説明

株式会社国際バイオインフォマティクス研究所により出願された特許

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【課題】DNAマイクロアレイに相当する再使用が容易なプローブセットを容易に設計・変更可能とする核酸情報の処理技術を提供する。
【解決手段】核酸情報処理装置であって、複数の塩基配列の情報を記憶する記憶部130と、類似度の閾値を特定する情報を受け付ける入力処理部111と、入力処理部111等で指定を受け付けたクラスタリングの対象となるターゲットフラグメントの塩基配列データ全てを、BLASTソフトウェアにて取り扱い可能な形式のデータへ変換するクラスター制御部118等、とを備える。 (もっと読む)


【課題】DNAマイクロアレイに相当する使用有効期限のないプローブセットを用いて容易にハイブリダイゼーション結果を得る装置を提供する。
【解決手段】インポートデータ1には、シークエンサーから出力されたターゲットのフラグメント塩基配列情報であるシークエンス・データおよびDNAチップを用いた実験で得られたDNAチップ実験データがインポートされ、処理機能2は、インポートしたシークエンス・データおよびDNAチップ実験データならびにこれらを用いて行う様々な解析結果を格納しておくデータベース3を利用し、シークエンス・データをクラスタリング処理する機能、クラスタリングされたデータに基づいてデジタルDNAチップを設計するデジタルDNAチップ設計機能、プローブの塩基配列リストとの類似度およびその頻度を解析する仮想ハイブリダイゼーション機能、複数の類似塩基配列の頻度解析結果を比較する機能と、を備える。 (もっと読む)


【課題】解析対象の試料であるゲノムに対して、異なる複数のアセンブリ処理等の解析を施して得られた塩基配列データを複数受け付け、受け付けた塩基配列データに基づいて出力すべき塩基配列を決定し、決定した塩基配列の信頼度をあわせて出力する。
【解決手段】解析対象に対して異なる複数の手段により解析して得た複数の塩基配列の情報に基づいて、出力すべき塩基配列の情報を決定するとともに、出力すべき塩基配列の情報の信頼度を特定して、塩基配列の情報と共に出力する。 (もっと読む)


【課題】各説明変数の相互作用および非線形な寄与を考慮して、予測すべき状態の確率を精度よく予測する。
【解決手段】本発明の予測方法は、複数の説明変数と、ある状態の発生の有無をあらわす従属変数とを有するサンプルの集合である学習データをデータベースから読み出す読出ステップと、前記説明変数ごとに用意された要素カーネル関数の和としてのカーネル関数を用いて定義された回帰式における回帰係数を、前記学習データを用いてあらかじめ与えられた目的関数を最適化することによって求める係数計算ステップと、入力パラメータとして複数の説明変数を前記回帰式に入力して従属変数を求める従属変数算出ステップと、求めた従属変数を確率予測関数に入力して前記ある状態が発生または発生しない確率を予測する確率予測ステップと、を備える。 (もっと読む)


【課題】 miRNAとそれらのターゲットとなる1つまたは複数のターゲット遺伝子(ターゲットmRNA)を同定または予測すること。
【解決手段】 miRNAとそれらのターゲットとなる1つまたは複数のターゲットmRNAを予測又は同定する方法として、対象となる全mRNAにおける全ての部分配列がmiRNAと取り得る二本鎖RNAの最も安定な二次構造とその二次構造エネルギーを計算することにより、miRNAがmRNAとの結合において安定構造を取り得る全ての部分配列を探索し、次いで、対象部分配列または対象部分配列の周辺領域が、該当mRNAの部分配列と形成可能な最も安定な二次構造とその二次構造エネルギーを計算することにより、該当mRNAの対象部分配列がmiRNAと相互作用可能な構造であるかどうかを判定する。 (もっと読む)


【課題】評価対象に応じて精度の高い予測をおこなうことができ、その予測の根拠も示すことができる予測プログラムおよび予測装置を提供すること。
【解決手段】構造化部21は、評価対象のデータに応じて、属性値の組合せパターンを生成する。再構成部22は、構造化部21が生成した組合せパターンに一致するデータを集積データから検索し、部分集合データを生成する。そして、リスク判定指標処理部23が、各部分集合データと評価対象データの関連の強さを評価し、リスク判定部24は、その評価結果に基づいて部分集合データを選択し、予測処理をおこなう。 (もっと読む)


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