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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
고송 (중앙대학교) 강보영 (경북대학교) 김대원 (중앙대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제19권 제6호
발행연도
2009.12
수록면
802 - 808 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2009

유전자 온톨로지를 활용한 클러스터링 성능 향상 기법
고송 ,  강보영 ,  김대원 한국지능시스템학회 논문지 2009.12 학술저널

2008

유전자 온톨로지를 활용한 반지도 클러스터링 기법
고송 ,  김대원 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2008.04 학술대회자료

초록· 키워드

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마이크로어레이 데이터의 클러스터링 성능을 향상시키기 위하여 유전자 온톨로지(GO)를 활용하는 연구가 최근 진행 중에 있다. 그 중 Biological Process(BP) GO를 활용한 Kustra et al.의 연구가 2006년에 소개된 바 있다. 본 연구는 Kustra et al.의 연구를 확장하여 일반적이고 실질적인 GO의 활용 방안을 위한 분석 결과를 제시하기 위하여 다양한 활용 방법을 적용한다. (1) GO의 거리를 측정하기 위하여 Lin et al, Resnik et al과 Jiang et al의 방법을 적용하였으며, (2) BP를 포함한 세 가지 GO 유형의 구조에 대해 적용하여 각 방법에 따른 성능 향상 정도를 분석한다. 각 방법에 대한 성능 분석 비교를 위하여 효모 유전자를 관측하여 형성한 데이터를 활용한다. 실험 결과를 통하여 GO 정보를 클러스터링에 적용하면 전반적으로 성능 향상을 유도하지만, 활용 방법에 따라서 성능 개선 정도의 차이가 발생한다. 그 중 Resnik의 거리 측정 척도와 BP GO를 활용하였을 때, 가장 개선된 성능을 유도함을 볼 수 있다.
#반지도 클러스터링 #유전자 온톨로지 #마이크로어레이 데이터 #유전자 기능 예측 #의미론적 거리 #Semi-supervised Clustering #GO #Microarray #Gene Function Prediction #Semantic Distance

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. GO에서 유전자 간 거리
3. GO 활용 방법에 따른 비교 분석
4. 결론 및 향후 과제
참고문헌
저자소개

참고문헌 (16)

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1. [학술지(정기간행물)] - J.Herrero / 2001 / A hierarchical unsupervised growing neural network for clustering gene expression patterns / Bioinformatics 17 (2) : 126 ~ 136 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - R. Sharan / 2003 / CLICK and EXPANDER : a system for clustering and visualizing gene expression data / Bioinformatics 19 (14) : 1787 ~ 1799 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - RJ.Cho / 1998 / A Genome-Wide Transcriptional Analysis of the Mitotic Cell Cycle / Molecular Cell 2 : 65 ~ 73 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - MB. Eisen / 1998 / Cluster analysis and display of genome-wide expression patterns / Proc Natl Acad Sci 95 : 14863 ~ 14868 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - PT. Spellman / 1998 / Comprehensive Identification of Cell Cycle-regulated Genes of the Yeast Saccharomyces cerevisiae by Microarray Hybridization / Molecular Biological of the Cell 9 : 3273 ~ 3297 google schola

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