따른 약물 화합물 반응성 예측 시스템은 암세포주 정보 데이터, 약물 화합물 정보 데이터 및 상기 암세포주와 상기 약물 화합물 사이의 반응성 정보 데이터를 획득하는 데이터 획득부, 상기 획득된 데이터를 약물 반응성 데이터 세트로 가공 처리하는 데이터 처리부 및 상기 약물 반응성 데이터 세트를 입력으로 기계 학습하여 인공 신경망 기반의 약물 반응성 예측 모델을 생성하는 모델 생성부를 포함할 수 있다....

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	HAN MIN SOO, LIM JIN MUK, JUNG JIN UK, JEONG JIN WOO
Format:	Patent
Sprache:	eng ; kor
Schlagworte:	BEER BIOCHEMISTRY CHEMISTRY COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL ORENZYMOLOGICAL PROCESSES ENZYMOLOGY INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTEDFOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEICACIDS OR MICROORGANISMS METALLURGY MICROBIOLOGY MUTATION OR GENETIC ENGINEERING PHYSICS PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS SPIRITS VINEGAR WINE
Online-Zugang:	Volltext bestellen
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Beschreibung
Zusammenfassung:	유전 정보 및 화합물 정보 기반의 약물 반응성 예측 시스템 및 방법에 관한 것으로, 일 구현예에 따른 약물 화합물 반응성 예측 시스템은 암세포주 정보 데이터, 약물 화합물 정보 데이터 및 상기 암세포주와 상기 약물 화합물 사이의 반응성 정보 데이터를 획득하는 데이터 획득부, 상기 획득된 데이터를 약물 반응성 데이터 세트로 가공 처리하는 데이터 처리부 및 상기 약물 반응성 데이터 세트를 입력으로 기계 학습하여 인공 신경망 기반의 약물 반응성 예측 모델을 생성하는 모델 생성부를 포함할 수 있다.