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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제10권 제3호
발행연도
2019.1
수록면
23 - 30 (8page)

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본 연구는 당뇨병 치료제 후보약물 정보를 이용하여 항당뇨에 영향을 미치는 물질구조를 발견하는데 목적이 있다. 정량적구조 활성관계를 이용한 기계 학습 모델을 만들고 부분최소자승 알고리즘을 통해 실험데이터 별로 결정계수를 파악한 후 변수중요도척도를 활용하여 주요 분자표현자를 도출하였다. 연구 결과, 후보약물 구조정보를 반영한 molecular access system fingerprint 데이터로 분석한 결과가 in vitro 데이터를 이용한 분석 결과보다 설명력이 높았으며, 항당뇨에 영향을 미치는 주요 분자표현자 역시 다양하게 도출할 수 있었다. 제안된 항당뇨 예측 및 주요인자 분석 방법을 활용한다면 유사한 과정을 반복 실험하는 기존 신약개발 방식과는 달리, 많은 비용과 시간이 소요되는 후보물질 스크리닝 (screening) 기간을 최소화하고, 신약개발 탐색기간도 단축하는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다.
#Candidate drug information #Partial least square #Variable importance in projection #Finding major molecular descriptor #Antidiabetic prediction

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Ministry of Health & Welfare / Conducted R&D consulting support project for innovative new drugs google schola Ministry of Health & Welfare / A share of robots in new drug development google schola Ministry of Health & Welfare / 2018 / Annual health insurance statistical report 2017 google schola Y. J. Jung / 2008 / Current trends in diabetes medical treatment google schola 임지혜 / 2013 / 당뇨병환자의 의료이용 현황과 삶의 질 / 디지털융복합연구 11(10):609~618 dbpia

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