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公开(公告)号：JP2016099674A
公开(公告)日：2016-05-30
申请号：JP2014233925
申请日：2014-11-18
申请人： 国立研究開発法人産業技術総合研究所
摘要： 【課題】既存の薬剤の中から、疾患に効果のある薬剤の候補を迅速かつ適切に選び出す方法を提供する。 【解決手段】薬剤探索装置1は、既知の複数の薬剤について遺伝子の発現量データを記憶した薬剤応答DB13を備える。サンプルとコントロールの発現量データを入力し、サンプルとコントロールとの間での発現量の違いを表す変動データを算出する。薬剤応答DB13から読み出した既知の複数の薬剤についての発現量データと疾患の変動データをパラメータとして、既知の複数の薬剤と疾患とをノードとするネットワーク構造を推定する。ネットワーク構造に基づいて既知の複数の薬剤と疾患をネットワーククラスタリングする。疾患と同じクラスタに分類された薬剤の中から、疾患と逆の相関を有する薬剤を選択し、選択された薬剤のデータを出力する。 【選択図】図1
摘要翻译： 要解决的问题：提供从现有药物中快速且适当地选择具有疾病作用的药物的候选物的方法。解决方案：药物检索装置1包括药物反应DB13，用于存储关于 多种已知药物。 当输入样本的表达水平数据和表达水平数据时，计算表示样本与对照之间的表达水平的差异的变化数据。 将从药物反应DB13读取的每种已知的多种药物和疾病的变化数据的表达水平数据用作参数，估计疾病和已知的多种药物为节点的网络结构 。 基于网络结构，已知的多种药物和疾病进行网络聚类。 在分类为与疾病相同的群体的药物中，选择具有与疾病相反的相关性的药物，然后输出所选药物的数据。选择图1：图1
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公开(公告)号：JP2021043056A
公开(公告)日：2021-03-18
申请号：JP2019165135
申请日：2019-09-11
申请人： 国立研究開発法人産業技術総合研究所
摘要： 【課題】未知のデータに対しても予測性能が高い分子マーカーを探索することができる方法を提供する。 【解決手段】分子マーカー探索方法は、複数の患者のオミックス情報を取得するステップ(S10)と、疾患を目的変数とし、オミックス情報に含まれる分子情報の中から、所定の閾値以上の精度で目的変数を説明する説明変数の組合せを1組以上求めるステップ(S12)と、各説明変数の組合せについて、目的変数および説明変数をノードとし、各ノード間の偏相関に基づいてネットワーク構造を生成し、ネットワーク構造に含まれる全リンク数と、目的変数と説明変数とをつなぐリンク数が等しい場合に(S14)、説明変数の組合せを分子マーカーとして決定するステップ(S15)とを備える。 【選択図】図3
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公开(公告)号：JP6270221B2
公开(公告)日：2018-01-31
申请号：JP2015026059
申请日：2015-02-13
申请人： 国立研究開発法人産業技術総合研究所
CPC分类号： G06F19/22 , C12Q1/6883 , C12Q2600/154 , C12Q2600/158 , G06F19/18 , G06F19/20 , G06F19/24 , G06F19/28 , G06F19/34 , G16H10/60
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公开(公告)号：JP2016148604A
公开(公告)日：2016-08-18
申请号：JP2015026059
申请日：2015-02-13
申请人： 国立研究開発法人産業技術総合研究所
摘要： 【課題】適切なバイオマーカーを探索する方法を提供する。 【解決手段】患者のオミックス情報から疾患特有のシグネチャ分子情報を検出するステップと、シグネチャ分子情報からバイオマーカーを求めるステップを有する。バイオマーカーを探索するステップは、シグネチャ分子情報から処理対象の分子情報を選択する処理と、治療の効果を目的変数とし、治療前の臨床情報及び処理対象の分子情報の変動データを説明変数として回帰分析を行う処理と、回帰分析の決定係数が所定の閾値以上の場合に、治療の効果、治療前における臨床情報、処理対象の分子情報をノードとし、各ノード間の偏相関に基づいてネットワーク構造を生成する処理と、ネットワーク構造において処理対象の分子情報と治療の効果との間に所定の閾値以上の因果関係があるか否かを判定する処理を繰り返し行う。 【選択図】図7
摘要翻译： 要解决的问题：提供检索合适的生物标志物的方法。解决方案：生物标志物检索方法包括以下步骤：从患者的眼科信息中检测疾病特异性标志分子信息; 并从标记分子信息中获取生物标志物。 检索生物标志物的步骤包括重复执行以下处理：从签名分子信息中选择分子信息作为处理对象; 将处理对象的分子信息作为解释变量进行治疗前后的临床信息和临床信息进行回归分析; 当回归分析的判定系数为规定的阈值以上时，利用各个节点之间的部分相关性，利用治疗的益处，治疗前的临床信息和处理的分子信息来生成网络结构 对象作为节点; 并确定在网络结构中是否存在处理对象的分子信息与治疗的益处之间的规定的阈值或更多的因果关系。选择图：图7
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公开(公告)号：JP2016048485A
公开(公告)日：2016-04-07
申请号：JP2014173382
申请日：2014-08-28
申请人： 国立研究開発法人産業技術総合研究所
摘要： 【課題】ノイズの影響を受けにくいシグネチャ遺伝子及びパスウェイの探索技術を提供する。 【解決手段】既知のパスウェイの情報を記憶したパスウェイDB10と、複数のサンプルの網羅的発現情報を入力する入力部11と、サンプルの網羅的発現情報から既知のパスウェイを構成する遺伝子の発現情報を抽出し、複数のサンプルのパスウェイ固有の発現情報を生成するパスウェイ固有遺伝子発現情報生成部14と、パスウェイ固有の遺伝子発現情報に基づいて複数のサンプルを2つの群にクラスタリングするクラスタリング部15と、複数のサンプルが表現型に関する情報に応じて所定の閾値以上の精度で2つの群に分類されたか否かを判定して表現型に特異的なパスウェイを抽出するパスウェイ適合性判定部16と、求めたパスウェイに含まれる遺伝子の中からシグネチャ遺伝子を抽出するシグネチャ遺伝子抽出部17とを備える。 【選択図】図1
摘要翻译： 要解决的问题：提供难以被噪声影响的路径的签名基因和搜索技术。解决方案：基因表达信息分析仪包括：存储已知途径的信息的路径DB10; 输入部11，其输入多个样本的综合表达信息; 路径内在基因表达信息生成部14，从样本的综合表达信息中提取构成已知途径的基因的表达信息，生成多个样本的路径固有表达信息; 基于路径固有基因表达信息将多个样本聚类成两组的聚类部分15; 路径适应性确定部分16，其确定多个样本是否以对应于关于表型的信息的预定阈值或更高的准确度分类为两组，并提取对该表型特异性的途径; 以及从获得的途径中包含的基因中提取签名基因的签名基因提取部分17
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公开(公告)号：JP2020025471A
公开(公告)日：2020-02-20
申请号：JP2018150286
申请日：2018-08-09
申请人： 国立研究開発法人産業技術総合研究所
摘要： 【課題】化合物の毒性を予測する新しい方法を提供する。 【解決手段】毒性学習装置10は、化合物を曝露したサンプルの発現データとコントロールの発現データを入力する入力部11と、サンプルとコントロールの発現データを所定の遺伝子ごとに比較する比較部13と、発現データの違いに基づいて、遺伝子の発現データを符号化する符号化部14と、符号化された発現データに化合物の毒性のラベルを付与するラベル付与部15と、ラベルが付与された教師データを用いて、遺伝子の発現データから化合物の毒性を予測するモデルの学習を行うモデル学習部16とを備える。 【選択図】図2
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