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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2011가을 학술발표논문집 제38권 제2호(B)
- 발행연도
- 2011.11
- 수록면
- 345 - 348 (4page)
이용수
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단백질과 RNA의 상호작용은 단백질 합성, 유전자 발현과 복제, 바이러스에 의한 감염과 같은 생물학 과정에서 중요한 역할을 하고 있기 때문에, 단백질-RNA 상호작용 부위에 대한 정보는 단백질과 RNA의 기능을 규명하거나 잠재적으로 질병을 유발하는 단백질과 RNA의 결합을 억제하거나 촉진할 수 있는 신약 개발에 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 단백질 서열에서 인접한 아미노산 3개의 결합성향, 상대방 RNA 서열의 길이와 염기의 빈도수, 단백질 이차 구조, 아미노산의 생화학적 특징 등을 이용하여, RNA와 결합 가능한 아미노산을 예측하는 Random Forest 분류기를 개발하였다. PDB로부터 얻은 429개의 단백질-RNA 복합체에서 추출한 3,149개의 단백질-RNA 서열 쌍을 대상으로 한 시험에서, 이 Random Forest 분류기는 81.9%의 sensitivity, 98.1%의 specificity, 96.3%의 accuracy의 예측 성능을 보였다.
목차
요약
1. 서론
2. 데이터 선정 및 구현 방법
3. 시험 및 평가
4. 결론 및 향후 계획
감사의 글
참고문헌
참고문헌 (0)
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