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저자정보
김수진 (서울대학교) 장병탁 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2009 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제36권 제1호(C)
발행연도
2009.6
수록면
243 - 248 (6page)

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특정 조건하에서 복잡 다양한 유전자 조절 메커니즘을 설명할 수 있는 바이오네트워크 구축을 위한 연구들이 많이 진행되어 왔다. 그러나 유전자 조절 네트워크는 조건에 따라 동역학적 성격을 가지고 있기 때문에 특정 조건하의 네트워크상에서 위상학적 변화를 동반한 상이한 조절 패턴을 보여준다. 그러므로 전사 네트워크에서의 위상학적 변화에 따른 바이오네트워크 구축 및 분석 연구는 유전자 조절 메커니즘의 이해를 용이하게 하고 특정 질병의 새로운 병리학적 통찰력을 제공 할 수 있다. 더 나아가 바이오 마커 또는 신약 타겟으로써 작용 할 수 있는 주요 유전적 요소 탐색에도 도움이 될 수 있을 것이라 기대된다. 본 논문에서는 확률적 지역 구조 학습을 이용하여 정상과 특정 암 조건하에서 유의한 위상학적 변화를 분석한 암 특이적 microRNA 네트워크를 구축한다. 제안하는 학습 방법은 효율적으로 네트워크의 각 노드에서 조건부 확률 집합을 계산하여 네트워크상 유의한 위상학적 변화를 탐색, 특정 조건하의 최적의 네트워크 구조를 찾는다. 마이크로어레이 기반의 microRNA 발현 데이터를 이용한 실험 결과, 정상과는 달리 위암에서 특이적으로 발현하는 microRNA 네트워크를 구축하여 생물학적으로 의미 있는 분석 결과를 보여주었다.

목차

요약
1. 서론
2. 지역 의존 모델(local dependency model)
3. 실험결과
4. 결론
감사의 글
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