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최성용 (인하대학교) 김진수 (인하대학교) 한승진 (TTA) 최준혁 (김포발전연구소) 임기욱 (선문대학교) 이정현 (인하대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제19권 제5호
발행연도
2009.10
수록면
730 - 736 (7page)

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방대한 유전 정보를 분석, 가공하는 생명정보학의 중요성은 더욱 높아지고 있다. 본 논문에서는 단백질의 1차 구조만으로 단백질의 구조와 기능을 예측하는 새로운 데이터마이닝 방법을 제안한다. 단백질 서열만으로 특징 추출시 발생할 수 있는 문제점인 방대한 탐색공간을 효과적으로 축소하기 위해 n-Block substring 탐색 알고리즘을 제안한다. 또한 선별된 각 substring의 도메인 연관도를 결정하는 가중치를 구하여 가중 선형모형을 구축함으로써 구조와 기능에 관련이 있을 것으로 예상되는 단백질 도메인의 특징을 추출하고 분류에 효과적임을 보인다. 도메인에 포함되는 각각의 CDS(coding sequence)에 대해 모형으로부터 구한 점수를 통해 해당 도메인과의 연관성의 정도를 추정하며, 분류 효율을 더욱 향상시킬 수 있음을 보인다.
#바이오 인포매틱스 #데이터 마이닝 #가중선형모형 #n-Block 서브스트링 #Bioinformatics #datamining #weighted linear model #n-Block substring

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 탐색공간 설정 및 n-Block substring 탐색
3. n-Block substring의 가중 선형모형
4. 실험 및 성능평가
5. 결론
참고문헌
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