KR100542422B1 - 유의 신호의 추출 방법, 기록 매체 및 프로그램 - Google Patents

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Abstract

적어도 1개의 측정 대상이 발생하는 신호로부터 목적 신호를 추출하는 방법으로서, (A) 측정 대상으로부터 발생한 시계열 신호를 복수의 데이터로 이루어지는 데이터군으로서 취득하는 공정, (B) 상기 데이터군으로부터 복수의 추출 데이터군을 취득하는 공정으로서, 상기 추출 데이터군 각각이 상기 데이터군으로부터 선택되는 일정한 개수의 데이터로 구성되는 공정, (C) 상기 복수의 추출 데이터군의 표준편차를 계산하여 표준편차군을 얻는 공정, 및 (D) 상기 표준편차군을 구성하는 표준편차 각각을 참조하여 상기 목적 신호를 선택하는 공정을 포함한다.
세포, 핵산, 시계열 신호, 추출, 데이터군, 표준편차, 표준편차군

Description

유의 신호의 추출 방법, 기록 매체 및 프로그램{Significant signal extracting method, recording medium, and program}
본 발명은 측정 대상으로부터 발생한 신호를 처리하는 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 측정 대상으로부터 발생한 신호로부터 목적 신호를 추출하는 방법에 관한 것이다. 본 발명은 또한, 유의 신호를 얻어 그것을 분류하는 방법에 관한 것이다. 본 발명의 방법은 세포 전체에 걸치는 매크로한 채널 활성도의 측정 및 분류에 적용 가능하다. 본 발명의 방법은 또한, 약품 스크리닝(screening), DNA 진단, SNP 해석 및 단백질 기능 해석에 적용 가능하다.
종래, 생체 시료 활동에 동반되는 생체 시료의 전기적 변화나 생체 시료에 들어간 지시약에 의해 발생하는 형광 강도는 디지털 신호로서 측정 장치에 입력되어 측정되고 있다. 예를 들면, 세포의 채널 활성도 측정은 단일 채널 레벨로 측정할 경우, 패치 클램프(patch clamp) 등의 미소 전극 프로브와 전용 제어 장치를 사용한 전기 생리 측정 장치에 의해 얻어지는 디지털 신호(채널 통과 전기량)로부터 채널의 개폐 시간, 타이밍, 회수 등을 산출하여, 채널의 활성도를 측정하고 있다(세포 내 기록법). 또한, 세포 전체에 대해서는 세포 내에 유입되는 이온량을 형광 측정법에 의해 디지털 신호로서 측정하여, 그것을 세포의 채널 활성도로 하고 있 다.
그러나, 입력된 신호가 특히 디지털 신호인 경우, 노이즈 신호와 목적 신호를 식별하기 어렵고, 그 때문에, 세포 활동에 동반되는 채널의 활성도 변화 등을 검출하는 것이 곤란하였다.
더욱이, 상기 패치 클램프에 의한 방법에서는 그 조작 등에 숙련을 요하는 마이크로 매니퓰레이터(micro manipulator)가 필요하고, 또한 하나의 시료를 측정하기 위해 막대한 시간을 요하기 때문에, 다수의 시료를 측정하는 것은 곤란하였다. 또한, 상기 형광 측정법에서는 검출 대상은 형광을 발하는 대상의 이온에만 한정되거나, 또는 약품 등의 화학 물질 유무 및 그 농도에 의존하는 세포의 채널 활성도 변화를 측정할 경우, 별도 형광 물질을 투여할 필요가 있어, 이 형광 물질이 측정 대상에 부작용을 미칠 가능성이 있는 것, 형광 물질의 형광 감도가 경시적으로 변화하는 등의 문제가 있었다.
(발명의 개시)
본 발명은 상기 종래의 문제점에 비추어, 종래, 노이즈 신호와 목적 신호를 포함하여, 그것들을 식별하는 것이 곤란 또는 불가능하던 신호로부터 목적 신호를 추출하여, 그곳으로부터 측정 대상으로부터의 유의 신호를 얻어 분류하는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 명세서에서 사용하는 용어, 「목적 신호」는 세포, 핵산 등에 대표되는 측정 대상이 발생하는 신호 중, 세포의 이온 채널과 같은 측정 대상의 특정 부위로 부터 발생하는 신호 또는 약제에 응답하는 세포의 이온 채널 활성화, 핵산의 하이브리다이제이션(hybridization)에 의한 2개 사슬 형성과 같은, 측정 대상에 있어서의 특정한 사상에서 기인하여 변화한 신호를 의미한다.
본 명세서에서 사용하는 용어 「유의 신호」 또는 「유의한 신호」는 주로, 후자의 의미, 즉, 측정 대상에 있어서의 특정 사상에 기인하여 변화한 신호를 말하기 위해 사용된다.
본 발명의 방법을 사용함으로써, 특히 전용 제어 장치를 필요로 하지 않는 간단한 측정 프로브를 사용하여, 용이하게 단시간 측정이 가능하고, 또한, 화학 물질을 사용하지 않기 때문에, 부작용이나 형광 감도의 경시 변화를 고려할 필요가 없는 세포 전체에 걸치는 매크로한 채널 활성도의 측정, 이 측정에 근거하는 피검 시료의 응답 및 약품 분류 및 약품 스크리닝이 가능해진다.
본 발명은 적어도 1개의 측정 대상으로부터 발생한 신호로부터 목적 신호를 추출하는 방법에 관한 것이며, 이 방법은 (A) 측정 대상으로부터 발생한 시계열 신호를 복수의 데이터로 이루어지는 데이터군으로서 취득하는 공정, (B) 상기 데이터군으로부터 복수의 추출 데이터군을 취득하는 공정으로서, 상기 추출 데이터군 각각이 상기 데이터군으로부터 선택되는 일정한 개수의 데이터로 구성되는 공정, (C) 상기 복수의 추출 데이터군의 표준편차를 계산하여 표준편차군을 얻는 공정, 및 (D) 상기 표준편차군을 구성하는 표준편차 각각을 참조하여 상기 목적 신호를 선택하는 공정을 포함한다.
상기 공정(D)에 있어서의 참조는 상기 표준편차군을 구성하는 각각의 표준편 차의 평균치를 계산하는 것일 수 있다.
상기 (D)에 있어서의 참조는 상기 표준편차 각각을 일정 폭의 표준편차를 단위로하는 복수의 계급으로 분류하여, 상기 표준편차 각각을 상기 계급과, 상기 계급의 각각에 존재하는 상기 표준편차의 개수를 축으로 하는 좌표 상에 플롯하는 것, 얻어진 그래프를 정규분포에 근사하는 것과, 얻어진 상기 정규분포의 평균치 및 반값 폭, 분산 또는 표준편차를 계산하는 것일 수 있다.
상기 본 발명의 방법은 상기 추출 데이터군을 구성하는 데이터의 개수를 변화시켜, 상기 공정(B) 내지 (C)를 복수 회 행하는 공정을 부가로 포함할 수 있다.
상기 본 발명의 방법은 상기 추출 데이터군을 구성하는 데이터의 개수 및 상기 계급의 폭을 변화시켜, 상기 공정(B) 내지 (D)를 복수 회 행하는 공정을 부가로 포함할 수 있으며, 얻어지는 복수의 상기 정규분포의 평균치, 반값 폭 및 분산 또는 표준편차로부터 상기 목적 신호를 선택할 수 있다.
상기 본 발명의 방법은 상기 공정(A) 이후에, 상기 측정 대상 각각에 대해서 취득된 데이터군을 가산하는 공정을 부가로 포함할 수 있다.
상기 본 발명의 방법은 상기 공정(A) 이후에, 상기 측정 대상 각각에 대해서 취득된 데이터군을 감산하는 공정을 부가로 포함할 수 있다.
상기 본 발명의 방법은 상기 공정(A) 이전에, 상기 측정 대상 각각을 동시에 자극하는 공정을 부가로 포함할 수 있다.
상기 공정(D)에 있어서의 참조는 상기 표준편차 각각을 일정 폭의 표준편차를 단위로 하는 복수의 계급으로 분류하여, 상기 복수의 표준편차를 상기 계급과, 상기 계급의 각각에 존재하는 상기 표준편차의 개수를 축으로 하는 좌표 상에 플롯하는 것, 얻어진 그래프를 지수 감소, 지수 증가, 가우스, 로렌츠, 시그마, 다중 피크 및 비선형으로 이루어지는 군으로부터 선택되는 곡선 근사 해석에 의해 근사하는 것과, 얻어진 근사 곡선의 정점 전후에 있어서의 기울기를 얻는 것을 포함할 수 있다.
상기 공정(B)에 있어서의 선택은 시계열적 또는 무작위로 행해질 수 있다.
상기 공정(B)에 있어서의 선택은 무작위로 행해질 수 있다.
상기 본 발명의 방법에 있어서, 상기 공정(B) 내지 (D)는 반복되어도 되며, 여기서, 상기 공정(B)에 있어서의 선택은 시계열적으로 행해지며, 각 반복에 있어서의 상기 추출 데이터군의 최초 데이터가 일정한 시간 간격을 두고 선택되며, 그리고 각 반복에서 얻어지는 표준편차군 각각의 평균치를 비교하는 공정을 부가로 포함할 수 있다. 여기서, 상기 표준편차군 각각의 평균치의 1개를 시계열 신호의 대표치로, 목적 신호 또는 유의 신호를 얻기 위한 지표로 하여도 된다.
혹은, 상기 본 발명의 방법에 있어서, 상기 공정(B) 내지 (D)는 반복되어도 되며, 여기서, 상기 공정(B)에 있어서의 선택은 시계열적으로 행해지며, 각 반복에 있어서의 상기 추출 데이터군의 최초 데이터가 일정한 시간 간격을 두고 선택되며, 그리고 각 반복에서 얻어지는 표준편차군 각각의 정규분포의 평균치를 비교하는 공정을 부가로 포함할 수 있다. 여기서, 상기 정규분포 각각의 평균치의 1개를 시계열 신호의 대표치로, 목적 신호 또는 유의 신호를 얻기 위한 지표로 하여도 된다.
혹은, 상기 본 발명의 방법에 있어서, 상기 공정(B) 내지 (D)는 반복되어도 되며, 여기서, 상기 공정(B)에 있어서의 선택은 시계열적으로 행해지며, 각 반복에 있어서의 상기 추출 데이터군의 최초 데이터가 일정한 시간 간격을 두고 선택되며, 그리고 각 반복에서 얻어지는 표준편차군 각각의 정규분포의 반값 폭, 분산 또는 표준편차를 비교하는 공정을 부가로 포함할 수 있다. 여기서, 상기 각각의 정규분포의 반값 폭, 분산 또는 표준편차의 1개를 시계열 신호의 대표치로, 목적 신호 또는 유의 신호를 얻기 위한 지표로 하여도 된다.
상기 본 발명의 방법에 있어서, 상기 공정(D)에 있어서의 참조는 상기 표준편차군으로부터 복수의 추출 표준편차군을 얻는 것을 포함하며, 여기서 상기 추출 표준편차군 각각은 상기 표준편차군으로부터 시계열적으로 선택되는 일정한 개수의 표준편차로 구성되며, 이 방법은 상기 일정한 개수의 표준편차의 평균치 및 평균치의 시계열적인 증가율을 계산하는 공정, 얻어지는 추출 표준편차군 각각의 평균치를 미리 설정된 설정치와 비교하는 공정, 상기 설정치와 일치하거나 또는 그보다 큰 평균치를 주는 표준편차군에 대응하는 시계열 신호의 발생 시각(a)을 동정(同定)하는 공정, 상기 (a) 이후의 추출 표준편차군의 평균치의 시계열적인 증가율을 미리 설정된 설정치와 일치하거나 또는 그보다 작은 증가율을 주는 표준편차군에 대응하는 시계열 신호의 발생 시각(b)을 동정하는 공정, 상기 발생 시각(a) 및 (b)에 근거하여 유의 신호를 얻는 공정을 부가로 포함할 수 있다.
상기 측정 대상은 세포이고, 그리고 상기 목적 신호는 이온 채널, 수용체의 활성화 또는 세포 내 신호 전달계의 작동에 동반하는 신호일 수 있다.
상기 본 발명의 방법에 있어서, 상기 측정 대상은 세포이고, 그리고 상기 목 적 신호는 피검 화학 물질에 대하여 응답하는 세포가 발생하는 유의 신호일 수 있으며, 이 방법은 상기 공정(A)이 상기 세포에 대한 작용이 기지인 표준 화학 물질의 존재 하 및 상기 피검 화학 물질의 존재 하에서 각각 실시되며, 상기 표준 화학 물질의 존재 하에서 얻어지는 상기 평균치와, 상기 피검 화학 물질의 존재 하에서 얻어지는 상기 평균치를 비교하는 공정을 부가로 포함할 수 있다.
상기 본 발명의 방법에 있어서, 상기 측정 대상은 세포이고, 그리고 상기 목적 신호는 피검 화학 물질에 대하여 응답하는 세포가 발생하는 유의 신호일 수 있으며, 이 방법은 상기 공정(A)이 상기 세포에 대한 작용이 기지인 표준 화학 물질의 존재 하 및 상기 표준 화학 물질과 상기 피검 화학 물질과의 공존 하에서 각각 실시되며, 상기 표준 화학 물질의 존재 하에서 얻어지는 상기 평균치와, 상기 표준 화학 물질과 상기 피검 화학 물질과의 존재 하에서 얻어지는 상기 평균치를 비교하는 공정을 부가로 포함할 수 있다.
상기 표준 화학 물질로서는 측정 대상의 세포에 대한 자극제나 조해제를 들 수 있다.
상기 측정 대상은 핵산이고, 그리고 상기 목적 신호는 핵산의 2개 사슬 형성에 동반되는 유의 신호일 수 있다.
본 발명은 또한, (A) 측정 대상으로부터 발생하는 시계열 신호를 복수의 데이터로 이루어지는 데이터군으로서 취득하는 수순, (B) 상기 데이터군으로부터 복수의 추출 데이터군을 얻는 수순으로서, 상기 추출 데이터군 각각이 상기 데이터군으로부터 선택되는 일정한 개수의 데이터로 구성되는 수순, (C) 상기 복수의 추출 데이터군의 표준편차를 계산하여 표준편차군을 얻는 수순, 및 (D) 상기 표준편차군을 구성하는 표준편차 각각을 참조하여, 상기 목적 신호를 선택하는 수순을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다.
본 발명은 또한, 컴퓨터에 (A) 측정 대상으로부터 발생하는 시계열 신호를 복수의 데이터로 이루어지는 데이터군으로서 취득하는 수순, (B) 상기 데이터군으로부터 복수의 추출 데이터군을 얻는 수순으로서, 상기 추출 데이터군 각각이 상기 데이터군으로부터 선택되는 일정한 개수의 데이터로 구성되는 수순, (C) 상기 복수의 추출 데이터군의 표준편차를 계산하여 표준편차군을 얻는 수순, 및 (D) 상기 표준편차군을 구성하는 표준편차 각각을 참조하여, 상기 목적 신호를 선택하는 수순을 실행시키기 위한 프로그램에 관한 것이다.
도 1은 본 발명의 한 실시 형태인 유의 신호의 추출 방법의 각 공정을 도시하는 개략도.
도 2는 본 발명의 실시예에 기재한 세포의 이온 채널 활성도의 측정에서 사용한 장치 구성 및 공정의 개략을 도시하는 도면. 도면 중 참조 번호는 각각 이하를 도시한다. 100: 컴퓨터, 101: 측정부, 102: 표준편차 계산 공정, 105: 평균치 계산 공정, 108: 활성도 계산 공정, 110: 데이터 표시부.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 기재한 세포의 이온 채널 활성도의 측정에서 사용한 장치 구성 및 공정의 개략을 도시하는 도면. 도면 중 참조 번호는 각각 이하를 도시한다. 100: 컴퓨터, 101: 측정부, 102: 표준편차 계산 공정, 103: 정규분포 근사 공정, 106: 평균치·반값 폭 계산 공정, 109: 활성도 분류 공정, 110: 데이터 표시부.
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 기재한 세포의 이온 채널 활성도의 측정에서 사용한 장치 구성 및 공정의 개략을 도시하는 도면. 도면 중 참조 번호는 각각 이하를 도시한다. 100: 컴퓨터, 101: 측정부, 102: 표준편차 계산 공정, 103: 정규분포 근사 공정, 104: 샘플링 시간 결정 공정, 106: 평균치·반값 폭 계산 공정, 109: 활성도 분류 공정, 110: 데이터 표시부.
도 5는 본 발명의 또 다른 실시예에 기재한 세포의 이온 채널 활성도 추출의 측정에서 사용한 장치 구성 및 공정의 개략을 도시하는 도면. 도면 중 참조 번호는 각각 이하를 도시한다. 100: 컴퓨터, 101: 측정부, 102: 표준편차 계산 공정, 103: 정규분포 근사 공정, 106: 평균치·반값 폭 계산 공정, 107: 신호 가산 공정, 109: 활성도 분류 공정, 110: 데이터 표시부, 111: 자극 발생부.
도 6은 다른 농도의 글루타민산염(Glutamate)에 대한 림나에아 스태그네일(lymnaea stagnails)로부터 조제한 신경 세포의 응답을 본 발명의 방법에 따라서 측정한 결과를 도시하는 도면.
도 7은 글루타민산염(Glutamate) 투여에 대한 림나에아 스태그네일로부터 조제한 신경 세포의 세포 외 기록법에 의한 응답을 본 발명의 방법에 따라서 측정한 결과를 도시하는 도면.
도 8은 글루타민산염(Glutamate) 투여에 대한 림나에아 스태그네일로부터 조제한 신경 세포의 세포 내 기록법에 의한 응답을 본 발명의 방법에 따라서 측정한 결과를 도시하는 도면.
도 9는 본 발명에 의한 니페디핀(nifedipine)에 대한 세포의 이온 채널 활성도의 변화를 데이터베이스로 하는 피검 약제의 분류 결과를 도시하는 도면.
도 10은 글루타민산염(Glutamate) 및 TTX 투여에 대한 림나에아 스태그네일로부터 조제한 신경 세포의 응답을 본 발명의 방법에 따라서 측정한 결과를 도시하는 도면.
도 11은 다른 Ca 채널 조해제로 처리한 평활근 세포의 응답을 본 발명의 방법에 따라서 측정한 결과를 도시하는 도면.
도 12는 실시예에 기재한 본 발명의 측정 대상으로 한 염기 치환수가 다른 DNA 프로브의 슬라이드 글래스 상에서의 배치를 도시하는 도면.
도 13은 실시예에 기재한 측정 대상인 염기 치환수가 다른 DNA 프로브의 하이브리다이제이션을 다른 온도에서 행하였을 때의 형광 강도를 본 발명의 방법을 사용하여 경시적으로 측정한 결과를 도시하는 도면.
도 14는 실시예에 기재한 측정 대상인 염기 치환수가 다른 DNA 프로브의 하이브리다이제이션을 하였을 때의 형광 강도를 본 발명의 방법을 사용하여 측정한 후, 염기 치환수별로 플롯한 도면.
도 15는 노르에피네프린(norepinephrine)에 대한 평활근 세포의 응답을 본 발명의 방법에 따라서 유의 신호로서 얻은 결과를 플롯한 도면.
도 16은 노르에피네프린에 대한 평활근 세포의 응답을 본 발명의 방법에 따라서 유의 신호로서 얻은 결과를 경시적으로 도시하는 도면.
본 발명의 한 실시형태에 있어서의 유의 신호의 추출 방법은 적어도 1개의 측정 대상이 발생하는 신호로부터 목적 신호를 추출하는 방법으로서, 측정 대상으로부터 발생한 시계열 신호를 일정한 주파수 또는 샘플링 속도로 샘플링함으로써, 복수의 데이터로 이루어지는 데이터군으로서 취득하는 공정(A)과, 상기 데이터군으로부터 1세트의 일정한 개수의 데이터를 복수 세트 추출함으로써 복수의 추출 데이터군을 취득하고, 상기 복수의 추출 데이터군 각각의 표준편차를 계산하여, 1세트의 표준편차군을 얻는 공정(B)과, 얻어진 표준편차 각각의 평균치를 계산하는 공정을 포함하며, 이 평균치를 측정 대상으로부터 발생한 시계열 신호의 대표치의 하나로 하여, 목적 신호 또는 유의 신호를 얻기 위한 지표로 한다.
또한, 본 발명의 다른 실시형태에 있어서의 유의 신호의 추출 방법은 적어도 1개의 측정 대상이 발생하는 신호로부터 목적 신호를 추출하는 방법으로서, 측정 대상으로부터 발생한 시계열 신호를 일정한 주파수 또는 샘플링 속도로 샘플링함으로써, 복수의 데이터로 이루어지는 데이터군으로서 취득하는 공정(A)과, 상기 데이터군으로부터 1세트의 일정한 개수의 데이터를 복수 세트 추출함으로써 복수의 추출 데이터군을 취득하고, 상기 복수의 추출 데이터군 각각의 표준편차를 계산하여, 1세트의 표준편차군을 얻는 공정(B)과, 얻어진 표준편차 각각을 일정 폭의 표준편차를 단위로 하는 복수의 계급으로 분류하여, 상기 표준편차 각각을 상기 계급과, 상기 계급의 각각에 존재하는 상기 표준편차의 개수를 축으로 하는 좌표 상에 플롯하는 것과, 얻어진 그래프를 정규분포에 근사하는 것, 및 얻어진 정규분포의 평균치 및 반값 폭, 분산 또는 표준편차를 계산하는 것을 포함하며, 이들 값을 측정 대상으로부터 발생한 시계열 신호의 대표치의 하나로 하여, 목적 신호 또는 유의 신호를 얻기 위한 지표로 한다.
도 1을 사용하여 본 발명의 한 실시형태에 있어서의 유의 신호의 추출 방법을 설명한다. 도 1은 본 발명의 한 실시형태에 있어서의 유의 신호의 추출 방법의 각 공정을 도시하는 개략도이다. 우선, 도 1(a)에 도시하는 바와 같이, 측정 대상으로부터 발생한 시계열 신호, 예를 들면 전압 진폭을 일정한 주파수로 시계열적으로 샘플링함으로써, 복수의 데이터로 이루어지는 데이터군을 취득한다. 다음으로 도 1b에 도시하는 바와 같이, 이 데이터군으로부터 시계열적인 일정한 개수의 데이터, 예를 들면 5m초분에 상당하는 1세트의 데이터로 이루어지는 추출 데이터군을 시계열적으로 복수 회 추출하여(도 1(b)에서는 1회분의 추출을 도시한다), 각 추출 데이터군의 표준편차를 계산하여, 1세트의 표준편차로 이루어지는 표준편차군을 취득한다. 다음으로 도 1(c)에 도시하는 바와 같이, 1세트의 표준편차군의 멤버인 각각의 표준편차를 일정 폭의 표준편차를 단위로 하는 복수의 계급으로 분류하여 플롯한다(도 1(c)의 가로축은 시간 구분을, 그리고 세로 축은 표준편차치를 각각 도시한다). 다음으로 도 1(d)에 도시하는 바와 같이, 상기 계급을 X축으로 하고, 상기 계급의 각각에 존재하는 표준편차의 개수를 Y축으로 하는 좌표 상에 각각의 표준편차를 플롯하여, 얻어진 그래프를 정규분포에 근사한다. 마지막으로, 얻어진 정규분포의 평균치 및 반값 폭, 분산 또는 표준편차를 계산하여, 그들 값을 측정 대상으로부터 발생한 시계열 신호의 대표치의 하나로 하여, 목적 신호 또는 유의 신호를 얻기 위한 지표로 한다.
또한, 본 발명의 다른 실시형태에 있어서의 유의 신호의 추출 방법은 적어도 1개의 측정 대상이 발생하는 신호로부터 목적 신호를 추출하는 방법으로서, 측정 대상으로부터 발생한 시계열 신호를 일정한 주파수 또는 샘플링 속도로 샘플링함으로써, 복수의 데이터로 이루어지는 데이터군으로서 취득하는 공정(A)과, 상기 데이터군으로부터 1세트의 일정한 개수의 데이터를 복수 세트 추출함으로써 복수의 추출 데이터군을 취득하여, 상기 복수의 추출 데이터군 각각의 표준편차를 계산하여, 1세트의 표준편차군을 얻는 공정(B)과, 얻어진 표준편차 각각을 일정 폭의 표준편차를 단위로 하는 복수의 계급으로 분류하여, 상기 표준편차 각각을 상기 계급과, 상기 계급의 각각에 존재하는 상기 표준편차의 개수를 축으로 하는 좌표 상에 플롯하는 것과, 얻어진 그래프를 지수 감소, 지수 증가, 가우스, 로렌츠, 시그마, 다중 피크 및 비선형으로 이루어지는 군으로부터 선택되는 곡선 근사 해석에 의해 근사하는 것, 얻어진 근사 곡선의 각 패러미터치(X오프셋치, Y오프셋치, 시정수, 증폭 계수, 중심, 폭, 파워, Y의 개시치 y(-∞), Y의 최종치(+∞))를 얻어, 이 각 패러미터 중 어느 하나를 측정 대상으로부터 발생한 시계열 신호의 대표치의 하나로 하여, 목적 신호 또는 유의 신호를 얻기 위한 지표로 한다.
상기 본 발명의 실시형태에서는 상기 추출 데이터군의 1세트의 데이터 개수 및 히스토그램 계급 구분을 변화시켜, 상기 공정(B)에서 표준편차를 플롯하는 것까지를 반복하여, 얻어지는 지표치의 정밀도를 향상할 수 있다.
또한, 상기 본 발명의 실시형태에서는 복수의 측정 대상을 사용할 수 있어, 측정 대상 각각이 발생하는 시계열 신호로부터 얻어진 데이터군을 가산 또는 감산하여, 얻어지는 지표치의 정밀도를 향상할 수 있다.
더욱이, 상기 본 발명의 실시형태에서는 상기 복수의 측정 대상을 동시에 자극하는 공정을 포함할 수 있어, 얻어지는 지표치의 정밀도를 향상할 수 있거나, 또는 이 자극에 대한 유의 신호를 얻을 수 있다.
더욱이, 상기 본 발명의 실시형태에서는 상기 추출 데이터군의 1세트의 데이터는 시계열적으로 또는 무작위로 선택되어 추출될 수 있다.
더욱이, 상기 본 발명의 실시형태에서는 상기 공정(B)이 반복되어도 되며, 개시 데이터가 (a)이고, 또한 시계열적인 일정한 개수의 데이터로 이루어지는 제 1 추출 데이터군을 상기 데이터군으로부터 시계열적으로 복수 회 추출하여, 상기 복수의 제 1 추출 데이터군 각각의 표준편차를 계산한 후, 상기 개시 데이터가 상기 데이터(a)로부터 일정 시간 후에 샘플링된 데이터(b)이며, 또한 시계열적인 일정한 개수의 데이터로 이루어지는 제 2 추출 데이터군을 상기 데이터군으로부터 시계열적으로 복수 회 추출하여, 상기 복수의 제 2 추출 데이터군 각각의 표준편차를 계산하도록 하여도 된다.
더욱이, 상기 본 발명의 실시형태에서는 상기 공정(B)이 반복되어도 되며, 개시 데이터가 (a)이고, 또한 시계열적인 일정한 개수의 데이터로 이루어지는 제 1 추출 데이터군을 상기 데이터군으로부터 시계열적으로 복수 회 추출하여, 상기 복수의 제 1 추출 데이터군 각각의 표준편차를 계산하여, 복수의 표준편차로 이루어지는 제 1 표준편차군을 취득한 후, 상기 개시 데이터가 상기 데이터(a)로부터 일 정 시간 후에 샘플링된 데이터(b)이고, 또한 시계열적인 일정한 개수의 데이터로 이루어지는 제 2 추출 데이터군을 상기 데이터군으로부터 시계열적으로 복수 회 추출하여, 상기 복수의 제 2 추출 데이터군 각각의 표준편차를 계산하여, 복수의 상기 표준편차로 이루어지는 제 2 표준편차군을 취득하는 공정을 부가로 행해도 되며, 상기 얻어진 제 1 및 제 2 표준편차군 각각에 대해서, 일정 폭의 표준편차를 단위로 하는 복수의 계급으로 분류하여, 표준편차 각각을 상기 계급과, 상기 계급의 각각에 존재하는 상기 표준편차의 개수를 축으로 하는 좌표 상에 플롯하는 것, 얻어진 그래프를 정규 분포에 근사하는 것 및 얻어진 정규분포의 평균치 및 반값 폭, 분산 또는 표준편차를 계산하는 것을 포함하여, 이들 값을 측정 대상으로부터 발생한 시계열 신호의 대표치의 하나로 하여, 목적 신호 또는 유의 신호를 얻기 위한 지표로 하여도 된다.
더욱이, 본 발명의 다른 실시형태에 있어서의 유의 신호의 추출 방법은 적어도 1개의 측정 대상이 발생하는 신호로부터 목적 신호를 추출하는 방법으로서, 측정 대상으로부터 발생한 시계열 신호를 일정한 주파수 또는 샘플링 속도로 샘플링함으로써, 복수의 데이터로 이루어지는 데이터군을 취득하는 공정(A)과, 상기 데이터군으로부터 시계열적인 일정한 개수의 데이터를 시계열적으로 복수 회 추출함으로써 복수의 추출 데이터군을 취득하여, 상기 복수의 추출 데이터군 각각의 표준편차를 계산하여, 복수의 표준편차로 이루어지는 표준편차군을 얻는 공정(B)과, 상기 표준편차군으로부터 시계열적으로 일정한 개수의 상기 표준편차를 복수 회 추출함으로써 복수의 추출 표준편차군을 취득하여, 상기 복수의 추출 표준편차군 각각의 평균치 및 평균치의 시계열적인 증가율을 계산하는 공정(C)과, 상기 추출 표준편차 각각의 평균치가 미리 설정된 설정치에 도달하였을 때의 상기 시계열 신호의 발생 시각(a)을 동정하는 공정(D)과, 이 발생 시각(a) 후의 상기 추출 표준편차군의 평균치의 증가율을 미리 설정된 설정치에 도달하였을 때의 상기 시계열 신호의 발생 시각(b)을 동정하는 공정(E)과, 이 발생 시각(b)에 있어서의 표준편차의 평균치를 계산하는 공정(F)과, 상기 (a) 및 (b)로부터, 상기 표준편차의 변화 속도와 변화량에 근거하여 유의 신호를 얻는 공정(G)를 포함한다. 표준편차의 변화 속도와 변화량에 근거하여 유의 신호를 얻음으로써, 약제가 갖는 고유 활성을 정량적으로 평가하는 것이 가능해진다. 나아가서는, 다른 약제간에서의 활성 비교나, 활성 발현 속도의 비교가 가능해진다.
실시예
이하, 본 발명의 구체예에 대해서 도면을 참조하면서 설명한다.
(실시예 1)
도 2는 본 발명의 실시예 1에 의한 신호 추출 방법에서 사용한 장치 구성 및 공정의 개략을 도시하는 도면이다. 본 장치는 신경 세포로부터 발생한 활동 전위를 연속적으로 측정하는 측정부(101)와, 측정된 데이터에 대해서 일정 시간마다 표준편차의 계산을 하는 표준편차 계산 공정(102), 일정 시간초마다 출력되는 표준편차치의 평균치를 계산하는 평균치 계산 공정(105) 및 평균치 계산 공정(105)에 의해 출력된 평균치로부터 이온 채널 활성도를 계산하는 활성도 계산 공정(108)을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 하드디스크를 내장하는 컴퓨터(100)와, 이온 채널 활성도를 표시하는 CRT 등의 데이터 표시부(110)에 의해 구성되어 있다.
본 장치를 사용하여 실제로 림나에아 스태그네일로부터 조제한 신경 세포에 대하여, 글루타민산염(Glutamate)을 0, 0.1, 0.3, 1, 3, 10, 30, 100μM 작용시켰을 때의 전기적 신호를 측정하여, 측정된 10초간의 시계열 데이터를 100밀리 초마다의 시계열 데이터마다 표준편차를 계산하여, 그 평균치를 플롯한 결과를 도 6에 도시한다. 이렇게 본 실시예에 의한 이온 채널 활성도 추출 방법에 있어서, 글루타민산염(Glutamate) 농도에 의존하는 결과, 즉 글루타민산염(Glutamate) 농도가 클수록 100밀리 초마다의 표준편차치의 분포가 우측, 즉 100밀리 초마다의 표준편차치가 증가하는 방향인 것을 확인할 수 있었다. 더욱이, 이 데이터에 의해 전 채널 활성도를 유추하는 것도 나타냈다.
(실시예 2)
도 3은 본 발명의 실시예 2에 의한 신호 추출 방법에 있어서 사용한 장치 구성 및 공정의 개략을 도시하는 도면이다. 본 장치는 신경 세포로부터 발생한 활동 전위를 연속적으로 측정하는 측정부(101)와, 측정된 데이터에 대해서 일정 시간마다 표준편차의 계산을 하는 표준편차 계산 공정(102), 얻어진 복수의 표준편차로 이루어지는 1개의 표준편차군을 일정 폭의 표준편차를 단위로 하는 복수의 계급으로 분류하여, 상기 계급을 X축으로 하고, 상기 계급의 각각에 존재하는 상기 표준편차의 개수를 Y축으로 하는 좌표 상에 표준편차 각각을 플롯하여, 얻어진 그래프를 정규분포에 근사하는 정규분포 근사 공정(103), 얻어진 정규분포의 평균치 및 반값 폭을 계산하는 평균치·반값 폭 계산 공정(106), 얻어진 평균치 및 반값 폭으로부터 이온 채널 활성도를 분류하는 활성도 분류 공정(109)을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 하드디스크를 내장하는 컴퓨터(100)와, 활성도를 표시하는 CRT 등의 데이터 표시부(110)에 의해 구성되어 있다.
본 장치를 사용하여 실제로 림나에아 스태그네일로부터 조제한 신경 세포에 대하여 50μM의 글루타민산염(Glutamate)을 투여하는 전후에서 행한 세포 외 기록에 의한 측정 결과로부터 얻어진 표준편차군을 도 7의 그래프의 가로축에 도시하는 계급에 대하여 플롯한 결과를 도 7에 도시한다. 도 7(a)은 글루타민산염(Glutamate)을 투여하기 전의 5밀리 초마다의 표준편차치의 히스토그램이고, 도 7(b)은 글루타민산염(Glutamate) 투여 후의 5밀리 초마다의 표준편차치의 히스토그램이다. 도시되는 바와 같이, 글루타민산염(Glutamate) 투여 전후의 히스토그램을 정규분포에 의해 근사하여 구한 그래프의 평균치 및 반값 폭은 각각 투여 전에는 0.488 및 0.119, 투여 후에는 0.733 및 0.170으로, 글루타민산염(Glutamate) 투여 전후에서, 5밀리 초마다의 편차 치의 평균치가 증가하고 있는 것을 알 수 있다. 이것은 글루타민산염(Glutamate)을 투여함으로써, 림나에아 스태그네일 신경 세포의 이온 채널이 활성화되어, 그 활성화된 채널 개폐에 의한 활동 전위의 변동이 나타나 있기 때문이다.
도 8에 종래의 세포 내 기록법에 의한 데이터에 동일한 신호 처리를 가하였을 때의 5밀리 초마다의 표준편차치의 히스토그램을 도시하였다. 도 8의 왼쪽에 도시되는 곡선은 글루타민산염(Glutamate)을 투여하기 전의 5밀리 초마다의 표준편차 치의 히스토그램이고, 도 8의 오른쪽에 도시되는 곡선은 글루타민산염(Glutamate) 투여 후의 5밀리 초마다의 표준편차치의 히스토그램이다. 도시되는 바와 같이, 글루타민산염(Glutamate) 투여 전후의 히스토그램을 정규분포에 의해 근사하여 구한 그래프의 평균치 및 반값 폭은 각각 투여 전에는 0.181 및 0.041, 투여 후에는 0.534 및 0.204로, 도 7 및 도 8의 결과를 비교하면, 세포 외 기록법에 의한 측정 결과는 세포 내 기록법에 의한 것과 동일한 결과인 것을 알 수 있다.
이렇게, 본 실시예에 의한 신호 추출 방법에 의해, 종래의 세포 내 기록을 하지 않아도, 간편하게 이온 채널의 개폐에 따르는 세포 활동을 측정·추출하여, 분류할 수 있는 것이 도시되었다. 이 구성에 있어서, 세포로의 약품 투여 전후 또는 그 투여량에 대한 채널 활성도의 절대치나 채널 활성도의 증감을 비교함으로써, 세포 채널 활성도의 검출이나, 약품의 작용 효과의 정성적 또는 정량적인 분류를 하는 것이 가능하다.
(실시예 3)
세포 내 기록법 등에 의해, 평활근 세포의 Ca 채널의 활성은 노르에피네프린 10μM 자극 시에 니페디핀에 의해 농도 의존적으로 저해되는 것이 알려져 있다. 그래서, 세포 내 기록에 의해 측정된 니페디핀의 효과(0.03 내지 30μM)를 데이터베이스로서 사용하여, 세포 외 기록에서 측정한 2종류의 Ca 채널 조해약의 데이터의 결과를 바탕으로, 실시예 2와 동일한 신호 활성도 추출 방법에 의해 약제 분류를 시도하였다. 즉, 세포 내 기록 데이터에 대해서, 표준편차군의 정규분포의 평균치의 기준치로부터의 변화량(상대적 이동치)과, 반값 폭의 기준치로부터의 변화량(상 대적 넓이)의 2개 변수에 의해 플롯을 행한 결과를 데이터베이스로 하여, 이 데이터베이스를 바탕으로 2종류의 약제(화합물(A), 화합물(B))의 효과의 분류를 시도하였다. 화합물 A 및 화합물 B에 대해서, 각각 0.03 내지 30μM의 농도로, 평활근 세포의 Ca 채널의 활성을 세포 외 기록으로 측정하는 실험을 하였다. 그 결과를 도 9에 도시한다. 도면 중 삼각표로 도시한 화합물(A)에 대한 결과는 분명히 도면 중 동그라미 표로 도시한 니페디핀과 동일한 거동을 도시하고 있기 때문에, 니페디핀과 동일한 타이프의 Ca 채널 조해제일 가능성이 높은 것을 알 수 있다. 그것에 대하여, 도면 중 사각표로 도시한 화합물 B에 대한 결과는 화합물(B)의 농도가 변화함에도 불구하고 거의 변화가 없기 때문에, 종래의 평활근 세포에 대한 Ca 채널 블로커와는 다른 타이프의 Ca 채널 블로커일 가능성이 높은 것을 알 수 있다.
이렇게, 본 실시예에 의한 신호도 추출 방법에 의해, 미지의 약제의 효과를 유추하는 것이 가능한 것을 알았다. 더욱이, 예를 들면 도 9에서 도시하는 바와 같이, 반값 폭과 평균치에 대해서, 각각의 변화량이 예를 들면 5% 이내를 도시하는 원을 기준치로 하여 약제 평가를 하면, 효율적으로 약품 스크리닝을 하는 것이 가능해진다.
(실시예 4)
실제로, 림나에아 스태그네일로부터 조제한 신경 세포에 대하여, 50μM의 글루타민산염(Glutamate) 투여에 대한 테트로도톡신(TTX) 1μM의 효과를 세포 외 기록법을 사용하여 조사하여, 실시예 2와 동일한 이온 채널 활성도 추출 방법에 의해 이온 채널 활성도를 추출한 결과를 도 10에 도시한다. 그래프 b는 글루타민산염(Glutamate)을 투여하기 전의 5밀리 초마다의 표준편차치를 정규분포에 근사한 그래프, 그래프 c는 글루타민산염(Glutamate) 투여 후의 5밀리 초마다의 표준편차치를 정규분포에 근사한 그래프, 그래프 a는 TTX를 10분간 작용시킨 후 글루타민산염(Glutamate)을 투여하여, 5밀리 초마다의 표준편차치를 정규분포에 근사한 그래프이다. 도 10에 도시하는 바와 같이, 50μM의 글루타민산염(Glutamate) 첨가에 의해, 분포의 평균치는 가로축을 따라 컨트롤에 의해 오른쪽으로 쉬프트하고, 그리고 반값 폭은 증가하였다. 한편, 1μM의 TTX 작용에 의해, 분포의 평균치는 가로축에 따라서 컨트롤에 의해 왼쪽으로 쉬프트하고, 그리고 그 반값 폭은 감소하였다. 이렇게, 실시예 2와 마찬가지로, 본 실시예에 의한 신호 활성도 추출 방법에 의해, 약품의 작용 효과의 정성적 또는 정량적인 분류를 하는 것이 가능한 것을 알 수 있다. 더욱이, 근사한 각각의 정규분포의 반값 폭을 약제 효과의 분류의 팩터로서 가함으로써, 약제 효과의 상세한 클래스 구분이 가능하다.
(실시예 5)
쥐 대동맥 유래 혈관 평활근 세포를 사용하여 각종 Ca 채널 블로커의 효과를 세포 외 기록법에 의해 측정하여, 실시예 2와 동일한 신호 추출 방법에 의해 이온 채널 활성도를 측정하였다.
세포 외 기록에는 실리콘 기판 상 2밀리각의 면적에 직경 20미크론, 깊이 20미크론의 구멍을 형성하여, 구멍 내에 직경 5미크론의 관통 구멍을 100개 설치한 세포 외 기록 전극을 사용하였다. 100개의 관통 구멍에는 평활근 세포가 1개씩 보존되며, 이면으로부터 흡인함으로써 세포를 고정시켜 측정하고 있다. 측정용 전극은 실리콘 기판의 이면에 금 증착에 의해 배치하여, 세포의 채널 개폐에 따르는 전기적 변화를 검출할 수 있도록 하였다. 이렇게 하여 세포 외 기록 전극 상에 조제한 세포를 ω-CgTxMVIIC(P/Q 타입), Nifedipine(L 타입) 및 ω-CgTxGVIA(N 타입)의 Ca 채널의 블로커로 각각 처리하였을 때의 평활근 세포의 노르아드레날린에 대한 효과를 비교한 결과를 도 11에 도시한다. 도면 중의 5개 곡선은 그들 정점이 존재하는 위치순으로, 왼쪽으로부터 각각 이하의 약제를 투여하였을 때의 응답을 도시한다. Nifedipine(L형 Ca 채널 조해제) 1μM+Noradrenaline 50μM(굵은 점선), 약제 없음(컨트롤)(일점쇄선), ω-CgTxMVIIC(P/Q형 Ca 채널 조해제) 1μM+Noradrenaline 50μM(굵은 2점쇄선), ω-CgTxGVIA(N형 Ca 채널 조해제) 1μM+Noradrenaline 50μM(점선) 및 Noradrenaline 50μM(실선).
이렇게, 각각의 타입의 블로커에 의존하여, 특징적인 편차치를 정규분포에 근사한 그래프를 얻을 수 있었다.
이렇게, 본 실시예에 의한 신호 추출 방법을 사용하여, 세포에의 약품 투여 전후 또는 그 투여량에 대한 채널 활성도의 절대치나 채널 활성도의 증감을 비교함으로써, 세포 채널 활성도의 검출이나, 약품의 작용 효과의 정성적 또는 정량적인 분류를 하는 것이 가능한 것이 도시되었다.
(실시예 6)
대장균 유래의 DNA를 Eco RI, Hind III에서 2중 소화한 샘플(산물인 단편 A 내지 H를 발생시킨다)을 피검체 시료로서 사용하였다. 슬라이드 글래스 상에는 도 12에 도시한 바와 같이, 2중 소화 산물의 1개 사슬 DNA와 상보적인 프로브로, A행에는 산물 A의 1개 사슬 DNA에 상보적인 염기 배열 중 0 내지 5의 염기를 다른 염기로 치환한 프로브를 좌측으로부터 수순대로 각각 고정화시켜, B행에는 산물 B의 1개 사슬 DNA에 상보적인 염기 배열 중 0 내지 5의 염기를 다른 염기로 치환한 프로브를 마찬가지로 고정화시켰다. C 내지 H행에 대해서도 마찬가지로 각 산물의 1개 사슬 DNA에 상보적인 염기 배열 중 0 내지 5의 염기를 다른 염기로 치환한 산물 C 내지 H에 대응하는 프로브를 고정화시켰다. 그리고, 슬라이드 글래스 상에 모든 행, 열에 따른 반응 링을 설치하여, Eco RI, Hind III에서 2중 소화하여, 100℃ 가열에 의해 1개 사슬에 해리시킨 대장균 유래의 DNA 샘플 용액을 적하하였다. 이 때 각 반응 링 내에는 Cyber Green I와 같은 2개 사슬 DNA에 반응하는 지시약을 첨가해 두고, 온도를 5℃에서 5분 걸러 5℃씩 올려, 최종적으로 80℃까지 올려, 형광 측정을 개시하였다.
C행에 대해서, 각 온도에 있어서의 형광 강도를 샘플링 속도 10kHz에서 판독하였을 때의 시계열 변화를 도 13에 도시하였다. 도 13에 도시되는 바와 같이, 치환 염기수가 적을수록, 즉 하이브리다이제이션이 강할수록 형광 강도가 컸다. 산물(A, B, D 내지 H)행에 대해서도 동일한 결과가 얻어졌다. 더욱이, C행에 대해서 얻어진 데이터에 대해서, 실시예 2와 동일한 방법에 의해, 측정 개시 후 45분에서 50분 사이의 5분간에 있어서의 형광 강도 데이터를 정규분포에 근사하여 비교한 결과를 도 14에 도시한다. 도 14에 도시되는 바와 같이, 정규분포에 근사한 곡선의 정점 전후에 있어서의 기울기 또는 정규분포의 반값 폭, 분산 또는 표준편차는 치환 염기수가 적을수록, 즉 하이브리다이제이션이 강할수록 커졌다. 이 결과에 의 해, 본 발명에 의한 신호 처리에 의해, 1염기 차이에 의한 2개 사슬 형성 특성의 차이를 검출할 수 있는 것을 알았다.
이렇게, 본 발명에 의한 유의 신호의 추출 방법은 세포의 활동 상황뿐만 아니라 DNA의 물성 변화 평가, 즉 DNA 진단, SNP 해석 등에도 대단히 유효한 것이 나타났다.
(실시예 7)
쥐 대동맥 유래 혈관 평활근 세포를 특수 가공을 실시한 반도체 기판 상에 배양하였다.
이 반도체 기판은 1mm2의 면적에 직경 5미크론의 관통 구멍을 30미크론 피치로 100개 구비하고 있다. 이 반도체 기판은 그 표면에 0.01%(w/v) 콜라겐 type I 용액(Sigma C8919)을 10μg/cm2의 밀도로 부여하여 37℃에서 30분간 반응시켜, 바람에 건조시킴으로써 콜라겐을 코팅한 것이다. 쥐 대동맥 유래 혈관 평활근 세포는 멸균수로 헹군 기판 상에서 배양하였다. 배양 후 3일 후에 이하의 실험을 행하였다.
이온 채널의 활성도 측정 시에는 반도체 기판의 이면으로부터 일정한 압력을 가하여 혈관 평활근 세포를 흡인하여, 반도체 기판에 세포를 밀착시켜 실험을 행하였다. 평활근 세포는 노르에피네프린(norepinephrine) 10μM로 자극하였다. 실험계는 평활근 세포를 10μM의 노르에피네프린으로 자극하여, 60초간의 전위 변화를 측정하는 것으로 하였다. 도 15는 얻어진 시계열 데이터를 실시예 2에 도시한 방법에 의해 정규분포에 근사하여, 이 때의 평균치를 플롯한 것이다. 단, 시계열 데이터의 구분 개시 시점을 실험 스타트로부터 10밀리 초씩 어긋나게 하여 시간차를 설치하여, 그 시점까지의 측정 데이터는 추출되지 않도록 하였다. 이어서, 거기에서, 100밀리 초마다의 표준편차를 계산함으로써, 자극제에 의한 이온 채널의 활성도를 보다 명확하게 추출하는 것을 행하였다. 이 결과, 도 15에 도시한 바와 같이, 얻어지는 플롯이 약제를 투여하지 않을 때에 비하여 분명히 계급치가 높은 쪽으로 이행하는 것을 알았다. 단, 시간차 50밀리 초까지는 보다 명확하게 평균치의 어긋남을 추출할 수 있었지만, 그 이상의 시간차는 반대로 활성도 추출에는 유효하지 않은 것을 알았다. 이것은 본 실험계에 있어서의 결과로, 다른 세포, 자극제를 사용하였을 때에는 각각 특유의 특징을 나타낸다고 생각할 수 있다.
(실시예 8)
10μM의 노르에피네프린 자극 시에, 필요에 따라서, 조해제로서 10μM의 프라조신(prazosin)(α1 블로커)을 존재시킨 점을 제외하고 실시예 7과 동일한 실험을 하였다. 실험계는 우선 평활근 세포를 10μM의 노르에피네프린으로 자극하여, 60초간의 전위 변화를 측정하였다. 이 때, 도 16에 도시한 바와 같이, 시계열 데이터의 100밀리 초마다의 표준편차의 1초간에 있어서의 평균치의 플롯을 검은 삼각으로 도시하였다. 더욱이 100밀리 초마다의 구분을 10밀리초 어긋나게 한 표준편차의 1초간에 있어서의 평균치의 플롯을 하얀 삼각으로 도시하였다. 다음으로 노르에피네프린 10μM으로 자극하기 전에, 평활근 세포를 프라조신 10μM으로 10분간 처리하였을 때에 동일한 신호 처리를 가하였을 때의 데이터를 각각 검은 동그라미와 하얀 동그라미로 도시하였다. 하얀 삼각은 100밀리초마다의 구분을 10밀리초 어긋나게 한 표준편차의 1초간에 있어서의 평균치로, 검은 삼각에 도시되는 결과와 대응한다. 이 결과로부터, 시계열 데이터를 시간차를 가하여 처리함으로써, 자극제에 의한 반응을 보다 명확하게 얻을 수 있는 가능성이 도시되었다. 본 결과는 이 방법이 자극에 의해 활동 타이밍이 다른 채널 타입을 식별할 수 있는 가능성을 도시하고 있다. 더욱이, 이 방법을 사용하면, 예를 들면, 표준편차의 평균치에 있어서, 어느 임의의 임계치를 설정함으로써, 자극제의 강약이나 조해제의 강약 판단도 가능한 것을 시사하고 있다.
이상과 같이, 본 발명에 의한 유의 신호의 추출 방법은 일정한 샘플링 속도 또는 주파수로 들어간 디지털 신호를 여러 가지로 구분을 함으로써, 노이즈 중에서 생체 반응에 따르는 유의한 신호를 추출하여, 측정 및 분류하는 것이 가능하다.
또한, CCD 카메라를 사용한 형광 화상에 있어서의 형광 강도 변화를 디지털 신호로 입력한 경우에 있어서, 형광 강도에서는 변화가 인정되지 않는 경우라도, 본 발명의 유의 신호의 추출 방법에 의해, 생체는 원래부터 화학적, 물리적 변화에 있어서의 미약한 변화를 추출, 측정 및 분류하는 것이 가능해진다.
또한, 상기 실시예에서는 도 2 또는 도 3에 개략을 도시하는 장치 구성 및 공정을 사용하였지만, 이 대신, 도 4 또는 도 5에 도시하는 장치 구성 및 공정을 사용하여도 된다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 의한 이온 채널 활성도 추출 방법에 있어서의 장치 구성 및 공정의 개략을 도시하는 도면이다. 본 장치는 신경 세포로부터 발 생한 활동 전위를 측정하는 측정부(101)와, 일정 시간마다 표준편차 계산을 하는 표준편차 계산 공정(102), 표준편차의 계산을 하는 시간을 결정하는 샘플 시간 결정 공정(104), 얻어진 복수의 표준편차로 이루어지는 1개의 표준편차군을 일정 폭의 표준편차를 단위로 하는 복수의 계급으로 분류하여, 상기 계급을 X축으로 하고, 상기 계급의 각각에 존재하는 상기 표준편차의 개수를 Y축으로 하는 좌표 상에 상기 표준편차군 각각의 표준편차를 플롯하여, 얻어진 그래프를 정규분포에 근사하는 정규분포 근사 공정(103), 얻어진 정규분포의 평균치 및 반값 폭을 계산하는 평균치·반값 폭 계산 공정(106) 및 얻어진 평균치 및 반값 폭으로부터 이온 채널 활성도를 분류하는 활성도 분류 공정(109)을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 하드디스크를 내장하는 컴퓨터(100)와 활성도를 표시하는 CRT 등의 데이터 표시부(110)에 의해 구성되어 있다.
또한 도 5는 본 발명의 또 다른 실시예에 의한 신호 추출 방법에 있어서의 장치 구성 및 공정의 개략을 도시하는 도면이다. 본 장치는 신경 세포에 자극을 주는 자극 발생부(111)와, 신경 세포로부터 발생한 활동 전위를 측정하는 복수의 측정부(101)와, 복수의 측정부(1O1)에서 얻어진 신호를 가산하는 신호 가산 공정(1O7), 일정 시간마다 표준편차 계산을 하는 표준편차 계산 공정(102), 얻어진 복수의 표준편차로 이루어지는 표준편차군을 일정 폭의 표준편차를 단위로 하는 복수의 계급으로 분류하여, 상기 계급을 X축으로 하고, 상기 계급의 각각에 존재하는 상기 표준편차의 개수를 Y축으로 하는 좌표 상에 표준편차 각각을 플롯하여, 얻어진 그래프를 정규분포에 근사하는 정규분포 근사 공정(103), 얻어진 정규분포의 평 균치 및 반값 폭을 계산하는 평균치·반값 폭 계산 공정(106) 및 얻어진 평균치 및 반값 폭으로부터 이온 채널 활성도를 분류하는 활성도 분류 공정(109)을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 하드디스크를 내장하는 컴퓨터(100)와, 활성도를 표시하는 CRT 등의 데이터 표시부(110)에 의해 구성되어 있다.
이상, 본 발명을 실시예를 참조하여 설명하였지만, 본 발명은 이들에 한정되는 것이 아니라, 본 발명의 취지를 일탈하지 않는 범위 내에서, 당업자의 지식에 근거하여 각종 개량, 수정 및 변형을 가한 양태로 실시 가능하다.
식별하는 것이 곤란 또는 불가능한 신호 중에서 유의 신호를 추출하는 방법이 제공된다. 특히, 전용 제어 장치를 필요로 하지 않는 간단한 측정 프로브를 사용함으로써, 용이하게 단시간에 측정이 가능하고, 또한 화학 물질을 이용하지 않기 때문에, 부작용이나 형광 감도의 경시 변화를 고려할 필요가 없는 세포 전체에 걸치는 매크로한 채널 활성도의 측정 및 분류를 가능하게 하는 방법, 약품 스크리닝에 적용 가능한 방법이 제공된다.
본 발명에 의한 유의 신호의 추출 방법은 약품 스크리닝, DNA 해석, 단백질 해석, DNA 및 단백질 기능 해석 등에 응용 가능하다. 예를 들면, 전기 생리학적 세포 기능 측정, 전기 화학적 DNA 해석 등 디지털 신호에 의해 입력된 신호에서의 유의한 신호를 추출하여, 측정 및 분류할 수 있으며, 고속 약품 스크리닝의 응용에 있어서 대단히 유용하다. 또한, DNA 해석 분야에 있어서는 형광식 인터카레이터(intercalater)나 전기 화학적 측정을 사용한 SNP 해석에 있어서, 반응 온도에 의존한 하이브리다이즈 해석을 하는 것이 가능하여, 의약품 개발이나 DNA 진단 분야에 유용하다.

Claims (20)

  1. 적어도 1개의 측정 대상으로부터 발생한 신호로부터 목적 신호를 추출하는 방법으로서,
    (A) 측정 대상으로부터 발생한 시계열 신호를, 복수의 데이터로 이루어지는 데이터군으로서 취득하는 공정,
    (B) 상기 데이터군으로부터 복수의 추출 데이터군을 취득하는 공정으로서, 상기 추출 데이터군 각각이 상기 데이터군으로부터 선택되는 일정한 개수의 데이터로 구성되는, 상기 공정,
    (C) 상기 복수의 추출 데이터군의 표준편차를 계산하여 표준편차군을 얻는 공정, 및
    (D) 상기 표준편차군을 구성하는 표준편차 각각을 참조하여 상기 목적 신호를 선택하는 공정을 포함하는, 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 공정 (D)에 있어서의 참조가 상기 표준편차군을 구성하는 각각의 표준편차의 평균치를 계산하는 것인, 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 공정 (D)에 있어서의 참조가 상기 표준편차 각각을 일정 폭의 표준편차 를 단위로 하는 복수의 계급으로 분류하여, 상기 표준편차 각각을 상기 계급과, 상기 계급의 각각에 존재하는 상기 표준편차의 개수를 축으로 하는 좌표 상에 플롯하는 것, 얻어진 그래프를 정규분포에 근사하는 것, 및 얻어진 상기 정규분포의 평균치, 반값 폭 및 분산 또는 표준편차를 계산하는 것인, 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 추출 데이터군을 구성하는 데이터의 개수를 변화시켜, 상기 공정 (B) 내지 (C)를 복수회 행하는 공정을 더 포함하는, 방법.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 추출 데이터군을 구성하는 데이터의 개수 및 상기 계급의 폭을 변화시켜, 상기 공정 (B) 내지 (D)를 복수회 행하는 공정을 더 포함하며, 얻어지는 복수의 상기 정규분포의 평균치, 반값 폭 및 분산 또는 표준편차로부터 상기 목적 신호를 선택하는, 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 공정 (A) 이후에, 상기 측정 대상의 각각에 대해서 취득된 데이터군을 가산하는 공정을 더 포함하는, 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 공정 (A) 이후에, 상기 측정 대상의 각각에 대해서 취득된 데이터군을 감산하는 공정을 더 포함하는, 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 공정 (A) 이전에, 상기 측정 대상의 각각을 동시에 자극하는 공정을 더 포함하는, 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 공정 (D)에 있어서의 참조가 상기 표준편차의 각각을 일정 폭의 표준편차를 단위로 하는 복수의 계급으로 분류하여, 상기 복수의 표준편차를 상기 계급과, 상기 계급의 각각에 존재하는 상기 표준편차의 개수를 축으로 하는 좌표 상에 플롯하는 것, 얻어진 그래프를 지수 감소, 지수 증가, 가우스, 로렌츠, 시그마, 다중 피크 및 비선형으로 이루어지는 군으로부터 선택되는 곡선 근사 해석에 의해 근사하는 것, 및 얻어진 근사 곡선의 정점 전후에서의 경사를 얻는 것을 포함하는, 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 공정 (B)에서의 선택이 시계열적으로 행해지는, 방법.
  11. 제 2 항에 있어서,
    상기 공정 (B) 내지 (D)를 반복하며, 상기 공정 (B)에서의 선택이 시계열적으로 행해져, 각 반복에서의 상기 추출 데이터군의 최초 데이터가 일정한 시간 간격을 두고 선택되며, 그리고 각 반복에서 얻어지는 표준편차군 각각의 평균치를 비교하는 공정을 더 포함하는, 방법.
  12. 제 3 항에 있어서,
    상기 공정 (B) 내지 (D)를 반복하며, 상기 공정 (B)에서의 선택이 시계열적으로 행해져, 각 반복에서의 상기 추출 데이터군의 최초 데이터가 일정한 시간 간격을 두고 선택되며, 그리고 각 반복에서 얻어지는 표준편차군 각각의 정규분포의 평균치를 비교하는 공정을 더 포함하는, 방법.
  13. 제 3 항에 있어서,
    상기 (B) 내지 (D)를 반복하며, 상기 공정 (B)에서의 선택이 시계열적으로 행해져, 각 반복에서의 상기 추출 데이터군의 최초 데이터가 일정한 시간 간격을 두고 선택되며, 그리고 각 반복에서 얻어지는 표준편차군 각각의 정규분포의 반값 폭, 분산 또는 표준편차를 비교하는 공정을 더 포함하는, 방법.
  14. 제 1 항에 있어서,
    상기 공정 (D)에서의 참조가 상기 표준편차군으로부터 복수의 추출 표준편차군을 얻는 것을 포함하며, 여기서 상기 추출 표준편차군 각각이 상기 표준편차군으로부터 시계열적으로 선택되는 일정한 개수의 표준편차로 구성되며,
    상기 일정한 개수의 표준편차의 평균치 및 평균치의 시계열적인 증가율을 계산하는 공정,
    얻어지는 추출 표준편차군 각각의 평균치를 미리 설정된 설정치와 비교하는 공정,
    상기 설정치와 일치하거나 또는 그것보다 큰 평균치를 주는 표준편차군에 대응하는 시계열 신호의 발생 시각(a)을 동정(同定)하는 공정,
    상기 (a) 이후의 추출 표준편차군의 평균치의 시계열적인 증가율을 미리 설정된 설정치와 일치하거나 또는 그것보다 작은 증가율을 주는 표준편차군에 대응하는 시계열 신호의 발생 시각(b)을 동정하는 공정,
    상기 발생 시각(a) 및 (b)에 근거하여 유의 신호를 얻는 공정을 더 포함하는, 방법.
  15. 제 1 항에 있어서,
    상기 측정 대상이 세포이고, 그리고 상기 목적 신호가 이온 채널, 수용체의 활성화 또는 세포 내 신호 전달계의 작동에 수반되는 신호인, 방법.
  16. 제 1 항에 있어서,
    상기 측정 대상이 세포이고, 그리고 상기 목적 신호가 피검 화학 물질에 대하여 응답하는 세포가 발생하는 유의 신호이며,
    상기 공정 (A)이 상기 세포에 대한 작용이 기지인 표준 화학 물질의 존재 하 및 상기 피검 화학 물질의 존재 하에서 각각 실시되며, 상기 표준 화학 물질의 존재 하에서 얻어지는 상기 평균치와, 상기 피검 화학 물질의 존재 하에서 얻어지는 상기 평균치를 비교하는 공정을 더 포함하는, 방법.
  17. 제 1 항에 있어서,
    상기 측정 대상이 세포이고, 그리고 상기 목적 신호가 피검 화학 물질에 대하여 응답하는 세포가 발생하는 유의 신호이며,
    상기 공정 (A)이 상기 세포에 대한 작용이 기지인 표준 화학 물질의 존재 하 및 상기 표준 화학 물질과 상기 피검 화학 물질과의 공존 하에서 각각 실시되며, 상기 표준 화학 물질의 존재 하에서 얻어지는 상기 평균치와, 상기 표준 화학 물질과 상기 피검 화학 물질과의 존재 하에서 얻어지는 상기 평균치를 비교하는 공정을 더 포함하는, 방법.
  18. 제 1 항에 있어서,
    상기 측정 대상이 핵산이고, 그리고 상기 목적 신호가 핵산의 2개 사슬 형성에 수반되는 유의 신호인, 방법.
  19. (A) 측정 대상으로부터 발생하는 시계열 신호를 복수의 데이터로 이루어지는 데이터군으로서 취득하는 수순,
    (B) 상기 데이터군으로부터 복수의 추출 데이터군을 얻는 수순으로서, 상기 추출 데이터군의 각각이 상기 데이터군으로부터 선택되는 일정한 개수의 데이터로 구성되는, 수순
    (C) 상기 복수의 추출 데이터군의 표준편차를 계산하여 표준편차군을 얻는 수순 및
    (D) 상기 표준편차군을 구성하는 표준편차 각각을 참조하여, 상기 목적 신호를 선택하는 수순을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
  20. 컴퓨터에 (A) 측정 대상으로부터 발생하는 시계열 신호를 복수의 데이터로 이루어지는 데이터군으로서 취득하는 수순, (B) 상기 데이터군으로부터 복수의 추출 데이터군을 얻는 수순으로서, 상기 추출 데이터군 각각이 상기 데이터군으로부터 선택되는 일정한 개수의 데이터로 구성되는, 상기 복수의 추출 데이터군을 얻는 수순, (C) 상기 복수의 추출 데이터군의 표준편차를 계산하여 표준편차군을 얻는 수순, 및 (D) 상기 표준편차군을 구성하는 표준편차 각각을 참조하여 상기 목적 신호를 선택하는 수순을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 기록 매체.
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Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3891111B2 (ja) * 2002-12-12 2007-03-14 ソニー株式会社 音響信号処理装置及び方法、信号記録装置及び方法、並びにプログラム
TWI439705B (zh) * 2007-07-26 2014-06-01 N trig ltd 用於診斷格柵式數位器之系統與方法
CN101488223B (zh) * 2008-01-16 2012-03-28 中国科学院自动化研究所 基于曲线均值标准差描述子的图像曲线特征匹配方法
US20130069948A1 (en) * 2011-09-15 2013-03-21 Zerofootprint Software Inc. System and method for processing and displaying data relating to consumption data
JP6256336B2 (ja) * 2012-07-02 2018-01-10 日本電気株式会社 流量予測装置、流量予測方法及び流量予測プログラム
CN103499700B (zh) * 2013-09-30 2014-12-10 深圳理邦实验生物电子有限公司 一种应用于细胞分析仪的信号有效性分析方法及其装置
WO2016017171A1 (ja) * 2014-08-01 2016-02-04 日本電気株式会社 流量予測装置、混合比推定装置、方法およびコンピュータ読み取り可能記録媒体
US11570188B2 (en) * 2015-12-28 2023-01-31 Sixgill Ltd. Dark web monitoring, analysis and alert system and method
IT201700068751A1 (it) * 2017-06-21 2018-12-21 Torneria Ferraro S P A Metodo di verifica di ingranaggi a vite senza fine.
CN111581761B (zh) * 2019-01-30 2022-11-04 中国石油天然气股份有限公司 基于岩石粒度的数据处理方法、装置及存储介质
CN112683873B (zh) * 2021-03-22 2021-06-01 泛肽生物科技(浙江)有限公司 液态芯片的检测模型构建方法及装置、分析方法及装置
CN113197551B (zh) * 2021-05-07 2023-08-04 中国医学科学院生物医学工程研究所 多模生理神经信号检测与实验刺激时间对齐方法

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB1310572A (en) * 1970-03-09 1973-03-21 Telomex Group Ltd Computing circuits
US3952185A (en) * 1975-01-17 1976-04-20 Philip Morris Incorporated Standard deviation determining apparatus
DE2605485B2 (de) * 1976-02-12 1980-05-29 Carl Schenck Ag, 6100 Darmstadt Verfahren zum relativen Einstellen der Drehachsen von in Serie zu bearbeitenden Werkstücken in einer Zentriermaschine
US5170359A (en) * 1984-07-19 1992-12-08 Presearch Incorporated Transient episode detector method and apparatus
JPH064062B2 (ja) * 1984-10-31 1994-01-19 シチズン時計株式会社 時間の関数となるデ−タの測定装置
JP2893610B2 (ja) * 1990-06-07 1999-05-24 オムロン株式会社 細胞分析装置
JPH0534263A (ja) * 1991-07-26 1993-02-09 Omron Corp 細胞分析装置
US5594637A (en) * 1993-05-26 1997-01-14 Base Ten Systems, Inc. System and method for assessing medical risk
JP2928714B2 (ja) * 1993-12-28 1999-08-03 アサヒビール株式会社 細胞活性度判定方法及び装置
CN1183121A (zh) * 1996-01-24 1998-05-27 松下电器产业株式会社 测定组织或细胞物理化学特性的方法、检测药品的方法及其装置
WO1998002760A1 (en) * 1996-06-28 1998-01-22 Milkovich Systems Engineering Improved fast fourier transform sensor processor using enhanced frequency domain principles
JP3350421B2 (ja) * 1997-11-06 2002-11-25 日立ソフトウエアエンジニアリング株式会社 バイオチップ読取装置及びバイオチップ読取方法
JP2001041955A (ja) * 1999-08-03 2001-02-16 Tokyo Univ Of Pharmacy & Life Science 脳浮腫の解析方法

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