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논문 기본 정보

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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제33권 제7호
발행연도
2006.12
수록면
682 - 692 (11page)

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유사한 생물학적 특성을 가진 유전자 산물을 검색하는 것은 생물정보학 연구에 필수적인 기술이다. 현재 대부분의 생물학 데이타베이스에서 Gene Ontology의 용어를 사용하여 유전자 산물의 생물학적 특성을 기술하고 있다. 본 논문에서는 이런 유전자 산물의 주석 정보를 사용해 의미적으로 유사한 유전자 산물을 검색하는 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 정보 이론에 기반한 유전자 산물간의 의미적 유사도를 정의하였다. 그리고 이 유사도를 이용한 의미적 유사성 검색 알고리즘을 제안하였다. 의미적 유사성 검색을 처리하기 위해 Fagin의 문턱값 알고리즘(threshold algorithm)을 다음과 같이 변형한 기법을 사용하였다. 우선 사용하는 유사도 함수가 단조 증가 성질을 갖지 않기 때문에 유사도 함수에 맞는 문턱값을 재정의 하였다. 또 역색인 리스트의 구조를 사용하여 중간 검색을 생략할 수 있는 클러스터 스키핑 기법과 역색인 리스트 액세스 순서를 제안하였다. 실제 GO와 주석 정보를 이용하여 성능 평가를 했으며 제안한 알고리즘은 효율적인 알고리즘임을 보였다
#Gene Ontology #의미적 유사성 검색 #Semantic similarity search

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 유사성 검색 예제 및 시스템 구조
4. 의미적 유사성
5. 의미적 유사성 검색
6. 실험 결과
7. 결론 및 향후 연구
참고문헌
저자소개

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - / 2001. / Creating the Gene Ontology Resource: Design and Implementation 11 (8) : 1425 ~ 1433 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - / 1998 / An Information-theoretic Definition of Similarity. google schola 3. [학술지(정기간행물)] - / 2003. / Optimal Aggregation Algorithms for Middleware 66 (4) : 614 ~ 656 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - / 2003 / An Information-theoretic Measure for Document Similarity. google schola 5. [학술지(정기간행물)] - / 2005 / Algorithmic Detection of Semantic Similarity. google schola

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