[go: up one dir, main page]

RU2017107750A - Вычислительный анализ биологических данных с применением многообразия и гиперплоскости - Google Patents

Вычислительный анализ биологических данных с применением многообразия и гиперплоскости Download PDF

Info

Publication number
RU2017107750A
RU2017107750A RU2017107750A RU2017107750A RU2017107750A RU 2017107750 A RU2017107750 A RU 2017107750A RU 2017107750 A RU2017107750 A RU 2017107750A RU 2017107750 A RU2017107750 A RU 2017107750A RU 2017107750 A RU2017107750 A RU 2017107750A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
subject
level
specified
predetermined threshold
threshold value
Prior art date
Application number
RU2017107750A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2730836C2 (ru
RU2017107750A3 (ru
Inventor
Эран ЭДЕН
Кфир Овед
Рой НАВОН
Ассаф КОЭН-ДОТАН
Ольга БОЙКО
Original Assignee
Мемед Диагностикс Лтд.
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Мемед Диагностикс Лтд. filed Critical Мемед Диагностикс Лтд.
Publication of RU2017107750A publication Critical patent/RU2017107750A/ru
Publication of RU2017107750A3 publication Critical patent/RU2017107750A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2730836C2 publication Critical patent/RU2730836C2/ru

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
    • G16B99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
    • G01N33/569—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for microorganisms, e.g. protozoa, bacteria, viruses
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • 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
    • G16B25/00—ICT specially adapted for hybridisation; ICT specially adapted for gene or protein expression
    • G16B25/10—Gene or protein expression profiling; Expression-ratio estimation or normalisation
    • 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
    • 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
    • G16B40/20—Supervised data analysis
    • 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
    • G16B40/30—Unsupervised data analysis
    • 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
    • G16B5/00—ICT specially adapted for modelling or simulations in systems biology, e.g. gene-regulatory networks, protein interaction networks or metabolic networks
    • 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
    • G16B5/00—ICT specially adapted for modelling or simulations in systems biology, e.g. gene-regulatory networks, protein interaction networks or metabolic networks
    • G16B5/20—Probabilistic models
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
    • G01N33/569—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for microorganisms, e.g. protozoa, bacteria, viruses
    • G01N33/56911—Bacteria
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
    • G01N33/569—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for microorganisms, e.g. protozoa, bacteria, viruses
    • G01N33/56983—Viruses
    • 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
    • G16B25/00—ICT specially adapted for hybridisation; ICT specially adapted for gene or protein expression
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioethics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Virology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)

Claims (41)

1. Способ анализа биологических данных, при этом биологические данные содержат значения экспрессии множества полипептидов в крови субъекта, при этом способ включает:
использование аппаратного обрабатывающего устройства для выполнения компьютерных программных инструкций, хранимых на машиночитаемом носителе, при этом указанные компьютерные программные инструкции включают:
компьютерные программные инструкции для вычисления расстояния между сегментом кривой и осью, образованной направлением, при этом указанное расстояние, вычисляемое в точке вдоль указанной кривой, образовано кооридинатой δ1 вдоль указанного направления; и
компьютерные программные инструкции для коррелирования указанного расстояния с присутствием, отсутствием или вероятностью того, что субъект имеет бактериальную инфекцию;
при этом указанная координата образована комбинацией указанных значений экспрессии, при этом, по меньшей мере, 90% указанного сегмента заключено между нижней ограничивающей прямой f(δ1)-ε0 и верхней ограничивающей прямой f(δ1)+ ε1, при этом указанный f(δ1) равняется 1/(1+ехр(δ1)), и при этом каждый из указанных ε0 и ε1 составляет менее 0,5.
2. Способ по п. 1, в котором указанные значения экспрессии измеряют с помощью измерительной системы, выполняющей, по меньшей мере, один вид автоматизированного анализа, выбранный из группы, состоящей из автоматизированного анализа ELISA, автоматизированного иммуноанализа и автоматизированного функционального анализа, при этом способ включает получение указанных биологических данных от указанной измерительной системы.
3. Способ по любому из пп. 1 или 2, в котором указанная комбинация указанных значений экспрессии включает линейную комбинацию указанных значений экспрессии.
4. Способ по любому из пп. 1-3, дополнительно включающий получение указанной вероятности на основе указанного расстояния, сравнение указанной вероятности с предварительно определенным пороговым значением и лечение указанной бактериальной инфекции у субъекта, если указанная вероятность превышает указанное предварительно определенное пороговое значение.
5. Способ анализа биологических данных, при этом биологические данные содержат значения экспрессии множества полипептидов в крови субъекта, при этом способ включает:
использование аппаратного обрабатывающего устройства для выполнения компьютерных программных инструкций, хранимых на машиночитаемом носителе, при этом указанные компьютерные программные инструкции включают:
компьютерные программные инструкции для вычисления первого расстояния между сегментом кривой поверхности и плоскостью, образованной первым направлением и вторым направлением, при этом указанное первое расстояние вычисляют в точке на указанной поверхности, образованной первой координатой δ0 вдоль указанного первого направления и второй координатой δ1 вдоль указанного второго направления; и
компьютерные программные инструкции для коррелирования указанного первого расстояния с присутствием, отсутствием или вероятностью того, что субъект имеет бактериальную инфекцию;
при этом каждая из указанных координат образована различной комбинацией указанных значений экспрессии, при этом, по меньшей мере, 90% указанного сегмента заключено между нижней ограничивающей поверхностью f(δ0, δ1)- ε0 и верхней ограничивающей поверхностью f(δ0, δ1)+ ε1, при этом указанная f(δ0, δ1) равняется exp(δ1)/(1+exp(δ0)+exp(δ1)), и при этом каждый из указанных ε0 и ε1 составляет менее 0,5.
6. Способ по п. 5, в котором указанные значения экспрессии измеряют с помощью измерительной системы, выполняющей, по меньшей мере, один вид автоматизированного анализа, выбранный из группы, состоящей из автоматизированного анализа ELISA, автоматизированного иммуноанализа и автоматизированного функционального анализа, при этом способ включает получение указанных биологических данных от указанной измерительной системы.
7. Способ по любому из пп. 5-6, в котором, по меньшей мере, для одной из указанных координат указанная комбинация указанных значений экспрессии включает линейную комбинацию указанных значений экспрессии.
8. Способ по любому из пп. 5-7, дополнительно включающий получение указанной вероятности на основе указанного первого расстояния, сравнение указанной вероятности с предварительно определенным пороговым значением и лечение указанной бактериальной инфекции у субъекта, если указанная вероятность превышает указанное предварительно определенное пороговое значение.
9. Способ по любому из пп. 5-8, дополнительно включающий вычисление второго расстояния между сегментом второй кривой поверхности и указанной плоскости; и
определение корреляции указанного второго расстояния с присутствием, отсутствием или вероятностью того, что субъект имеет вирусную инфекцию;
при этом, по меньшей мере, 90% указанного сегмента указанной второй поверхности заключено между второй нижней ограничивающей поверхностью g(δ0, δ1)- ε2 и второй верхней ограничивающей поверхностью g(δ0, δ1)+ ε3, при этом указанная g(δ0, δ1) равняется ехр(δ0)/(1+ехр(δ0)+ехр(δ1)), и при этом каждый из ε2 и ε3 составляет менее 0,5.
10. Способ по п. 9, дополнительно включающий получение указанной вероятности на основе указанного второго расстояния, сравнение указанной вероятности со вторым предварительно определенным пороговым значением и лечение у субъекта указанной вирусной инфекции, если указанная вероятность превышает указанное второе предварительно определенное пороговое значение.
11. Способ по п. 9, дополнительно включающий получение указанной вероятности того, что субъект имеет бактериальную инфекцию, на основе указанного первого расстояния, получение указанной вероятности того, что субъект имеет вирусную инфекцию, на основе указанного второго расстояния, сравнение каждой из указанных вероятностей с соответствующим предварительно определенным пороговым значением и, если каждая из указанных вероятностей находится ниже указанного соответствующего предварительно определенного порогового значения, определение того, что пациент вероятно имеет неинфекционное заболевание.
12. Способ по любому из пп. 1-11, в котором каждое из указанных множеств полипептидов выбрано из группы, состоящей из CRP, IP-10, TRAIL, IL1ra, РСТ и SAA.
13. Способ по любому из пп. 1-11, в котором указанное множество полипептидов включает, по меньшей мере, три полипептида.
14. Способ по любому из пп. 1-11, в котором указанное множество полипептидов включает, по меньшей мере, три полипептида, выбранных из группы, состоящей из CRP, IP-10, TRAIL, IL1ra, РСТ и SAA
15. Способ по любому из пп. 1-11, в котором указанное множество полипептидов включает, по меньшей мере, CRP и TRAIL
16. Способ по любому из пп. 1-11, в котором указанное множество полипептидов включает, по меньшей мере, CRP, TRAIL и IP-10
17. Способ по любому из пп. 1-16, дополнительно включающий генерирование выходных данных по указанной вероятности, при этом указанные выходные данные представлены графически.
18. Способ по любому из пп. 1-17, дополнительно включающий определение указанных значений экспрессии, и при этом, по меньшей мере, одно из указанных значений экспрессии определяется с помощью электрофореза или иммунохимического анализа.
19. Компьютерный программный продукт, включающий машиночитаемый носитель данных, на котором хранятся программные инструкции, которые при чтении аппаратным обрабатывающим устройством заставляют аппаратное обрабатывающее устройство получать значения экспрессии множества полипептидов в крови субъекта, который имеет неизвестное заболевание, и выполнять способ по любому из пп. 1-7, 9 и 11-18.
20. Способ предсказания прогноза заболевания, включающий измерение уровня белка TRAIL в сыворотке у субъекта с заболеванием, при этом если уровень TRAIL находится ниже предварительно определенного уровня, то прогноз является более негативным, чем у субъекта с заболеванием с уровнем белка TRAIL в сыворотке выше предварительно определенного уровня.
21. Способ по п. 20, в котором заболевание представляет собой инфекционное заболевание.
22. Способ по п. 20, в котором заболевание представляет собой неинфекционное заболевание.
23. Способ по п. 20, в котором указанный предварительно определенный уровень составляет менее 20 пг/мл.
24. Способ определения курса лечения для заболевания у субъекта, включающий измерение уровня белка TRAIL в сыворотке у субъекта, при этом если уровень TRAIL находится ниже предварительно определенного уровня, то субъекта подвергают последнему оставшемуся эффективному виду лечения.
25. Способ по п. 24, в котором указанный предварительно определенный уровень составляет менее 20 пг/мл.
26. Способ определения типа инфекции у субъекта-женщины детородного возраста, при этом способ включает сравнение уровня белка TRAIL в сыворотке у субъекта с предварительно определенным пороговым значением, при этом указанное предварительно определенного пороговое значение соответствует уровню белка TRAIL в сыворотке здорового субъекта-женщины детородного возраста или группы здоровых субъектов-женщин детородного возраста, при этом разница между указанным уровнем белка TRAIL в сыворотке и указанным предварительно определенным пороговым значением свидетельствует о типе инфекции.
27. Способ определения типа инфекции у субъекта-мужчины детородного возраста, при этом способ включает сравнение уровня белка TRAIL в сыворотке у субъекта с предварительно определенным пороговым значением, при этом указанное предварительно определенного пороговое значение соответствует уровню белка TRAIL в сыворотке здорового субъекта-мужчины детородного возраста или группы здоровых субъектов-мужчин детородного возраста, при этом разница между указанным уровнем белка TRAIL в сыворотке и указанным предварительно определенным пороговым значением свидетельствует о типе инфекции.
28. Способ по п. 26 или 27, в котором если указанный уровень белка TRAIL в сыворотке превышает указанный предварительно определенный пороговый уровень, то тип инфекции является вирусным.
29. Способ по п. 26 или 27, в котором если указанный уровень белка TRAIL в сыворотке превышает указанный предварительно определенный пороговый уровень, то тип инфекции не является бактериальным.
30. Способ по п. 26 или 27, в котором если указанный уровень белка TRAIL в сыворотке находится ниже указанного предварительно определенного порогового уровня, то тип инфекции является бактериальным.
31. Способ по п. 26 или 27, в котором если указанный уровень белка TRAIL в сыворотке находится ниже указанного предварительно определенного порогового уровня, то тип инфекции не является вирусным.
RU2017107750A 2014-08-14 2015-08-12 Вычислительный анализ биологических данных с применением многообразия и гиперплоскости RU2730836C2 (ru)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201462037180P 2014-08-14 2014-08-14
US62/037,180 2014-08-14
US201562105938P 2015-01-21 2015-01-21
US62/105,938 2015-01-21
PCT/IL2015/050823 WO2016024278A1 (en) 2014-08-14 2015-08-12 Computational analysis of biological data using manifold and a hyperplane

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2017107750A true RU2017107750A (ru) 2018-09-17
RU2017107750A3 RU2017107750A3 (ru) 2019-01-22
RU2730836C2 RU2730836C2 (ru) 2020-08-26

Family

ID=55303939

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2017107750A RU2730836C2 (ru) 2014-08-14 2015-08-12 Вычислительный анализ биологических данных с применением многообразия и гиперплоскости

Country Status (12)

Country Link
US (6) US10303846B2 (ru)
EP (2) EP3180621B1 (ru)
JP (2) JP6661607B2 (ru)
KR (1) KR20170041907A (ru)
CN (2) CN107076746B (ru)
AU (2) AU2015302870B2 (ru)
BR (1) BR112017002884A2 (ru)
CA (2) CA2954601C (ru)
IL (1) IL250585B (ru)
RU (1) RU2730836C2 (ru)
WO (1) WO2016024278A1 (ru)
ZA (1) ZA201700939B (ru)

Families Citing this family (42)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9709565B2 (en) 2010-04-21 2017-07-18 Memed Diagnostics Ltd. Signatures and determinants for distinguishing between a bacterial and viral infection and methods of use thereof
ES2886979T3 (es) * 2012-02-09 2021-12-21 Memed Diagnostics Ltd Distintivos y determinantes para diagnosticar infecciones y métodos para usarlos
EP3180621B1 (en) 2014-08-14 2020-04-01 Memed Diagnostics Ltd. Computational analysis of biological data using manifold and a hyperplane
WO2016059636A1 (en) 2014-10-14 2016-04-21 Memed Diagnostics Ltd. Signatures and determinants for diagnosing infections in non-human subjects and methods of use thereof
CN111624345A (zh) 2014-12-11 2020-09-04 米密德诊断学有限公司 用于诊断多种感染的标记组合及其使用方法
US11868851B2 (en) * 2015-03-11 2024-01-09 Symphonyai Sensa Llc Systems and methods for predicting outcomes using a prediction learning model
EP3414716A1 (en) * 2016-02-12 2018-12-19 Carrier Corporation Shelf life estimation system
IL287757B (en) 2016-03-03 2022-07-01 Memed Diagnostics Ltd Analyzing rna for diagnosing infection type
CA3015046A1 (en) 2016-03-03 2017-09-08 Memed Diagnostics Ltd. Rna determinants for distinguishing between bacterial and viral infections
US20200124593A1 (en) * 2016-06-23 2020-04-23 Memed Diagnostics Ltd. Measuring trail by lateral flow immunoassay
CN109804245B (zh) 2016-07-10 2022-10-25 米密德诊断学有限公司 感染的早期诊断
EP4141448A1 (en) * 2016-07-10 2023-03-01 MeMed Diagnostics Ltd. Protein signatures for distinguishing between bacterial and viral infections
CN109844532B (zh) * 2016-08-10 2022-06-17 米密德诊断学有限公司 分析生物数据的系统和方法
KR101739703B1 (ko) * 2016-09-13 2017-05-24 (주) 어드밴스드 엔티 Trail 기반 뇌염 감별진단 방법 및 장치
WO2018060998A1 (en) 2016-09-29 2018-04-05 Memed Diagnostics Ltd. Methods of prognosis and treatment
WO2018060999A1 (en) 2016-09-29 2018-04-05 Memed Diagnostics Ltd. Methods of risk assessment and disease classification
MX2019008257A (es) 2017-01-11 2019-10-07 Koninklijke Philips Nv Metodo y sistema para la deteccion automotizada de criterios de inclusion o exclusion.
WO2018152527A1 (en) * 2017-02-17 2018-08-23 Accuweather, Inc. System and method for forecasting economic trends using statistical analysis of weather data
WO2018167921A1 (ja) * 2017-03-16 2018-09-20 三菱電機株式会社 信号処理装置
US10209260B2 (en) 2017-07-05 2019-02-19 Memed Diagnostics Ltd. Signatures and determinants for diagnosing infections and methods of use thereof
US10474681B1 (en) * 2017-09-26 2019-11-12 Microsoft Technology Licensing, Llc Filtering mapped datasets
US11504071B2 (en) * 2018-04-10 2022-11-22 Hill-Rom Services, Inc. Patient risk assessment based on data from multiple sources in a healthcare facility
US11908581B2 (en) 2018-04-10 2024-02-20 Hill-Rom Services, Inc. Patient risk assessment based on data from multiple sources in a healthcare facility
WO2020036571A1 (en) 2018-08-16 2020-02-20 RICHARDSON, Paul, Stephen Systems and methods for automatic bias monitoring of cohort models and un-deployment of biased models
TW202018727A (zh) 2018-11-09 2020-05-16 財團法人工業技術研究院 整體式學習預測方法與系統
FR3088652A1 (fr) * 2018-11-21 2020-05-22 Nanotracks Diagnostics Détection in vitro de la présence d’au moins un agent pathogène microbien dans un échantillon biologique
JP7660077B2 (ja) * 2019-02-18 2025-04-10 ザ・ユニバーシティ・オブ・リバプール 診断方法
WO2020183365A1 (en) * 2019-03-12 2020-09-17 Novartis Ag Digital solutions for differentiating asthma from copd
US11104946B2 (en) 2019-04-23 2021-08-31 Inflammatix, Inc. DNA sequences related to diagnosis and treatment of systemic inflammatory response syndrome
US11238129B2 (en) * 2019-12-11 2022-02-01 International Business Machines Corporation Root cause analysis using Granger causality
IL295179A (en) 2020-01-29 2022-09-01 Memed Diagnostics Ltd Methods for diagnosis and classification of viral infections
CN111816297A (zh) * 2020-03-31 2020-10-23 复旦大学附属中山医院 一种基于云端的nCoV病毒诊疗系统和方法
EP4152000A4 (en) * 2020-06-30 2024-07-03 HORIBA, Ltd. Body fluid analysis device, method for determining body fluid sample, and computer program
CN111657961B (zh) * 2020-07-03 2021-04-27 北京印刷学院 一种在皮肤上制备超表面用于血糖检测的方法
JP2023145811A (ja) * 2020-08-17 2023-10-12 孝章 赤池 学習モデルの生成方法、プログラム、演算装置
CN112185583B (zh) * 2020-10-14 2022-05-31 天津之以科技有限公司 一种基于贝叶斯网络的数据挖掘检疫方法
US11430575B2 (en) * 2020-11-13 2022-08-30 Specialty Diagnostic (SDI) Laboratories, Inc. Systems and methods for a data driven disease test result prediction
CN112632151B (zh) * 2020-12-25 2023-02-10 南京邮电大学 一种基于二分过滤的移动对象传染行为挖掘方法
US11361847B1 (en) 2021-02-06 2022-06-14 Timothy A. Hodge System and method for rapidly reporting testing results
WO2023023125A1 (en) * 2021-08-17 2023-02-23 Predigen, Inc. Methods for characterizing infections and methods for developing tests for the same
CN114818833A (zh) * 2022-05-27 2022-07-29 北京市商汤科技开发有限公司 心率测量方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品
WO2025015221A1 (en) * 2023-07-12 2025-01-16 Bukowski Radek Interactive platform for assisting with medical decision-making

Family Cites Families (167)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
NL154600B (nl) 1971-02-10 1977-09-15 Organon Nv Werkwijze voor het aantonen en bepalen van specifiek bindende eiwitten en hun corresponderende bindbare stoffen.
NL154598B (nl) 1970-11-10 1977-09-15 Organon Nv Werkwijze voor het aantonen en bepalen van laagmoleculire verbindingen en van eiwitten die deze verbindingen specifiek kunnen binden, alsmede testverpakking.
NL154599B (nl) 1970-12-28 1977-09-15 Organon Nv Werkwijze voor het aantonen en bepalen van specifiek bindende eiwitten en hun corresponderende bindbare stoffen, alsmede testverpakking.
US3901654A (en) 1971-06-21 1975-08-26 Biological Developments Receptor assays of biologically active compounds employing biologically specific receptors
US3853987A (en) 1971-09-01 1974-12-10 W Dreyer Immunological reagent and radioimmuno assay
US3867517A (en) 1971-12-21 1975-02-18 Abbott Lab Direct radioimmunoassay for antigens and their antibodies
NL171930C (nl) 1972-05-11 1983-06-01 Akzo Nv Werkwijze voor het aantonen en bepalen van haptenen, alsmede testverpakkingen.
US3850578A (en) 1973-03-12 1974-11-26 H Mcconnell Process for assaying for biologically active molecules
US3935074A (en) 1973-12-17 1976-01-27 Syva Company Antibody steric hindrance immunoassay with two antibodies
US3996345A (en) 1974-08-12 1976-12-07 Syva Company Fluorescence quenching with immunological pairs in immunoassays
US4034074A (en) 1974-09-19 1977-07-05 The Board Of Trustees Of Leland Stanford Junior University Universal reagent 2-site immunoradiometric assay using labelled anti (IgG)
US3984533A (en) 1975-11-13 1976-10-05 General Electric Company Electrophoretic method of detecting antigen-antibody reaction
US4098876A (en) 1976-10-26 1978-07-04 Corning Glass Works Reverse sandwich immunoassay
CA1178414A (en) 1978-02-08 1984-11-27 Toyo Boseki Kabushiki Kaisha (Trading Under The Name Of Toyobo Co., Ltd.) Packaging material having excellent seal packaging property
US4233402A (en) 1978-04-05 1980-11-11 Syva Company Reagents and method employing channeling
US4275149A (en) 1978-11-24 1981-06-23 Syva Company Macromolecular environment control in specific receptor assays
US4376110A (en) 1980-08-04 1983-03-08 Hybritech, Incorporated Immunometric assays using monoclonal antibodies
US4879219A (en) 1980-09-19 1989-11-07 General Hospital Corporation Immunoassay utilizing monoclonal high affinity IgM antibodies
US4659678A (en) 1982-09-29 1987-04-21 Serono Diagnostics Limited Immunoassay of antigens
US4727022A (en) 1984-03-14 1988-02-23 Syntex (U.S.A.) Inc. Methods for modulating ligand-receptor interactions and their application
US5011771A (en) 1984-04-12 1991-04-30 The General Hospital Corporation Multiepitopic immunometric assay
US4666828A (en) 1984-08-15 1987-05-19 The General Hospital Corporation Test for Huntington's disease
US4683202A (en) 1985-03-28 1987-07-28 Cetus Corporation Process for amplifying nucleic acid sequences
US4801531A (en) 1985-04-17 1989-01-31 Biotechnology Research Partners, Ltd. Apo AI/CIII genomic polymorphisms predictive of atherosclerosis
US5018067A (en) 1987-01-12 1991-05-21 Iameter Incorporated Apparatus and method for improved estimation of health resource consumption through use of diagnostic and/or procedure grouping and severity of illness indicators
US5272057A (en) 1988-10-14 1993-12-21 Georgetown University Method of detecting a predisposition to cancer by the use of restriction fragment length polymorphism of the gene for human poly (ADP-ribose) polymerase
US5192659A (en) 1989-08-25 1993-03-09 Genetype Ag Intron sequence analysis method for detection of adjacent and remote locus alleles as haplotypes
DE4322330A1 (de) 1992-08-31 1994-03-03 Behringwerke Ag Verwendung des IL-4-Rezeptors zur Therapie, Prophylaxe und Diagnose von allergischen, viralen, parasitären und bakteriellen Erkrankungen sowie von Pilzinfektionen
US5281521A (en) 1992-07-20 1994-01-25 The Trustees Of The University Of Pennsylvania Modified avidin-biotin technique
DE4227454C1 (de) 1992-08-19 1994-02-03 Henning Berlin Gmbh Verfahren zur Früherkennung, zur Erkennung des Schweregrads sowie zur therapiebegleitenden Verlaufsbeurteilung einer Sepsis sowie Mittel zur Durchführung des Verfahrens
US6283761B1 (en) 1992-09-08 2001-09-04 Raymond Anthony Joao Apparatus and method for processing and/or for providing healthcare information and/or healthcare-related information
SE9401351D0 (sv) 1994-04-21 1994-04-21 Venge A method for diagnosis
US5910421A (en) 1995-12-21 1999-06-08 University Of Florida Rapid diagnostic method for distinguishing allergies and infections
US6077665A (en) 1996-05-07 2000-06-20 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Rapid assay for infection in neonates
CA2315944A1 (en) 1997-12-24 1999-07-08 Diatech Pty. Ltd. Bifunctional molecules
CA2329868A1 (en) 1998-05-18 1999-11-25 Apoptosis Technology, Inc. Compounds, screening methods, and uses involving anti-apoptotic genes and gene products
DE19847690A1 (de) 1998-10-15 2000-04-20 Brahms Diagnostica Gmbh Verfahren und Substanzen für die Diagnose und Therapie von Sepsis und sepsisähnlichen systemischen Infektionen
US6709855B1 (en) 1998-12-18 2004-03-23 Scios, Inc. Methods for detection and use of differentially expressed genes in disease states
WO2000040749A2 (en) 1999-01-06 2000-07-13 Genenews Inc. Method for the detection of gene transcripts in blood and uses thereof
CA2384978C (en) 1999-08-24 2012-10-23 Glycozym Aps Udp-n-acetylglucosamine: galactose-.beta.1,3-n-acetylgalactosamine-.alpha.-r/(glcnac to galnac) .beta.1,6-n-acetylglucosaminyltransferase, c2gnt3
IL132687A0 (en) * 1999-11-01 2001-03-19 Keren Mechkarim Ichilov Pnimit System and method for evaluating body fluid samples
US20020038227A1 (en) 2000-02-25 2002-03-28 Fey Christopher T. Method for centralized health data management
US7668661B2 (en) 2000-04-28 2010-02-23 Siemens Healthcare Diagnostics Inc. Liver disease-related methods and systems
AU2001273486A1 (en) * 2000-07-17 2002-01-30 Labnetics, Inc. Method and apparatus for the processing of remotely collected electronic information characterizing properties of biological entities
US20020055176A1 (en) * 2000-11-08 2002-05-09 Ray Robert A. Diagnostic assay system
RU2229719C2 (ru) 2001-03-27 2004-05-27 Кабусики Кайся Тосиба Обнаружение имеющей отношение к заболеванию нуклеиновой кислоты
US7713705B2 (en) * 2002-12-24 2010-05-11 Biosite, Inc. Markers for differential diagnosis and methods of use thereof
DE10119804A1 (de) 2001-04-23 2002-10-24 Brahms Ag Entzündungsspezifische Peptide und deren Verwendungen
JP3665316B2 (ja) * 2001-05-18 2005-06-29 麒麟麦酒株式会社 抗ｔｒａｉｌ−ｒ抗体
FI115165B (fi) 2001-06-04 2005-03-15 Aboatech Ab Oy Menetelmä infektion laadun määrittämiseksi
DE10130985B4 (de) 2001-06-27 2004-03-18 B.R.A.H.M.S Ag Verfahren zur Diagnose von Sepsis und schweren Infektionen unter Bestimmung löslicher Cytokeratin-1-Fragmente
US20040209307A1 (en) 2001-08-20 2004-10-21 Biosite Incorporated Diagnostic markers of stroke and cerebral injury and methods of use thereof
EP1318407B1 (de) 2001-12-07 2004-09-29 B.R.A.H.M.S Aktiengesellschaft Verwendungen der Aldose-1-Epimerase (Mutarotase) für die Diagnose von Entzündungserkrankungen und Sepsis
US6953435B2 (en) 2001-12-10 2005-10-11 Kabushiki Gaisha K -And- S Biological data observation apparatus
US20040038201A1 (en) 2002-01-22 2004-02-26 Whitehead Institute For Biomedical Research Diagnostic and therapeutic applications for biomarkers of infection
US7468032B2 (en) 2002-12-18 2008-12-23 Cardiac Pacemakers, Inc. Advanced patient management for identifying, displaying and assisting with correlating health-related data
US20040122296A1 (en) 2002-12-18 2004-06-24 John Hatlestad Advanced patient management for triaging health-related data
JPWO2003081240A1 (ja) 2002-03-22 2005-07-28 協和メデックス株式会社 ウイルス感染症の判定方法
US7485298B2 (en) 2002-05-23 2009-02-03 Michael Powell Diagnosis and treatment of human dormancy-related sequellae
KR20050040866A (ko) 2002-06-11 2005-05-03 아이다호 리서치 파운데이션 바이러스 감염의 검출을 위한 ⅰ형 인터페론-유도성 단백질
AU2003296921A1 (en) * 2002-10-31 2004-05-25 Health Research, Inc. Diagnostic test for west nile virus
US8563476B2 (en) 2002-11-15 2013-10-22 Morehouse School Of Medicine Anti-CXCL9, anti-CXCL10, anti-CXCL11, anti-CXCL13, anti-CXCR3 and anti-CXCR5 agents for inflammatory disorders
AU2004245998A1 (en) 2003-06-04 2004-12-16 The Government of the United States as represented by The Secretary of the Department of Health and Human Services, Centres for Disease Control and Prevention PNI microarray and uses
EP1673465A4 (en) 2003-09-29 2008-04-30 Biosite Inc PROCESS AND COMPOSITIONS FOR SEPSIS DIAGNOSIS
JP2005106694A (ja) * 2003-09-30 2005-04-21 Mochida Pharmaceut Co Ltd 敗血症早期検出及び重篤度評価
GB0401730D0 (en) 2004-01-27 2004-03-03 Bioxell Spa Diagnosis method
US8906630B2 (en) 2004-02-27 2014-12-09 The Trustees Of The University Of Pennsylvania Assays for detecting pathogenic respiratory bacteria
US7892539B2 (en) 2004-03-24 2011-02-22 The Regents Of The University Of California Modulation of an innate immune response by altering TRIAL-R signaling
US8155993B2 (en) * 2004-06-15 2012-04-10 Janssen Pharmaceutica, N.V. Apparatus and methods for assessing a pharmaceutical product
AU2005327199A1 (en) * 2004-07-09 2006-08-17 Amaox, Inc. Immune cell biosensors and methods of using same
WO2006023312A2 (en) * 2004-08-20 2006-03-02 Carl Deirmengian Diagnostic assay for source of inflammation
US7572640B2 (en) 2004-09-28 2009-08-11 Singulex, Inc. Method for highly sensitive detection of single protein molecules labeled with fluorescent moieties
EP1805500A4 (en) * 2004-09-28 2008-05-07 Singulex Inc SYSTEM AND METHOD FOR THE SPECTROSCOPIC ANALYSIS OF INDIVIDUAL PARTICLES
JP2008518626A (ja) 2004-11-05 2008-06-05 アメリカ合衆国 血中で宿主遺伝子発現バイオマーカーを使用する感染症臨床表現型及びその他の生理学的状態の診断及び予後
US20060099628A1 (en) 2004-11-10 2006-05-11 Wei-Mei Ching Diagnostic assay for rickettsia prowazekii disease by detection of responsive gene expression
CN101208602A (zh) 2005-04-15 2008-06-25 贝克顿迪金森公司 脓毒症的诊断
BRPI0609302A2 (pt) 2005-04-15 2011-10-11 Becton Dickinson Co métodos para prever o desenvolvimento de sepse e para diagnosticar sepse em um indivìduo a ser testado, microarranjo, kit para prever o desenvolvimento de sepse em um indivìduo a ser testado, produto de programa de computador, computador, sistema de computador para determinar se um indivìduo é susceptìvel de desenvolver sepse, sinal digital embutido em uma onda portadora, e, interface gráfica de usuário para determinar se um indivìduo é susceptìvel de desenvolver sepse
US20070015172A1 (en) 2005-06-01 2007-01-18 Z-Biomed, Inc. Expression profiles for microbial infection
UA78641C2 (en) 2005-08-29 2007-04-10 Open Joint Stock Company Conce A process for the preparation of carbamide-formaldehyde resin
DE102005050933A1 (de) 2005-10-21 2007-04-26 Justus-Liebig-Universität Giessen Erfindung betreffend Expressionsprofile zur Vorhersage von septischen Zuständen
CN101374964B (zh) 2005-12-09 2013-07-17 贝勒研究院 外周血液白细胞转录模式的模块水平分析
GB0601959D0 (en) 2006-01-31 2006-03-15 King S College London Sepsis test
US20070184460A1 (en) 2006-02-09 2007-08-09 Wei-Mei Ching Diagnostic assay for Orientia tsutsugamushi by detection of responsive gene expression
CA2650616A1 (en) 2006-04-26 2007-11-08 Vertex Pharmaceuticals Incorporated Hepatitis c virus infection biomarkers
RU2348695C2 (ru) * 2006-05-23 2009-03-10 Закрытое акционерное общество "Молекулярно-медицинские технологии" Дифференцирующий и специфический олигонуклеотиды для идентификации последовательностей днк инфекционных агентов в биологических материалах, способ видовой идентификации инфекционных агентов, биочип и набор для осуществления этого способа
SG177956A1 (en) 2006-08-11 2012-02-28 Baylor Res Inst Gene expression signatures in blood leukocytes permit differential diagnosis of acute infections
AU2012244350B2 (en) 2006-09-05 2013-08-15 Statens Serum Institut Ip-10 based immunological monitoring
IN2015DN03125A (ru) 2006-09-05 2015-10-02 Hvidovre Hospital
EP2078201A2 (en) 2006-10-05 2009-07-15 Agency for Science, Technology and Research Dengue diagnosis and treatment
WO2008070135A2 (en) 2006-12-06 2008-06-12 Medimmune, Llc. Methods of treating systemic lupus erythematosus
DE102006060112A1 (de) 2006-12-20 2008-06-26 Brahms Aktiengesellschaft Diagnose und Risikostratifizierung mittels dem neuen Marker CT-proADM
WO2008076077A1 (en) 2006-12-21 2008-06-26 Innogene Kalbiotech Pte Ltd Method of early diagnosis of epstein-barr virus-related cancer and respective reagents and kits
AU2008205622A1 (en) 2007-01-11 2008-07-24 Duke University Method of monitoring HIV infection
US8293489B2 (en) 2007-01-31 2012-10-23 Henkin Robert I Methods for detection of biological substances
DE102007009751A1 (de) 2007-02-28 2008-09-04 B.R.A.H.M.S Aktiengesellschaft Verfahren zur selektiven Bestimmung von Procalcitonin 1-116 für diagnostische Zwecke sowie Antikörper und Kits zur Durchführung eines solchen Verfahrens
US20090155180A1 (en) 2007-02-28 2009-06-18 Mary Lynn Jump Methods and targets for identifying compounds for regulating rhinovirus infection
EP2155909B1 (en) 2007-06-01 2018-03-07 Council Of Scientific & Industrial Research Method for simultaneous detection and discrimination of bacterial, fungal, parasitic and viral infections of eye and central nervous system
RU2352948C1 (ru) 2007-06-15 2009-04-20 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "КРАСНОЯРСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ МЕДИЦИНСКАЯ АКАДЕМИЯ ФЕДЕРАЛЬНОГО АГЕНТСТВА ПО ЗДРАВООХРАНЕНИЮ И СОЦИАЛЬНОМУ РАЗВИТИЮ" Способ прогноза исхода заболевания пациентов с ургентной хирургической патологией органов брюшной полости
IL184478A (en) 2007-07-08 2017-07-31 Hadasit Medical Res Services & Development Ltd Preparations, methods and kits for identifying carriers of mutations in genes 1brca and 2brca and for the early detection of cancers associated with mutations in these genes
DE102007035640A1 (de) 2007-07-27 2009-01-29 Lkh-Kunststoffwerk Gmbh & Co. Kg Tauchkolben
CN103123359B (zh) 2007-08-03 2015-07-29 B.R.A.H.M.S有限公司 降钙素原(pct)在患原发性非传染疾病的患者的风险分级和预后中的应用
EP2020603A1 (en) 2007-08-03 2009-02-04 BRAHMS Aktiengesellschaft Method for risk stratification in stable coronary artery disease
TW200920358A (en) 2007-08-13 2009-05-16 Lundbeck & Co As H Method of treating stress-mediated depression
WO2009025743A2 (en) 2007-08-17 2009-02-26 University Of Massachusetts Medical School Use of trail compositions as antiviral agents
EP2039980B1 (de) 2007-09-24 2010-04-07 BMDSys Production GmbH Kryostat mit stabilisiertem Aussengefäss
EP2071334A1 (en) 2007-12-14 2009-06-17 Transmedi SA Compositions and methods of detecting TIABS
WO2009100907A1 (en) 2008-02-14 2009-08-20 Dianeering Diagnostics Engineering And Research Gmbh Means and methods for assessing the risk of patients presenting to emergency departments based on very low concentrations of troponin i or t or using a combination of markers
WO2009120800A2 (en) * 2008-03-25 2009-10-01 University Of Southern California Prognostic panel for urinary bladder cancer
US20110117563A1 (en) 2008-04-21 2011-05-19 Witold Filipowicz Antiviral therapy
US9910036B2 (en) 2008-05-20 2018-03-06 Rapid Pathogen Screening, Inc. Method and device for combined detection of viral and bacterial infections
ES2506116T3 (es) 2008-05-23 2014-10-13 Biocartis Nv Nuevo biomarcador para diagnóstico, predicción y/o pronóstico de septicemia y usos del mismo
MX2010014556A (es) 2008-06-25 2011-07-28 Baylor Res Inst Firma transcripcional de sangre por infeccion de mycobacterium tuberculosis.
EP2356450B1 (en) 2008-10-24 2019-02-06 B.R.A.H.M.S GmbH Prognosis and risk assessment in stroke patients by determining the level of marker peptides
TW201021778A (en) 2008-11-12 2010-06-16 Alcon Res Ltd Intraocular lens delivery device with a multi-part plunger tip
US20160041153A1 (en) * 2008-11-12 2016-02-11 Kirk Brown Biomarker compositions and markers
EP3181705A1 (en) 2008-11-12 2017-06-21 Caris Life Sciences Switzerland Holdings GmbH Methods and systems of using exosomes for determining phenotypes
UA92843C2 (ru) 2009-05-21 2010-12-10 Институт Технической Теплофизики Национальной Академии Наук Украины Способ получения порошкообразного пищевого красителя из столовой свеклы
US20120077767A1 (en) 2009-05-26 2012-03-29 Zaas Aimee K Molecular predictors of fungal infection
CN102449486B (zh) 2009-06-05 2015-01-21 B.R.A.H.M.S有限公司 在患有呼吸困难的对象中检测细菌感染
EP2462443A4 (en) 2009-08-07 2013-01-30 Rules Based Medicine Inc METHODS AND DEVICES FOR DETECTING GLOMERULONEPHRITH AND ASSOCIATED DISORDERS
JP5667353B2 (ja) * 2009-09-25 2015-02-12 シスメックス株式会社 血球計数装置、診断支援装置、診断支援方法及びコンピュータプログラム
US8383332B2 (en) 2009-10-13 2013-02-26 B.R.A.H.M.S. Gmbh Procalcitonin for the diagnosis of bacterial infections and guidance of antibiotic treatment in patients with acute stroke or transient ischemic attack
CA2777800C (en) 2009-10-15 2019-11-12 Crescendo Bioscience Biomarkers and methods for measuring and monitoring inflammatory disease activity
WO2011072177A2 (en) 2009-12-09 2011-06-16 Aviir, Inc. Biomarker assay for diagnosis and classification of cardiovascular disease
US20110312534A1 (en) * 2010-03-05 2011-12-22 Erasmus University Medical Center Rotterdam Method for prediction of human iris color
EP2365456B1 (en) * 2010-03-11 2016-07-20 CompuGroup Medical SE Data structure, method and system for predicting medical conditions
US9709565B2 (en) 2010-04-21 2017-07-18 Memed Diagnostics Ltd. Signatures and determinants for distinguishing between a bacterial and viral infection and methods of use thereof
JP5916130B2 (ja) 2010-05-31 2016-05-11 国立大学法人徳島大学 病気の重症度の検査方法
GB2482187A (en) * 2010-07-23 2012-01-25 Univ Exeter Predicting response to surgery
US8877212B2 (en) 2011-02-07 2014-11-04 Trudeau Institute Use of an IL12 receptor-beta 1 splice variant to diagnose active tuberculosis
RU2476887C2 (ru) 2011-03-29 2013-02-27 Учреждение Российской академии медицинских наук Дальневосточный научный центр физиологии и патологии дыхания Сибирского отделения РАМН Способ прогнозирования развития осложнений у больных внебольничной пневмонией
WO2012176779A1 (ja) * 2011-06-20 2012-12-27 協和発酵キリン株式会社 抗ｅｒｂＢ３抗体
HK1200496A1 (en) 2011-09-12 2015-08-07 Vanderbilt University Characterizing multiple sclerosis
JP5842107B2 (ja) * 2011-10-19 2016-01-13 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 循環動態測定装置
EP2592421B1 (en) 2011-11-14 2017-08-30 Universitätsklinikum Jena Diagnosis of sepsis and systemic inflammatory response syndrome
US10152702B2 (en) * 2012-02-07 2018-12-11 Michael Ingber Apparatus and methods for analyzing a medical condition
ES2886979T3 (es) 2012-02-09 2021-12-21 Memed Diagnostics Ltd Distintivos y determinantes para diagnosticar infecciones y métodos para usarlos
EP2637023A1 (en) 2012-03-08 2013-09-11 B.R.A.H.M.S GmbH Prediction of outcome in patients with chronic obstructive pulmonary disease
US9669111B2 (en) 2012-03-08 2017-06-06 Thommen Medical Ag Device for the diagnosis of inflammatory tissues in dental applications
WO2013148319A1 (en) * 2012-03-30 2013-10-03 Visen Medical, Inc. Bacterial imaging agents and methods of using same
GB201211982D0 (en) 2012-07-05 2012-08-22 Isis Innovation Biomarker
CA2877400A1 (en) 2012-07-10 2014-01-16 Nepean Blue Mountains Local Health District Risk stratification in influenza
FR2996003B1 (fr) 2012-09-25 2014-10-17 Commissariat Energie Atomique Methode pour detecter specifiquement dans un echantillon une metalloprotease matricielle (mmp) d'interet uniquement dans sa forme active
US20140127827A1 (en) 2012-11-05 2014-05-08 Gwangju Institute Of Science And Technology Method for detection of antigen using fluorescence resonance energy transfer immunoassay
KR20150090240A (ko) 2012-11-30 2015-08-05 어플라이드 프로테오믹스, 인크. 결장 종양의 존재 또는 위험의 평가 방법
US9759721B2 (en) 2013-01-22 2017-09-12 Imicroq, S.L. Rapid method for detection of pathogen
MX2015009780A (es) * 2013-01-29 2016-04-04 Molecular Health Gmbh Sistemas y metodos para soporte de decision clinica.
US10689701B2 (en) 2013-03-15 2020-06-23 Duke University Biomarkers for the molecular classification of bacterial infection
WO2014144029A2 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Boston Scientific Neuromodulation Corporation Clinical response data mapping
WO2015042465A1 (en) 2013-09-20 2015-03-26 Astute Medical, Inc. Methods and compositions for diagnosis and prognosis of appendicitis and differentiation of causes of abdominal pain
WO2015048098A1 (en) 2013-09-24 2015-04-02 Washington University Diagnostic methods for infectious disease using endogenous gene expression
EP3180621B1 (en) 2014-08-14 2020-04-01 Memed Diagnostics Ltd. Computational analysis of biological data using manifold and a hyperplane
WO2016059636A1 (en) 2014-10-14 2016-04-21 Memed Diagnostics Ltd. Signatures and determinants for diagnosing infections in non-human subjects and methods of use thereof
US11270782B2 (en) 2014-11-19 2022-03-08 Koninklijke Philips N.V. Diagnostic method employing HNL
CN111624345A (zh) 2014-12-11 2020-09-04 米密德诊断学有限公司 用于诊断多种感染的标记组合及其使用方法
KR20160072626A (ko) 2014-12-15 2016-06-23 전북대학교산학협력단 패혈증 인자 il-6 간이 진단 키트
US20180310854A1 (en) * 2015-11-01 2018-11-01 Elminda Ltd. Method and system for estimating potential distribution on cortical surface
IL287757B (en) 2016-03-03 2022-07-01 Memed Diagnostics Ltd Analyzing rna for diagnosing infection type
CA3015046A1 (en) 2016-03-03 2017-09-08 Memed Diagnostics Ltd. Rna determinants for distinguishing between bacterial and viral infections
US20200124593A1 (en) 2016-06-23 2020-04-23 Memed Diagnostics Ltd. Measuring trail by lateral flow immunoassay
CN109804245B (zh) 2016-07-10 2022-10-25 米密德诊断学有限公司 感染的早期诊断
EP4141448A1 (en) 2016-07-10 2023-03-01 MeMed Diagnostics Ltd. Protein signatures for distinguishing between bacterial and viral infections
CN109716102B (zh) 2016-09-16 2023-05-16 芯片生物技术株式会社 微粒分注装置、微粒分析装置、反应检测装置、以及使用它们的方法
WO2018060998A1 (en) 2016-09-29 2018-04-05 Memed Diagnostics Ltd. Methods of prognosis and treatment
WO2018060999A1 (en) 2016-09-29 2018-04-05 Memed Diagnostics Ltd. Methods of risk assessment and disease classification
US10209260B2 (en) 2017-07-05 2019-02-19 Memed Diagnostics Ltd. Signatures and determinants for diagnosing infections and methods of use thereof
US12348304B2 (en) 2021-04-08 2025-07-01 Infinidome Ltd. Adjustable null steering in a stationary network

Also Published As

Publication number Publication date
RU2730836C2 (ru) 2020-08-26
IL250585A0 (en) 2017-04-30
US20240029818A1 (en) 2024-01-25
US11081206B2 (en) 2021-08-03
CN107076746A (zh) 2017-08-18
KR20170041907A (ko) 2017-04-17
US20200388347A1 (en) 2020-12-10
US20170235871A1 (en) 2017-08-17
BR112017002884A2 (pt) 2018-01-30
EP3699930A3 (en) 2020-10-28
WO2016024278A1 (en) 2016-02-18
CN107076746B (zh) 2020-05-29
RU2017107750A3 (ru) 2019-01-22
AU2015302870A1 (en) 2017-03-16
CA3190715A1 (en) 2016-02-18
JP6661607B2 (ja) 2020-03-11
IL250585B (en) 2020-10-29
ZA201700939B (en) 2021-05-26
EP3180621A1 (en) 2017-06-21
JP7095001B2 (ja) 2022-07-04
CN111624346A (zh) 2020-09-04
US12131807B2 (en) 2024-10-29
JP2017532633A (ja) 2017-11-02
JP2020113285A (ja) 2020-07-27
US11450406B2 (en) 2022-09-20
US10303846B2 (en) 2019-05-28
CA2954601C (en) 2023-04-18
AU2015302870B2 (en) 2021-12-23
US20220399074A1 (en) 2022-12-15
EP3180621B1 (en) 2020-04-01
EP3699930B1 (en) 2024-02-07
US11776658B2 (en) 2023-10-03
EP3699930A2 (en) 2020-08-26
EP3180621A4 (en) 2018-04-18
AU2022200802A1 (en) 2022-03-03
US20190237156A1 (en) 2019-08-01
CA2954601A1 (en) 2016-02-18
US20250104800A1 (en) 2025-03-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2017107750A (ru) Вычислительный анализ биологических данных с применением многообразия и гиперплоскости
JP2017532633A5 (ru)
JP7754815B2 (ja) 敗血症を患う個体における重症疾患の予測及び対処
WO2016094330A3 (en) Methods and machine learning systems for predicting the liklihood or risk of having cancer
US20190030078A1 (en) Multi-stage personalized longevity therapeutics
JP2015536661A5 (ru)
RU2018127709A (ru) Системы и способы улучшения диагностики заболеваний
JP2019504432A5 (ru)
JP2015514227A5 (ru)
JP2015230727A5 (ru)
Koyuncu et al. CXCL1: A new diagnostic biomarker for human tuberculosis discovered using Diversity Outbred mice
JP2021503149A (ja) がん治療の有効性を予測するためのシステムおよび方法
JP7041614B6 (ja) 生体データにおけるパターン認識のマルチレベルアーキテクチャ
JP2021092573A5 (ru)
WO2019118873A3 (en) Systems and methods for determining the beneficial administration of tumor infiltrating lymphocytes, and methods of use thereof and beneficial administration of tumor infiltrating lymphocytes, and methods of use thereof
HK1247250A1 (zh) 用於指导癌症治疗的内容相关的诊断测试
CN110392740A (zh) 确定人群样本生物指标集、预测生物学年龄的方法及其应用
RU2015136525A (ru) Процесс обработки медицинских изображений
JP2012256272A5 (ru)
Yin et al. Time series computational prediction of vaccines for influenza a h3n2 with recurrent neural networks
RU2019125454A (ru) Способ и система для автоматизированного определения критериев включения или исключения
WO2016012864A4 (en) Biomarkers for anderson-fabry disease
JP2018528503A5 (ru)
Xie et al. PREDAC-FluB: predicting antigenic clusters of seasonal influenza B viruses with protein language model embedding based convolutional neural network
US20180217159A1 (en) Biomarkers for predicting a response to an immunomodulating treatment in patients with inflammatory disease