일반기술

다차원 클러스터링 알고리즘에 기반한 단백질 젤이미지에서의 기준점 추출 방법

* 발명의 기술 및 종래기술본 발명은 프로테옴(Proteome) 데이터의 분석에 관한 것으로 이차원 전기영동장치(two-dimensional electrophoresis)에 의해 생성되는 단백질 젤(gel) 이미지를 분석하기 위해 반드시 필요한 기준점(landmark)을 자동으로 추출하는 방법에 관한 것이다.* 발명의 과제본 발명은 상기에서 제시하는 문제점을 보안하고자 이차원 전기영동장치에서 비롯된 단백질 젤 이미지의 스팟 매칭 분석 시, 기존의 수동으로 입력해야 하는 기준점 입력 과정을 클러스터링(clustering)과 학습(learning)을 통해 자동화하여 스팟 분석을 효율적으로 할 수 있는 방법을 제공함에 그 목적이 있다.* 발명의 효과기준점 입력은 사용자가 단백질 젤 이미지를 분석하기 위해 필수적으로 입력해야 하는 작업이며, 현재 상용화되어 있는 많은 소프트웨어에서 사용하는 방법이다. 그러나 기준점 입력은 사용자가 수동으로 입력해야 하며, 한 이미지에 10개의 기준점을 입력한다고 할 때, 100개의 이미지를 분석한다면 1000개의 기준점을 입력해야 한다. 본 발명은 사용자가 육안으로 판단하여 수동으로 입력해야 하는 기준점을 자동으로 찾아주는 방법이므로 보다 효과적으로 단백질 젤 이미지를 분석할 수 있도록 지원한다.