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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제33권 제4호
발행연도
2006.4
수록면
365 - 377 (13page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2006

연관속성개념공간으로의 사상을 이용한 단백질 상호작용 예측
엄재홍 ,  장병탁 한국정보과학회 학술발표논문집 2006.06 학술대회자료
최적 연관 속성 규칙을 이용한 비명시적 단백질 상호작용의 예측
엄재홍 ,  장병탁 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2006.04 학술저널

2005

Neural Feature Association Rule을 이용한 효모 단백질 - 단백질 상호작용의 예측
엄재홍 ,  장병탁 한국정보과학회 학술발표논문집 2005.07 학술대회자료

2002

계층적 군집화를 통한 이스트(Yeast) 단백질의 고차 상호작용 추출
엄재홍 ,  장병탁 한국정보과학회 학술발표논문집 2002.10 학술대회자료

초록· 키워드

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단백질들은 서로 다른 단백질들과 상호작용 하거나 복합물을 형성함으로써 생물학적으로 중요한 기능을 한다고 알려져 있다. 때문에 대부분의 세포작용에 있어 중요한 역할을 하는 단백질 상호작용의 분석 및 예측에 대한 연구는 여러 연구그룹으로부터 풍부한 데이타가 산출되고 있는 현(現) 게놈시대에서 또 하나의 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 효모(Saccharomyces cerevisiae)에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이타들에서 속성들 간의 연관을 통해 유추 가능한 잠재적 단백질 상호작용들을 예측하기 위한 연관속성 마이닝 방법을 제시한다. 단백질의 속성들 중 연속값을 가지는 속성값들은 최대상호 의존성에 기반을 두어 이산화 하였으며, 정보이론기반 속성선택 알고리즘을 사용하여 단백질들 간의 상호작용 예측을 위해 고려되는 단백질의 속성(attribute) 수 증가에 따른 속성차원문제를 극복하도록 하였다. 속성들 간의 연관성 발견은 데이타마이닝 분야에서 사용되는 연관규칙 발견(association rule discovery) 방법을 사용하였다. 논문에서 제안한 방법은 발견된 연관규칙을 통한 단백질 상호작용 예측문제에 있어 최대 약 96.5%의 예측 정확도를 보였으며 속성필터링을 통하여 속성필터링을 하지 않는 기존의 방법에 비해 최대 약 29.4% 연관규칙 발견속도 향상을 보였다.
#단백질 상호작용 #연관속성 마이닝 #연관규칙 #데이타마이닝 #바이오인포메틱스 #Protein-protein interaction #Feature association mining #Association rule #Data mining #Bioinformatics

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 속성차원의 축소(Feature Dimension Reduction)
3. 연관 속성 마이닝
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (29)

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