Single Nucleotide Polymorphism(SNP) 데이타와 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 만성 간염 감수성 예측

김동회; 엄상용; 함기백; 김진

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김동회 엄상용 함기백 김진

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 제34권 제7ㆍ8호

발행연도: 2007.8

수록면: 276 - 281 (6page)

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본 논문에서는 한국인의 대표질환 중 하나인 만성 간염에 대한 질환 감수성을 예측하기 위해서 Single Nucleotide Polymorphism 데이타와 대표적인 기계학습 기술인 Support Vector Machine을 이용하였다. 실험을 위한 데이타로 만성간염 환자 173명과 정상인 155명의 SNP 데이타를 사용하였으며, 평가를 위한 방법으로는 Leave-One-Out Cross Valication을 사용하였다. 실험결과 SNP 데이타만으로는 67.1%의 예측 결과를 얻었으며 기본적인 건강요소인 나이와 성별을 특징요소로 사용함으로서 74.9%의 예측 결과를 보였다. 향후 보다 많은 SNP 데이타와 건강관련정보 그리고 생활패턴에 대한 요소들을 특징요소로 감수성 예측에 함께 사용한다면, SVM은 만성 간염 예측을 위한 보다 효과적인 도구가 될 것이다.

#SVM #SNP #간염 #chronic hepatitis

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1. [학술지(정기간행물)] - A. M. Glazier / 2002 / Finding genes that underlie complex traits 298 (5602) : 2345 ~ 2349

2. [학술지(정기간행물)] - V. N. Vapnik / 1995 / The Nature of Statistical Learning Theory

3. [학술지(정기간행물)] - J. Listgarten / 2004 / Predictive models for Breast Cancer susceptibility from multiple single nucleotide polymorphism 10 : 2725 ~ 2737

4. [학술지(정기간행물)] - T. S. Furey / 2000 / Support vector machine classification and validation of cancer tissue samples using microarray expression data 6 (10) : 906 ~ 914

5. [학술지(정기간행물)] - Y. D. Cai / 2001 / Support Vector Machines for predicting protein structural class 2 : 3 ~

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