JP2014064515A - 動的ネットワークバイオマーカーの検出装置、検出方法及び検出プログラム - Google Patents
動的ネットワークバイオマーカーの検出装置、検出方法及び検出プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2014064515A JP2014064515A JP2012211921A JP2012211921A JP2014064515A JP 2014064515 A JP2014064515 A JP 2014064515A JP 2012211921 A JP2012211921 A JP 2012211921A JP 2012211921 A JP2012211921 A JP 2012211921A JP 2014064515 A JP2014064515 A JP 2014064515A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- cluster
- factor
- index
- measurement data
- dnb
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
- G16B20/20—Allele or variant detection, e.g. single nucleotide polymorphism [SNP] detection
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B40/00—ICT specially adapted for biostatistics; ICT specially adapted for bioinformatics-related machine learning or data mining, e.g. knowledge discovery or pattern finding
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
- G16B20/10—Ploidy or copy number detection
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B30/00—ICT specially adapted for sequence analysis involving nucleotides or amino acids
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Bioethics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Public Health (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Immunology (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Hematology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Urology & Nephrology (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Microbiology (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Cell Biology (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Pathology (AREA)
Abstract
【解決手段】測定対象から複数の生体サンプルを異なる時間点で採取し、採取した生体サンプルを測定して得られた測定データを集計して統計データを取得する。そして、ハイスループットデータの取得処理(s1)と、差次的生体分子の選出処理(s2)と、クラスター化処理(s3)と、DNBの候補の選出処理(s4)と、有意性分析によるDNBの判定処理(s5)とを行う。
【選択図】図3
Description
先ず、本発明の基となる理論根拠について説明する。通常、疾病の進行プロセスに係るシステム(以下、システム(1)という)を次の式(1)で表すことができる。
2. Pcをシステムが分岐する閾値とすれば、P=Pcの時、ヤコビ行列∂f(Z;Pc)/∂Z|Z=Z*の1つの実数固有値又は1対の複素共役の固有値の絶対値が1になる、
3. P≠Pcの時、一般的に、システム(1)の固有値の絶対値が1ではない。
PCC(zi ,zj)→±1;
SD(zi)→∞;
SD(zj)→∞.
(II) ziは支配グループに属するノードであるが、zjは支配グループに属するノードではない場合、
PCC(zi ,zj)→0;
SD(zi)→∞;
SD(zj)→境界値.
(III) ziとzjは支配グループに属するノードではない場合
PCC(zi ,zj)→α、α∈(-1,1)?{0};
SD(zi)→境界値;
SD(zj)→境界値.
上述したように、DNBは、特異な特性(I)〜(III)を有する支配グループであって、複数のノードからなるサブネットワークとして、システム(1)が疾病前状態になるときに、ネットワーク(1)に現れるものである。ネットワーク(1)において、各ノード(z1,... ,zn)を、遺伝子、タンパク質、代謝物等の生体分子について測定の対象となる因子項目とすれば、DNBは、上記特異な特性(I)〜(III)を満たした一部の生体分子に係る因子項目からなるグループ(サブネットワーク)である。
・条件(II):当該グループ内の生体分子と他の生体分子との間のピアソン相関係数OPCCの絶対値の平均値が著しく低減する。
・条件(III):当該グループ内の生体分子の標準偏差SDの平均値が著しく増加する。
上述したように、DNBは、疾病前状態を示す警告信号として、疾病の早期診断に使用することができる。当該警告信号の強度を測るものとして、上述したDNB内のノード間のピアソン相関係数PCCの絶対値の平均値、DNB内のノードと他のノードとの間のピアソン相関係数OPCCの絶対値の平均値、及びDNBの標準偏差SDを用いることができる。さらに、DNBの特性を総合的に反映することができる総合指数Iを導入することができる。本発明において、一例として、次の式(2)で表す総合指数Iを導入する。
図3は、実施の形態におけるDNBの検出方法の一例を示すフローチャートである。本発明の検出方法においては、先ず、生体に関する測定により測定データを得ることが必要である。DNAチップなどのハイスループット技術を利用すれば、1つの生体サンプルから2万個以上の遺伝子を測定することができる。統計的に分析するために、本発明において、測定対象から複数(6個以上)の生体サンプルを異なる時間点で採取し、採取した生体サンプルを測定して得られた測定データを集計して統計データを取得する。本発明におけるDNBの検出方法は、主に、図3に示すように、ハイスループットデータの取得処理(s1)と、差次的生体分子の選出処理(s2)と、クラスター化処理(s3)と、DNBの候補の選出処理(s4)と、有意性分析によるDNBの判定処理(s5)とを含む。次に、これらの各処理について詳細に説明する。
診断スケジュールとしては、一定な間隔を開けて、複数回診断を行い、毎回の診断で数個のサンプルを取ることが望ましい。図7は、実施の形態におけるDNBを用いた疾病の早期診断の診断スケジュールの一例を示す図である。図7に示すように、複数の段階(段階1、段階2、…、段階T)で、サンプルを採取する。各段階で採取するサンプルの数は、データの精度を確保するために、通常、1つの段階において、6個以上のサンプルを採取することが望ましい。2つの連続した段階の間の間隔は、疾病の状況によって、数日、数週間、数カ月、又は数年と長く設定することができるが、各段階では、短い期間において異なる時間点でサンプルを採取することが望ましい。例えば、6個のサンプルを1日のうちの6つの時間点で採取する。各時間点の間の間隔は、状況に応じて、例えば、数分間、数時間とすることができる。
以上詳述したDNBの検出方法は、コンピュータを用いた検出装置として本発明を具現化することができる。図11は、本発明に係る検出装置の構成例を示すブロック図である。図11に示す検出装置1は、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータに接続されるクライアントコンピュータ、その他各種コンピュータを用いて実現される。検出装置1は、制御部10、記録部11、記憶部12、入力部13、出力部14、取得部15等の各種機構を備えている。
本発明のDNBによる疾病の早期診断方法の診断精度を検証するために、肺障害が引き起こされたマウスの実験データを用いて、本発明の診断方法で診断を行い、その診断結果を実際の病状進行状況と比較して、本発明の診断方法の有効性を検証した。次に、当該検証例を詳細に説明する。実験データは、複数の実験用CD-1雄マウスをケースグループと、コントロールグループとに分けて、ケースグループを通常の空気環境に、コントロールグループを有毒ガスであるホスゲンが含まれている空気環境に置き、そして、両グループのマウスの健康状況を観察し、ホスゲンの吸入による急性肺損傷の分子レベルのメカニズムを調べるという実験から得られたものである。当該実験データを用いて、本発明の診断方法を用いて、ホスゲン曝露されているケースグループのマウスの健康状況を診断した。通常、マウスは一定量のホスゲンを吸入すると、ホスゲン誘発性肺障害を発症する。
上述した第1の検証例において、動物実験のデータを用いて、本発明のDNBによる疾病の早期診断方法の有効性を検証した。本検証例では、B細胞リンパ腫の臨床データを用いて、さらに、本発明のDNBによる疾病の早期診断方法の診断精度を検証する。
10 制御部
11 記録部
12 記憶部
13 入力部
14 出力部
15 取得部
11a 検出プログラム
Claims (11)
- 生体に関する測定により得られた複数の因子項目についての測定データに基づいて、測定対象である生体の症状の指標となるバイオマーカーの候補を検出する検出装置であって、
前記各因子項目のそれぞれの測定データの時系列変化の相関関係に基づいて複数の因子項目を複数のクラスターに分類する分類手段と、
分類した各クラスターから、前記各因子項目のそれぞれの測定データの時系列変化及び各因子項目間の測定データの時系列変化の相関関係に基づいて予め設定された選出条件に該当するクラスターを選出する選出手段と、
選出したクラスターに含まれる因子項目をバイオマーカーの候補として検出する検出手段と
を備えることを特徴とする検出装置。 - 請求項1に記載の検出装置であって、
前記選出手段は、
クラスター内の各因子項目間の測定データの相関を示す値の平均値を第1指数として算出する手段と、
クラスター内の因子項目の測定データと当該クラスター外の因子項目の測定データとの間の相関を示す値の平均値を第2指数として算出する手段と、
クラスター内の各因子項目について測定データの標準偏差の平均値を第3指数として算出する手段と
を含み、
複数のクラスターのうちから、第1指数、第2指数及び第3指数に基づいて、バイオマーカーとすべき因子項目を含むクラスターを選出する
ことを特徴とする検出装置。 - 請求項2に記載の検出装置であって、
前記選出手段は、前記第1指数と、前記第2指数と、前記第3指数の逆数との積に基づく総合指数が最大であるクラスターを選択する
ことを特徴とする検出装置。 - 請求項2又は請求項3に記載の検出装置であって、
前記各因子項目のそれぞれの測定データが、有意性をもって経時的に変化しているか否かを検定する差次検定手段を更に備え、
前記分類手段は、経時的変化に有意性があると検定された因子項目について分類する
ことを特徴とする検出装置。 - 請求項4に記載の検出装置であって、
前記差次検定手段は、各因子項目の測定データ、並びに因子項目及び時系列毎に予め設定されている参照データとの比較結果に基づいて、有意性に係る検定を行う
ことを特徴とする検出装置。 - 請求項5に記載の検出装置であって、
各因子項目について、対応する参照データの標準偏差の平均値を示す参照標準偏差、及び因子項目間の相関を示す値の平均値を示す参照相関値を算出する手段を更に備え、
前記検出手段は、前記第1指数が前記参照標準偏差に比べて有意性をもって増大し、前記第2指数が前記参照相関値に比べて有意性をもって減少し、かつ、前記第3指数が前記参照標準偏差に比べて有意性をもって増大した場合に、当該クラスターに含まれる項目をバイオマーカーの候補として検出する
ことを特徴とする検出装置。 - 請求項1乃至請求項6のいずれかに記載の検出装置であって、
前記検出手段は、
クラスターに含まれる複数の因子項目の有意性を、測定データの統計値に基づいて検定する手段を含み、
有意性がある場合に、クラスターに含まれる項目をバイオマーカーの候補として検出する
ことを特徴とする検出装置。 - 請求項1乃至請求項7のいずれかに記載の検出装置であって、
前記複数の因子項目のいずれかは、遺伝子に関する測定項目、タンパク質に関する測定項目、代謝物に関する測定項目、又は生体から得られる画像に関する測定項目である
ことを特徴とする検出装置。 - 生体に関する測定により得られた複数の因子項目についての測定データに基づいて、測定対象である生体の症状の指標となるバイオマーカーの候補を検出する検出装置を用いた検出方法であって、
前記検出装置は、
前記各因子項目のそれぞれの測定データの時系列変化の相関関係に基づいて複数の因子項目を複数のクラスターに分類する分類ステップと、
分類した各クラスターから、前記各因子項目のそれぞれの測定データの時系列変化及び各因子項目間の測定データの時系列変化の相関関係に基づいて予め設定された選出条件に該当するクラスターを選出する選出ステップと、
選出したクラスターに含まれる因子項目をバイオマーカーの候補として検出する検出ステップと
を実行することを特徴とする検出方法。 - 生体に関する測定により得られた複数の因子項目についての測定データに基づいて、測定対象である生体の症状の指標となるバイオマーカーの候補を検出する検出方法であって、
異なる時間点で採取した複数の生体サンプルのそれぞれから測定したハイスループットデータの中から、差次的生体分子を算出する分子スクリーニングステップと、
相関の高い生体分子同士を1つのクラスターとするように、前記分子スクリーニングステップで選出した前記差次的生体分子を複数のクラスターに分類するクラスター化ステップと、
前記クラスター化ステップで得られた複数のクラスターの中から、クラスター内の生体分子の間の相関の増大、クラスター内の生体分子の標準偏差の増大、及びクラスター内の生体分子と他の生体分子との間の相関の低減が最も著しいクラスターを、前記バイオマーカーの候補として先取する候補選択ステップと、
前記候補選択ステップで選出したバイオマーカーの候補が前記バイオマーカーであるか否かを、有意性検定によって判定する判定ステップと
を実行することを特徴とする検出方法。 - コンピュータに、生体に関する測定により得られた複数の因子項目についての測定データに基づいて、測定対象である生体の症状の指標となるバイオマーカーの候補を検出する処理を実行させる検出プログラムであって、
コンピュータに、
前記各因子項目のそれぞれの測定データの時系列変化の相関関係に基づいて複数の因子項目を複数のクラスターに分類する分類ステップと、
分類した各クラスターから、前記各因子項目のそれぞれの測定データの時系列変化及び各因子項目間の測定データの時系列変化の相関関係に基づいて予め設定された選出条件に該当するクラスターを選出する選出ステップと、
選出したクラスターに含まれる因子項目をバイオマーカーの候補として検出する検出ステップと
を実行させることを特徴とする検出プログラム。
Priority Applications (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012211921A JP5963198B2 (ja) | 2012-09-26 | 2012-09-26 | 動的ネットワークバイオマーカーの検出装置、検出方法及び検出プログラム |
US14/430,724 US11328792B2 (en) | 2012-09-26 | 2013-02-12 | Device for detecting a dynamical network biomarker, method for detecting same, and program for detecting same |
KR1020157010816A KR102111820B1 (ko) | 2012-09-26 | 2013-02-12 | 동적 네트워크 바이오마커의 검출 장치, 검출 방법 및 검출 프로그램 |
CA2885634A CA2885634C (en) | 2012-09-26 | 2013-02-12 | Device for detecting a dynamical network biomarker, method for detecting same, and program for detecting same |
PCT/JP2013/053188 WO2014050160A1 (ja) | 2012-09-26 | 2013-02-12 | 動的ネットワークバイオマーカーの検出装置、検出方法及び検出プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012211921A JP5963198B2 (ja) | 2012-09-26 | 2012-09-26 | 動的ネットワークバイオマーカーの検出装置、検出方法及び検出プログラム |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016134775A Division JP6198161B2 (ja) | 2016-07-07 | 2016-07-07 | 動的ネットワークバイオマーカーの検出装置、検出方法及び検出プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2014064515A true JP2014064515A (ja) | 2014-04-17 |
JP5963198B2 JP5963198B2 (ja) | 2016-08-03 |
Family
ID=50387586
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2012211921A Active JP5963198B2 (ja) | 2012-09-26 | 2012-09-26 | 動的ネットワークバイオマーカーの検出装置、検出方法及び検出プログラム |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11328792B2 (ja) |
JP (1) | JP5963198B2 (ja) |
KR (1) | KR102111820B1 (ja) |
CA (1) | CA2885634C (ja) |
WO (1) | WO2014050160A1 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018207925A1 (ja) * | 2017-05-12 | 2018-11-15 | 国立研究開発法人科学技術振興機構 | バイオマーカー検出方法、疾病判断方法、バイオマーカー検出装置、及びバイオマーカー検出プログラム |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6270221B2 (ja) * | 2015-02-13 | 2018-01-31 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 | バイオマーカー探索方法、バイオマーカー探索装置、及びプログラム |
US11210124B2 (en) * | 2019-01-11 | 2021-12-28 | Hewlett Packard Enterprise Development Lp | Movement of virtual machine data across clusters of nodes |
KR102573416B1 (ko) * | 2021-07-16 | 2023-09-04 | 주식회사 휴이노 | 생체 신호 분석 모델의 출력 데이터를 관리하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 |
CN116304766B (zh) * | 2023-05-25 | 2023-07-28 | 山东艾迈科思电气有限公司 | 基于多传感器的开关柜状态快速评估方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004524604A (ja) * | 2000-12-07 | 2004-08-12 | ユーロプロテオーム エージー | 遺伝的疾患の分類および予測のため、ならびに分子遺伝的パラメーターと臨床的パラメーターとの関連付けのためのエキスパートシステム |
JP2005527904A (ja) * | 2002-05-20 | 2005-09-15 | ロゼッタ インファーマティクス エルエルシー | 複雑性疾患を構成疾患に細分するコンピュータ・システムおよび方法 |
WO2008102825A1 (ja) * | 2007-02-20 | 2008-08-28 | Articell Systems Corporation | 遺伝子発現パターンから遺伝子を分類する方法 |
JP2009057337A (ja) * | 2007-08-31 | 2009-03-19 | Dainippon Sumitomo Pharma Co Ltd | メタボロームデータの解析方法および代謝関与マーカー |
JP2012094143A (ja) * | 2010-10-27 | 2012-05-17 | Samsung Sds Co Ltd | バイオマーカー抽出装置および方法 |
JP2012514783A (ja) * | 2009-01-06 | 2012-06-28 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 進化クラスタ化アルゴリズム |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CA2359816C (en) | 1999-01-06 | 2010-08-03 | Genenews Inc. | Method for the detection of gene transcripts in blood and uses thereof |
US20060134635A1 (en) | 2001-02-28 | 2006-06-22 | Chondrogene Limited | Method for the detection of coronary artery disease related gene transcripts in blood |
US7432049B2 (en) | 2001-02-28 | 2008-10-07 | Chondrogene Limited | Compositions and methods relating to osteoarthritis |
US20050123938A1 (en) | 1999-01-06 | 2005-06-09 | Chondrogene Limited | Method for the detection of osteoarthritis related gene transcripts in blood |
US7473528B2 (en) | 1999-01-06 | 2009-01-06 | Genenews Inc. | Method for the detection of Chagas disease related gene transcripts in blood |
US20070031841A1 (en) | 2001-02-28 | 2007-02-08 | Choong-Chin Liew | Method for the detection of gene transcripts in blood and uses thereof |
JP2008515977A (ja) * | 2004-10-12 | 2008-05-15 | ザ、ボード、アヴ、リージェンツ、アヴ、ズィ、ユーニヴァーサティ、アヴ、テクサス、システィム | 精製されたリン脂質−非ステロイド系抗炎症薬結合組成物ならびにそれらを調製および使用するための方法 |
-
2012
- 2012-09-26 JP JP2012211921A patent/JP5963198B2/ja active Active
-
2013
- 2013-02-12 CA CA2885634A patent/CA2885634C/en active Active
- 2013-02-12 US US14/430,724 patent/US11328792B2/en active Active
- 2013-02-12 WO PCT/JP2013/053188 patent/WO2014050160A1/ja active Application Filing
- 2013-02-12 KR KR1020157010816A patent/KR102111820B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004524604A (ja) * | 2000-12-07 | 2004-08-12 | ユーロプロテオーム エージー | 遺伝的疾患の分類および予測のため、ならびに分子遺伝的パラメーターと臨床的パラメーターとの関連付けのためのエキスパートシステム |
JP2005527904A (ja) * | 2002-05-20 | 2005-09-15 | ロゼッタ インファーマティクス エルエルシー | 複雑性疾患を構成疾患に細分するコンピュータ・システムおよび方法 |
WO2008102825A1 (ja) * | 2007-02-20 | 2008-08-28 | Articell Systems Corporation | 遺伝子発現パターンから遺伝子を分類する方法 |
JP2009057337A (ja) * | 2007-08-31 | 2009-03-19 | Dainippon Sumitomo Pharma Co Ltd | メタボロームデータの解析方法および代謝関与マーカー |
JP2012514783A (ja) * | 2009-01-06 | 2012-06-28 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 進化クラスタ化アルゴリズム |
JP2012094143A (ja) * | 2010-10-27 | 2012-05-17 | Samsung Sds Co Ltd | バイオマーカー抽出装置および方法 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018207925A1 (ja) * | 2017-05-12 | 2018-11-15 | 国立研究開発法人科学技術振興機構 | バイオマーカー検出方法、疾病判断方法、バイオマーカー検出装置、及びバイオマーカー検出プログラム |
JPWO2018207925A1 (ja) * | 2017-05-12 | 2020-03-19 | 国立研究開発法人科学技術振興機構 | バイオマーカー検出方法、疾病判断方法、バイオマーカー検出装置、及びバイオマーカー検出プログラム |
JP7124265B2 (ja) | 2017-05-12 | 2022-08-24 | 国立研究開発法人科学技術振興機構 | バイオマーカー検出方法、疾病判断方法、バイオマーカー検出装置、及びバイオマーカー検出プログラム |
US11848075B2 (en) | 2017-05-12 | 2023-12-19 | Japan Science And Technology Agency | Biomarker detection method, disease assessment method, biomarker detection device, and computer readable medium |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP5963198B2 (ja) | 2016-08-03 |
US20150278433A1 (en) | 2015-10-01 |
CA2885634C (en) | 2021-01-26 |
KR20150079641A (ko) | 2015-07-08 |
WO2014050160A1 (ja) | 2014-04-03 |
KR102111820B1 (ko) | 2020-05-15 |
CA2885634A1 (en) | 2014-04-03 |
US11328792B2 (en) | 2022-05-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP2016405B1 (en) | Methods and apparatus for identifying disease status using biomarkers | |
CN101478912A (zh) | 评估痴呆与痴呆型紊乱 | |
JP5963198B2 (ja) | 動的ネットワークバイオマーカーの検出装置、検出方法及び検出プログラム | |
WO2015009354A1 (en) | Methods and systems for processing test results based on patient-specific data and reference data | |
JP6164678B2 (ja) | ネットワークエントロピーに基づく生体の状態遷移の予兆の検出を支援する検出装置、検出方法及び検出プログラム | |
CN112786203A (zh) | 一种机器学习糖尿病视网膜病变发病风险预测方法及应用 | |
JP7124265B2 (ja) | バイオマーカー検出方法、疾病判断方法、バイオマーカー検出装置、及びバイオマーカー検出プログラム | |
Rahnenführer et al. | Statistical analysis of high-dimensional biomedical data: a gentle introduction to analytical goals, common approaches and challenges | |
JP6198161B2 (ja) | 動的ネットワークバイオマーカーの検出装置、検出方法及び検出プログラム | |
JP2020190935A (ja) | 機械学習プログラム、機械学習方法および機械学習装置 | |
JP6948722B2 (ja) | 検出装置及び検出プログラム | |
Leen et al. | Statistical error detection for clinical laboratory tests | |
JP2023545704A (ja) | エクスポソーム臨床応用のためのシステム及び方法 | |
JP2024501620A (ja) | 生物学的障害の動的免疫組織化学プロファイリングのためのシステム及び方法 | |
JP2018005925A (ja) | バイオマーカーの候補及び治療用製薬 | |
Shen et al. | Cohort research in “Omics” and preventive medicine | |
Carvalho et al. | The role of cross-sectional and cohort studies in oncology | |
WO2023196463A1 (en) | Systems and methods for space health exposomics |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20150918 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20160614 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20160622 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5963198 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |