TWI451285B - 物種基因密碼管理系統與方法 - Google Patents
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Description
本發明是一種物種基因的管理方法及其系統，尤其是關於一種利用編碼管理物種基因的方法與系統。
生物科技一日千里，隨基因定序的工作越來越完整，對於地球的物種研究變得非常的熱絡與重要，其實對於全人類、物種之延續、疾病控制等有決定性的影響。
為了研究物種細胞、組織等，相關的生物研究機構常需要跟專門執行物種基因片段定序工作的機構購買所需之物種基因片段。唯目前對於物種基因片段的管理頗為粗糙，購買程序的過程中對於物種基因片段的保護不足，購買者可以隨意複製基因片段，很容易讓從事基因定序的機構在經濟上蒙受損失。
為了解決既有技術對於基因定序完成之資訊保護不足，招致經濟上的損失之技術問題，本發明係使用一演算法將基因片段編製成一條碼圖形，並透過多道關卡的認證機制，讓傳遞過程更為安全。
本發明提供一種物種基因密碼管理方法，其步驟包含：讀取一物種之基因密碼序列；依據基因密碼序列之長度資訊選擇一控制參數；將基因密碼序列以一查表轉換法轉換為一二進位序列；將二進位序列進行一序列重排演算形成一細胞自動機序列；選擇複數個細胞自動機序列合併排列形成具有一選定行數的一細胞自動機序列陣列；及將該細胞自動機序列陣列之每個位元之狀態(0或1)分別以一黑或白像素顯示，使該細胞自動機序列陣列可進一步表示為一基因條碼圖形。
其中，該將基因密碼序列以一查表轉換法轉換為一二進位序列之步驟中，其係透過下列表格將由胺基酸排列形成的基因密碼序列轉換為一二進位序列。
其中，該序列重排演算可以下列公式表示：
D(i,j)=F[D(i-1,j-1),D(i-1,1),D(i-1,j+1)],if 1≦j＜S-1;1≦i＜n
D(i,0)=F[D(i-1,S-1),D(i-1,0),D(i-1,1)],if j=0;1≦i＜n
D(i,S-1)=F[D(i-1,S-2),D(i-1,S-1),D(i-1,0)],if j=S-1;1≦i＜n
其中，D(i,j)表示轉換後該細胞自動機序列陣列之某一(i,j)位置之0或1之狀態值；i為選定行數；S代表該二進位序列之長度；及F指該序列重排演算之規則函數。
其中，該序列重排演算之函數F之規則為下列表格：
本發明又提供一種物種基因密碼管理系統，其包含一物種基因管理中心以及透過網際網路與該物種基因管理中心進行訊息傳遞的複數個用戶端電腦，其中：該物種基因管理中心包含一系統主機以及分別連接該系統主機之一射頻辨識標籤讀取器、複數個可攜式射頻記憶裝置及一物種基因條碼保存櫃；該可攜式射頻記憶裝置係為結合一射頻辨識標籤之一可攜式記憶裝置，其與該系統主機電性可分離連接並通過該射頻辨識標籤讀取器之讀取辨識後，使該系統主機可以存取該可攜式射頻記憶裝置之資訊；該物種基因條碼保存櫃包含一櫃本體、複數個活動安裝於該本體之抽屜及複數個電磁鎖控制模組，其中：該櫃本體包含複數個抽屜空間，該些抽屜空間以以陣列形式凹設於該櫃本體之表面，每個抽屜空間以一間隔結構分隔；每個抽屜活動置於該櫃本體之一個抽屜空間內，且給個抽屜放置一個可攜式射頻記憶裝置，該可攜式記憶裝置內儲一個物種基因密碼與基因條碼圖形；及每一個間隔結構相對於每個抽屜設有一個該電磁鎖控制模組，該電磁鎖控制模組控制對應之該抽屜之位置狀態。
其中，，每一該電磁鎖控制模組包含一個該電磁鐵以及一彈性活動插銷，該電磁鐵受該系統主機控制而產生或解除磁吸力；該彈性活動插銷活動穿設於該間隔結構，於一放鬆狀態時，該電磁鐵為解除磁吸力，使該彈性活動插銷之一插銷端頂抵卡制於該抽屜之一外部表面，反之，該彈性活動插銷受到該電磁鐵之吸引而與該抽屜之底部表面分離。
其中，，該物種基因管理中心進一步包含一輸入模組、一顯示模組及一監控攝影模組，該輸入模組及該顯示模組為控制該系統主機之人機輸入裝置；該監控攝影模組受該系統主機之控制對該物種基因條碼保存櫃進行監視。
其中，該物種基因條碼保存櫃包含複數個分別安裝於各抽屜之表面之一指示單元，該指示單元可以是一發光元件。
其中，該物種基因條碼保存櫃包含一環境參數控制模組，其控制該櫃本體之內部的溫度與濕度。
由前述可知，本發明不僅提供將基因片段密碼形成基因條碼圖形的方式，已經將基因片段密碼有初步但完整的保護，更進一步提出完整的保存櫃及相關程序，讓整體的基因片段密碼獲得完善之保護，完全解決既有技術的問題，達到安全性使用之技術功效。
請參考第一圖及第二圖，其為本發明之物種基因密碼管理系統之較佳實施例，其包含一物種基因管理中心10以及透過網際網路與該物種基因管理中心10進行訊息傳遞的複數個用戶端電腦50，該物種基因管理中心10包含一系統主機12以及分別連接該系統主機12之一輸入模組13、一顯示模組14、一監控攝影模組15、一射頻辨識標籤讀取器16(RFID)、複數個可攜式射頻記憶裝置17及一物種基因條碼保存櫃18。
該系統主機12為可以快速處理網路資訊、程式運算、演算法計算等工作的電腦(computer)，其可包含負責執行前述運算工作之一處理器、一記憶體等運算處理組件。該輸入模組13、該顯示模組14為控制該系統主機12之人機輸入裝置。
該監控攝影模組15受該系統主機12之控制對該物種基因條碼保存櫃18之周遭環境進行監視。
該射頻辨識標籤讀取器16為讀取一射頻辨識標籤(RFID)的讀取器，該射頻辨識標籤讀取器16將讀取該射頻辨識標籤的結果傳至該系統主機12。
該可攜式射頻記憶裝置17係為結合一射頻辨識標籤之一可攜式記憶裝置，該可攜式記憶裝置為可內儲電子資訊的裝置，其透過USB等介面與該系統主機12電性連接後，使該系統主機12可以存取該可攜式射頻記憶裝置17之資訊。該系統主機12讀取該可攜式射頻記憶裝置17時，會控制該射頻辨識標籤讀取器16先判讀該射頻辨識標籤是否為正確或所需的該可攜式射頻記憶裝置17，如果判斷為所需之該可攜式射頻記憶裝置17，則使該系統主機12可以存取該可攜式射頻記憶裝置17內部的資料。
請參考第三圖及第四A、B圖，該物種基因條碼保存櫃18包含一櫃本體181、複數個活動安裝於該本體181之抽屜182、複數個分別安裝於各抽屜182之表面之一指示單元183、複數個電磁鎖控制模組184以及一環境參數控制模組185。
該櫃本體181包含複數個抽屜空間，該些抽屜空間可以以陣列形式凹設於該櫃本體181之表面，每個抽屜空間可以一間隔結構1814分隔。
每個抽屜182活動置於該櫃本體181之一個抽屜空間內，每個抽屜182之一外表設有一個該指示單元183，該指示單元可以是一發光二極體元件(Light Emitting Diode,LED)等類似的發光元件，作為顯示該抽屜182之狀態，諸如開、關、故障等。
為了讓每個抽屜182可以受控制而自動開啟或關閉，該櫃本體181之該每一個間隔結構1814可以相對於每個抽屜182設有一個該電磁鎖控制模組184，該電磁鎖控制模組184包含一個該電磁鐵1842以及一彈性活動插銷1844，該電磁鐵1842受該系統主機12控制而產生或解除磁吸力；該彈性活動插銷1844活動穿設於該間隔結構1814，於一放鬆狀態時，該電磁鐵1842為解除磁吸力，使該彈性活動插銷1844之一插銷端頂抵卡制於該抽屜182之一外部表面，進而使該抽屜182可以限制而於該櫃本體181之內，本實施例之該抽屜182之一底部凸設有一倒置凹型構造，當該彈性活動插銷1844於放鬆狀態時插入該倒置凹型構造，進而限制該抽屜182之活動而置於該櫃本體181之內；反之，當該彈性活動插銷1844受到該電磁鐵1842之吸引而與該抽屜182之底部表面分離時(於本實施例即脫離該倒置凹型構造)，該抽屜182受到裝設於該櫃本體181之內部的一彈簧1812之推力而局部推出於該櫃本體181。
該環境參數控制模組185控制該櫃本體181之內部的溫度與濕度。
為了研究、分析物種的特性，必須先了解物種的基因組成。基因(gene)是一組有意義的遺傳單位。以人體為例，人體的細胞都具有細胞膜、細胞質、細胞核等胞器，在細胞核裡面有染色體(chromoson)，是由一些蛋白質和去氧核糖核酸(DNA)所組成的物質，攜帶著遺傳的密碼。當物種完成基因定序，可以得知其一基因密碼，而且可以表示為一蛋白質序列。以人體細胞為例，蛋白質約由20種胺基酸(amino acid)組成，因此其一基因密碼可以轉換為該蛋白質序列。因此，物種的基因完成定序後可以將基因密碼以字串片段(胺基酸之排列組成)形式儲存。
請參考第五圖，本實施例為了更為妥善將該基因密碼予以保密與保存，該系統主機12可以執行一基因條碼演算程式，該基因條碼演算程式包含步驟如下：
(511)輸入序列：係讀取一物種之基因密碼序列。
(512)將DNA序列轉換為蛋白質序列：將該基因密碼序列轉換表示為一蛋白質序列，再以一查表轉換法將該蛋白質序列之複數個胺基酸分別轉換為一二進位表示，使該蛋白質序列形成一二進位序列。其中，本實施例之查表轉換法係透過下列表一進行轉換：
(515)以二進位序列進行影像產生程序：當完成二進位序列之轉換後，將該二進位序列在進行一序列重排演算，其中該序列排列演算係取該二進位序列之每三個相鄰的位元對照下表二之數值予以疊代轉換，當完成每三個相鄰的位元之疊代轉換後，則向右移動一位元繼續進行疊代程序，最後產生新的一細胞自動機序列。完成該序列重排演算後，選擇複數個二進位序列並排形成形成一選定的行數，之後形成一細胞自動機序列陣列。本步驟可以簡化為下列演算公式表示式：
D(i,j)=F[D(i-1,j-1),D(i-1,1),D(i-1,j+1)],if 1≦j＜S-1;1≦i＜n
D(i,0)=F[D(i-1,S-1),D(i-1,0),D(i-1,1)],if j=0;1≦i＜n
D(i,S-1)=F[D(i-1,S-2),D(i-1,S-1),D(i-1,0)],if j=S-1;1≦i＜n
其中，D(i,j)表示疊代後該細胞自動機序列之某一(i,j)位置之0或1之狀態值；i為選定的行數；S代表該二進位序列之長度；F指該序列重排演算之規則函數。
以下以實際範例EX1說明該些序列之關係：
(1)蛋白質序列為：QRY...
(2)查表轉換後的二進位序列為：00101 00111 01100...
(3)前1,2,3位元「001」一上表二疊代為0；第2,3,4位元「010」疊代為1；第3,4,5位元「101」疊代為0...以此類推；至最後一個位元因缺少兩個位元無法疊代時，則重新取第1,2位元形成二進位字串而再以表二查表疊代，最終可以獲得二進位的該細胞自動機序列。
(517)產生條碼圖形：將該細胞自動機序列陣列之每個位元之狀態(0或1)分別以一黑或白像素顯示，使該細胞自動機序列陣列可進一步表示為一基因條碼圖形，該條碼圖形為一黑白圖形。
請參考第六圖至第十圖，該系統主機12可以執行一基因條碼圖形製作與儲存流程，自動讀入物種之基因密碼並予以條碼圖形化後內儲於記憶體內，該基因條碼圖形製作與儲存流程步驟可包含：
(611)讀取物種DNA基因片段密碼字串，由一物種基因片段密碼資料庫讀取各物種完成定序之DNA基因片段密碼字串。
(612)解析DNA基因片段字串，產生控制參數：依據所讀入之DNA基因片段密碼字串之長度等特性，產生代表該長度之控制參數，如前述範例的i,j,S參數。
(613)執行DNA基因條碼演算法副程式：係進行該基因條碼演算程式，將基因片段密碼字串轉換為該基因條碼圖形。
(615)給予基因片段編碼及表單製作：該系統主機12將完成之該基因條碼圖形予以編號，並依據各基因條碼圖形所對應的物種以及所屬基因片段予以製作為一表單，其中，該表單可如第七圖所示，該表單包含的資訊可能包含該基因條碼圖形、該基因條碼圖形所對應之基因片段之功能介紹、對應物種的寄主生存環境、地域性、完成基因定序的時間、樣本取樣地點以及相關的文件等。
(616)將基因條碼儲存至可攜式射頻記憶裝置：該系統主機12將所完成的表單、基因條碼圖形存入該可攜式射頻記憶裝置17。
(617)將表單及基因條碼儲存於網路伺服器：該系統主機12將所完成的表單及基因條碼圖形存入一網路伺服器之一基因條碼圖形資料庫中。
為了讓使用該基因片段的研究使用者便於購買所需的基因片段密碼，該系統主機12可以提供一基因片段採購程序，其步驟包含：
(71)用戶端點閱物種基因表單：使用者透過網路連接該網路伺服器所提供的一網頁，該網頁列出完成物種之基因定序之各表單，供使用者點選。
(72)點選用戶端欲選購之基因片段表單、編號或條碼：接受該用戶端點選所需的表單或表單編號或表單對應的基因條碼圖形。
(73)填寫用物個人資料及用途：該網路伺服器接受該使用者輸入個人資料及購買物種基因片段的用途。
(74)完成選購服務付款流程：該網路伺服器提供一選購及付款頁面供使用者進行付款及採購流程。
(75)傳送用戶個人資料付款狀態及選購基因條碼圖形至物種基因管理中心：該網路伺服器將使用者的個人資料、付款狀態及所選購的基因條碼圖形送至該系統主機12之基因條碼圖形資料庫。
(76)傳送成功：該網路伺服器判斷步驟(75)是否成功，如果沒有成功，則重新執行步驟(71)。
當該系統主機12接獲該網路伺服器所傳輸之訂購資訊後，其可執行一基因條碼圖形取得程序，將基因條碼圖形輸出。該基因條碼圖形取得程序之步驟包含：
(81)從資料庫讀取用戶端個人資訊、付款狀態及所需基因片段資訊：該系統主機12取得用戶端個人資訊、付款狀態及所需基因片段資訊。
(82)針對用戶端之個人資料及用途審查：該系統主機12讀取一管理者對該使用者輸入之資訊之一審查結果通知。
(83)通過：該系統主機12判斷該審查結果通知使否為一通過，若判斷結果為是，則進行下一步驟，反之，則拒絕授與密碼(831)步驟後，再通知用戶端與退款(832)步驟。
(84)比對用戶端選購基因片段及物種屬性：該系統主機12讀取使用者所選購的基因片段及找出其對應的物種屬性。
(85)傳出選購物種資料櫃編號及物種基因抽屜：該系統主機12找出儲存該基因片段及基因條碼圖形之可攜式射頻記憶裝置17所放置的某一抽屜182之位置與編號。
(86)等待處理：該系統主機12收到一第二管理者之一許可訊號後，執行下一步驟。
(87)是否接受第二管理者回傳之密碼檔案：該系統主機12判斷是否已經接收該第二管理者之一解密密碼，若判斷結果為否，則進行一發出催促訊息(871)步驟，反之則進行將基因條碼圖形及該解密密碼傳送給用戶端(872)步驟。
前述的第二管理者端可以是負責保管密碼的終端機或管理員，其接受操控該系統主機12之一第一管理者之資料後，可以下列步驟取出正確的可攜式射頻記憶裝置17並與該系統主機12連結：
(91)接受訂購之資訊：該第二管理者接受用戶的訂購資訊。
(92)取得基因保存櫃編號：由該訂購資訊，得知所需的基因片段，並由資料庫判斷取得儲存該基因片段及基因條碼圖形之可攜式射頻記憶裝置17所在的位置。
(93)驅動電磁鎖控制模組：該系統主機12控制所需的某一抽屜182對應的電磁鎖控制模組184，讓該抽屜182推出櫃本體181。
(94)確認監控攝影模組開啟狀態：該系統主機12確認所連接枝該監控攝影模組15為開啟狀態。
(95)抽屜之指示單元開啟：該系統主機12將選擇開啟的抽屜182對應設置的指示單元183予以開啟。
(96)連接可攜式記憶裝置：該系統主機12接受與該可攜式記憶裝置17進行連接。
(97)RFID讀取器進行辨識：該系統主機12先以該射頻辨識標籤讀取器16判斷所連接之可攜式記憶裝置17是否為正確，若判斷結果為是，則進行下一步驟，反之，則傳輸錯誤訊息(98)後回到步驟(92)。
(99)讀取可攜式記憶裝置99：該系統主機12正常讀取該可攜式記憶裝置99之儲存與使用者訂購內容對應之內部資訊，如基因條碼圖形及對應的基因片段密碼，並依用戶端選購之基因條碼下載基因片段密碼。
由前述可知，本實施例不僅提供將基因片段密碼形成基因條碼圖形的方式，已經將基因片段密碼有初步但完整的保護，更進一步提出完整的保存櫃及相關程序，讓整體的基因片段密碼獲得完善之保護，完全解決既有技術的問題，達到安全性使用之技術功效。
10．．．物種基因管理中心
12．．．系統主機
13．．．輸入模組
14．．．顯示模組
15．．．監控攝影模組
16．．．射頻辨識標籤讀取器
17．．．可攜式射頻記憶裝置
18．．．物種基因條碼保存櫃
181．．．櫃本體
1812．．．彈簧
182．．．抽屜
183．．．指示單元
184．．．電磁鎖控制模組
1842．．．電磁鐵
1844．．．彈性活動插銷
185．．．環境參數控制模組
50．．．用戶端電腦
第一圖為本發明較佳實施例之系統示意圖
第二圖為本發明較佳實施例之一物種基因管理中心之系統方塊圖
第三圖為本發明之一物種基因條碼保存櫃之局部放大示意圖
第四圖為本發明之一抽屜開關狀態示意圖
第五圖為本發明較佳實施例之一基因條碼演算程式之流程圖。
第六圖為本發明較佳實施例之一基因條碼圖形製作與儲存流程圖
第七圖為本發明較佳實施例之一生物資料表單
第八圖為本發明較佳實施例之一基因片段採購程序流程圖
第九圖為本發明較佳實施例之一基因條碼圖形取得程序流程圖
第十圖為本發明較佳實施例之一可攜式記憶裝置讀取程序流程圖
10．．．物種基因管理中心
50．．．用戶端電腦
Claims (6)
- 一種物種基因密碼管理系統，其包含一物種基因管理中心以及透過網際網路與該物種基因管理中心進行訊息傳遞的複數個用戶端電腦，其中：該物種基因管理中心包含一系統主機以及分別連接該系統主機之一射頻辨識標籤讀取器、複數個可攜式射頻記憶裝置及一物種基因條碼保存櫃；該可攜式射頻記憶裝置係為結合一射頻辨識標籤之一可攜式記憶裝置，其與該系統主機電性可分離連接並通過該射頻辨識標籤讀取器之讀取辨識後，使該系統主機可以存取該可攜式射頻記憶裝置之資訊；該物種基因條碼保存櫃包含一櫃本體、複數個活動安裝於該本體之抽屜及複數個電磁鎖控制模組，其中：該櫃本體包含複數個抽屜空間，該些抽屜空間以以陣列形式凹設於該櫃本體之表面，每個抽屜空間以一間隔結構分隔；每個抽屜活動置於該櫃本體之一個抽屜空間內，且給個抽屜放置一個可攜式射頻記憶裝置，該可攜式記憶裝置內儲一個物種基因密碼與基因條碼圖形；每一個間隔結構相對於每個抽屜設有一個該電磁鎖控制模組，該電磁鎖控制模組控制對應之該抽屜之位置狀態；而其中該物種基因密碼及該基因條碼圖形係經由一種物種基因密碼管理方法而得，其步驟包含：讀取一物種之基因密碼序列；依據基因密碼序列之長度資訊選擇一控制參數； 將基因密碼序列以一查表轉換法轉換為一二進位序列；將二進位序列進行一序列重排演算形成一細胞自動機序列；選擇複數個細胞自動機序列合併排列形成具有一選定行數的一細胞自動機序列陣列；及將該細胞自動機序列陣列之每個位元之狀態(0或1)分別以一黑或白像素顯示，使該細胞自動機序列陣列可進一步表示為該基因條碼圖形。
- 如申請專利範圍第1項所述的物種基因密碼管理系統，該將基因密碼序列以一查表轉換法轉換為一二進位序列之步驟中，其係透過下列表格將由胺基酸排列形成的基因密碼序列轉換為一二進位序列；
- 如申請專利範圍第2項所述的物種基因密碼管理系統，每一該電磁鎖控制模組包含一個該電磁鐵以及一彈性活動插銷，該電磁鐵受該系統主機控制而產生或解除磁吸力；該彈性活動插銷活動穿設於該間隔結構，於一放鬆狀態時，該電磁鐵為解除磁吸力，使該彈性活動插銷之一插銷端頂抵卡制於該抽屜之一外部表面，反之，該彈性活動插銷受到該電磁鐵之吸引而與該抽屜之底部表面分離。
- 如申請專利範圍第3項所述的物種基因密碼管理系統，該物種基因管理中心進一步包含一輸入模組、一顯示模組及一監控攝影模組，該輸入模組及該顯示模組為控制該系統主機之人機輸入裝置；該監控攝影模組受該系統主機之控制對該物種基因條碼保存櫃進行監視。
- 如申請專利範圍第4項所述的物種基因密碼管理系統，該物種基因條碼保存櫃包含複數個分別安裝於各抽屜之表面之一指示單元，該指示單元可以是一發光元件。
- 如申請專利範圍第8項所述的物種基因密碼管理系統，該物種基因條碼保存櫃包含一環境參數控制模組，其 控制該櫃本體之內部的溫度與濕度。
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| Shi et al. | Data integration in causal inference | |
| Bleicher et al. | Digitization as a catalyst for business model innovation a three-step approach to facilitating economic success | |
| Philippe et al. | Phylogenomics | |
| Roth et al. | The group-lasso for generalized linear models: uniqueness of solutions and efficient algorithms | |
| Hernandez et al. | Enhancing quantum annealing performance for the molecular similarity problem | |
| Haas et al. | Expectation-maximization of the potential of mean force and diffusion coefficient in Langevin dynamics from single molecule FRET data photon by photon | |
| Li et al. | Performance of regression models as a function of experiment noise | |
| Caetano-Anollés et al. | Rooting phylogenies and the tree of life while minimizing ad hoc and auxiliary assumptions | |
| Rukhiran et al. | Sustainable optimizing performance and energy efficiency in proof of work blockchain: A multilinear regression approach | |
| Abraham et al. | Metaproteomics: extracting and mining proteome information to characterize metabolic activities in microbial communities | |
| Jahanbakhsh et al. | Modeling convergent scale-by-scale skin color patterning in multiple species of lizards | |
| TWI451285B (zh) | 物種基因密碼管理系統與方法 | |
| Hrnjic et al. | Machine learning and behavioral economics for personalized choice architecture | |
| Ludlam et al. | Applications of percolation theory to fungal spread with synergy | |
| Xi et al. | Propensity score alignment of unpaired multimodal data | |
| Bariletto et al. | Bayesian nonparametrics meets data-driven distributionally robust optimization | |
| Nitzan et al. | Charting a tissue from single-cell transcriptomes | |
| Kenneweg et al. | Generating Synthetic Genotypes using Diffusion Models | |
| Wei et al. | Navigating chemical space with latent flows | |
| Sen et al. | Yellow Fever Vaccine Demand Forecasting with ARIMA, SARIMA, Linear Regression and XGBoost | |
| Brown et al. | Deep Learning Techniques for Enhancing Employee Turnover Prediction Accuracy | |
| Han et al. | Generalized hierarchical sparse model for arbitrary-order interactive antigenic sites identification in flu virus data | |
| Yadav | Chpater 4 Quantum generative adversarial networks | |
| Rudro et al. | Waris-Chain: The Blockchain Driven Transformation of Inheritance Solutions |