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1. 发明公开

KR1020160008966A 번역후변형에 영향을 주는 단일염기다형성 데이터베이스 구축 방법 및 장치 无效
标题翻译：用于建立影响翻译后修饰的单核多核苷酸多态性的方法与装置
公开(公告)号：KR1020160008966A
公开(公告)日：2016-01-25
申请号：KR1020150096365
申请日：2015-07-07
申请人： 한국과학기술원
发明人： 이관수 , 김율 , 강지용
IPC分类号： G06F19/22 , G06F19/28 , G06F19/12
摘要： 장치가번역후변형(Post-Translational Modification, PTM)에영향을주는단일염기다형성(Single Nucleotide Polymorphism, SNP) 데이터베이스를구축하는방법으로서, PTM 데이터와상기 PTM 데이터에관련된 SNP 데이터를수집하는단계, 그리고상기 PTM 데이터와상기 SNP 데이터가대응된 PTM-SNP 정보를생성하는단계를포함한다.
摘要翻译：本发明涉及构建影响翻译后修饰（PTM）的单核苷酸多态性（SNP）数据库的方法。该方法包括以下步骤：收集与PTM数据相关的PTM数据和SNP数据; 并生成PTM数据与SNP数据相匹配的PTM-SNP信息。

2. 发明授权

KR102042824B1 류마티스관절염 예후 예측용 SNP 마커 세트 有权
公开(公告)号：KR102042824B1
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：KR1020170079278
申请日：2017-06-22
申请人： 한국과학기술원 , 한양대학교 산학협력단
发明人： 이관수 , 김율 , 배상철 , 주영빈 , 이혜순
IPC分类号： C12Q1/68

3. 发明授权

KR102042823B1 류마티스관절염 예후 예측용 SNP 마커 세트 有权
公开(公告)号：KR102042823B1
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：KR1020190086003
申请日：2019-07-16
申请人： 한국과학기술원 , 한양대학교 산학협력단
发明人： 이관수 , 김율 , 배상철 , 주영빈 , 이혜순
IPC分类号： C12Q1/6883

4. 发明公开

KR1020160144062A 다수준생물학정보기반 류마티스관절염 연관 단일염기다형성 지표 발굴 시스템 및 방법 审中-实审
标题翻译：系统与方法
公开(公告)号：KR1020160144062A
公开(公告)日：2016-12-16
申请号：KR1020150080333
申请日：2015-06-08
申请人： 한국과학기술원
发明人： 이관수 , 김율
IPC分类号： G06F19/22 , G06F19/28 , G01N33/564
摘要： 전장유전체분석을통해질병과통계적으로유의미한관계에있는단일염기다형성을우선선별후, DNA 상위치한기능부위를고려한연관유전자를맵핑하고, 단일염기다형성연관유전자의기능을다양한생물학적데이터베이스로부터수집한질병연관기능과비교해실제질병과높은연관성을가지는단일염기다형성마커를선정한다.

5. 发明授权

KR101373254B1 도메인 예측 장치, 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 有权
标题翻译：用于实现其的域预测装置，方法和计算机可读记录记录程序
公开(公告)号：KR101373254B1
公开(公告)日：2014-03-13
申请号：KR1020120023595
申请日：2012-03-07
申请人： 한국과학기술원
发明人： 이관수 , 김진욱 , 김진기 , 김율
IPC分类号： G06F19/10 , G06F19/24 , G06F19/28
摘要： 본 발명의 한 실시예에 따른 도메인 예측 장치는 도메인의 서열 정보, 아미노산 서열의 물리화학적 특징 정보 및 이차 구조 정보 중 적어도 하나를 저장하는 데이터베이스, 서열 정보, 상기 물리화학적 특징 정보 및 상기 이차 구조 정보를 이용하여 상기 서열 정보에 대한 서열 특징을 추출하는 서열 특징 추출부, 상기 서열 특징을 기계 학습하는 기계 학습부, 그리고 입력된 단백질의 서열 정보로부터 후보 서열을 추출하고, 상기 서열 특징 추출부에 의하여 추출된 상기 후보 서열의 서열 특징 및 상기 기계 학습부에서 기계 학습된 상기 도메인의 서열 특징을 이용하여 상기 후보 서열에 대응하는 도메인을 예측하는 서열 분석부를 포함한다.

6. 发明公开

KR1020170047037A 임상 및 바이오 정보 통합 질병 예후예측 시스템 및 방법 审中-实审
标题翻译：临床和生物信息综合疾病预后预测系统和方法
公开(公告)号：KR1020170047037A
公开(公告)日：2017-05-04
申请号：KR1020150147424
申请日：2015-10-22
申请人： 한국과학기술원
发明人： 이관수 , 김율
IPC分类号： G06F19/12 , G06F19/22 , G06F19/24
摘要： 질병예후예측시스템이임상및 바이오정보를통합하여질병을예후예측하는방법으로서, 수집한질병유전자및 연관유전자를맵핑하는단계, 매핑한질병유전자및 연관유전자를기반으로질병특이적네트워크를구축하는단계, 그리고네트워크전파기법을사용해상호작용네트워크내 유전자들의질병연관점수를계산하는단계를포함한다.
摘要翻译：该系统的疾病预后预测步骤是通过整合临床和生物特征数据，映射所述聚集疾病基因，并建立一个特定的网络的疾病作为疾病的预后的方法相关遗传，映射疾病基因，以及基于所述相关联的基因并使用网络传播技术计算交互网络中基因的疾病相关得分。

7. 发明公开

KR1020160010360A 아세부토롤 또는 이의 약학적으로 허용 가능한 염을 유효성분으로 포함하는 당뇨병의 예방 또는 치료용 약학 조성물 无效
标题翻译：用于预防或治疗包含ACEBUTOLOL或药物可接受的作为有效成分的药物的糖尿病的药物组合物
公开(公告)号：KR1020160010360A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：KR1020150101506
申请日：2015-07-17
申请人： 한국과학기술원
发明人： 이관수 , 오기민 , 정난영 , 김율
IPC分类号： A61K31/167 , A23L1/30 , A61K9/00 , A61K9/20 , A61K9/48 , A61K47/36 , A61K47/38
摘要： 본발명은당뇨병예방및 치료용약학조성물에관한것이다. 본발명에따른아세부토롤(Acebutolol)은 JNK1와 JIP1의상호작용을저해하여 JNK1 인산화를감소시킴으로혈당을유의적으로낮추는효과가있다. 따라서아세부토롤은기존에알려진혈압을낮추는효과외에도 JNK1와 JIP1의상호작용을저해함으로써혈당을낮추어항당뇨효과를이끄는시너지약물로서의활용이기대된다.
摘要翻译：本发明涉及预防或治疗糖尿病的药物组合物。根据本发明的依替泊洛可阻碍JNK1与JIP1之间的相互作用，并通过减少JNK1的磷酸化显着降低血糖水平。除了已知的降低血压的效果之外，通过阻止JNK1和JIP1之间的相互作用，乙酰布洛尔通过降低血糖水平具有抗糖尿病作用。因此，预期乙酰托洛尔可有效地用作具有协同作用的药物。

8. 发明公开

KR1020130102395A 도메인 예측 장치, 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 有权
标题翻译：用于实现其的域预测装置，方法和计算机可读记录记录程序
公开(公告)号：KR1020130102395A
公开(公告)日：2013-09-17
申请号：KR1020120023595
申请日：2012-03-07
申请人： 한국과학기술원
发明人： 이관수 , 김진욱 , 김진기 , 김율
IPC分类号： G06F19/10 , G06F19/24 , G06F19/28
CPC分类号： G06F19/24 , G06F19/16 , G06F19/28
摘要： PURPOSE: A domain prediction device, a method, and a computer-readable recording medium for recording a program for performing thereof in a computer are provided to predict a domain, based on physico-chemical properties of an amino acid sequence and a secondary structure of a protein, which is difficult to predict with a method for comparing only similarities between sequences. CONSTITUTION: A domain prediction device, a method, and a computer-readable recording medium for recording a program for performing thereof in a computer comprise the following steps: a database (100) stores sequential information of a domain, physico-chemical property information of an amino acid sequence, and secondary structure information; a sequence feature detecting part (200) extracts a sequence feature about the sequential information by using the sequential information, the physico-chemical property information, and the secondary structure information; a machine learning part (300) machine-learns a sequence feature; a sequence analysis part (400) extracts a candidate sequence from inputted protein sequential information; and the sequence analysis part predicts a domain corresponding to the candidate sequence by using a sequence feature of the domain which is machine-learned from the machine learning part. [Reference numerals] (100) Database; (110) Domain DB; (120) Physicochemical feature DB; (130) Secondary structure DB; (200) Sequence feature detecting part; (210) Physicochemical feature generating unit; (220) Secondary structure generating unit; (230) Sequence feature combination unit; (300) Machine learning part; (310) Separating unit; (320) Training unit; (330) Importance determining unit; (400) Sequence analysis part; (410) Input unit; (420) Candidate sequence extracting unit; (430) Domain prediction unit; (440) Output unit
摘要翻译：目的：提供一种用于在计算机中记录用于执行程序的域预测装置，方法和计算机可读记录介质，用于基于氨基酸序列和二级结构的物理化学性质来预测域一种蛋白质，难以用仅用于比较序列之间相似性的方法来预测。构成：用于记录在计算机中执行的程序的域预测装置，方法和计算机可读记录介质包括以下步骤：数据库（100）存储域的顺序信息，物理化学属性信息氨基酸序列和二级结构信息; 序列特征检测部分（200）通过使用顺序信息，物理化学性质信息和二级结构信息来提取关于顺序信息的序列特征; 机器学习部分（300）机器 - 学习序列特征; 序列分析部分（400）从输入的蛋白质序列信息中提取候选序列; 并且序列分析部分通过使用从机器学习部分机器学习的域的序列特征来预测与候选序列相对应的域。（附图标记）（100）数据库; （110）域DB; （120）物理化学特征DB; （130）二次结构DB; （200）序列特征检测部分; （210）物理化学特征生成单元; （220）二次结构生成单元; （230）序列特征组合单位; （300）机器学习部分; （310）分离单元; （320）培训单位; （330）重要性确定单元; （400）序列分析部分; （410）输入单元; （420）候选序列提取单元; （430）域预测单元; （440）输出单元

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