SNP 데이터의 중요도 평가와 SVM 학습법을 이용한 폐암 감수성 예측

류명춘; 김상진; 박창현

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자료유형: 학술저널

저자정보: 류명춘 김상진 박창현

저널정보: 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제8권 제10호

발행연도: 2008.10

수록면: 11 - 19 (9page)

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본 논문에서는 폐암의 발생에 관여하는 유전자 데이터인 SNP 데이터의 중요도 평가와 SVM 학습법을 이용하여 폐암 감수성을 예측하는 방법을 제안한다. 학습에 사용될 폐암 관련 양성 데이터에 비하여 음성 데이터의 수가 훨씬 많은 이유로 각 양성 데이터에 대하여 같은 성별과 적은 나이 차를 갖는 음성 데이터를 찾아서 쌍이 되도록 한다. 또한 각 SNP가 발병 예측에 미칠 영향력을 계산하는 수식을 도입하여 각 SNP의 중요도를 평가하고 SNP를 중요도에 따라 서열화 한다. 실험에서는 학습에 사용되는 순위별 SNP 개수에 따라 변화되는 예측률을 관측하였고, LOOCV 테스트 결과 제안된 방법은 실험 데이터에 대하여 최대 65.0%의 예측 정확도를 보였다.

#기계 학습 #지지벡터머신 #인간 유전체 #단일염기다형성 #폐암 #Machine Learning #SVM #Human Genome #SNP #Lung Cancer

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1. [학술지(정기간행물)] - J. A. Cruz / 2006 / Applications of Machine Learning in Cancer Prediction and Prognosis / Cancer Informatics : 59 ~ 78

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

3. [학술지(정기간행물)] - J. I. Bell / 2002 / Single nucleotide polymorphisms and disease gene mapping / Arthritis Research 4 : S273 ~ S278

4. [학술지(정기간행물)] - Z. Wang / 2001 / SNPs, Protein Structure, and Disease / Human Mutation 17 : 263 ~ 270

5. [기타자료] - / 2006 / 박재용, 폐암 감수성 진단용 마커 및 이를 이용한 폐암 감수성 예측 및 판단방법, 대한민국 특허출원 제 10-2006-0100277호

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