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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김수진 (서울대학교) 하정우 (서울대학교) 장병탁 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제18권 제5호
발행연도
2012.5
수록면
414 - 418 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2012

NMF기반 하이퍼그래프 구조 분석을 통한 전립선 암 특이적 유전자 모듈 탐색
김수진 ,  하정우 ,  장병탁 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 2012.05 학술저널

2011

NMF기반 하이퍼그래프 구조 분석을 통한 전립선 암 특이적 유전자 모듈 탐색
김수진 ,  하정우 ,  장병탁 한국정보과학회 학술발표논문집 2011.11 학술대회자료

초록· 키워드

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암 발생 메커니즘을 포함하여 생체 내에서 발생하는 대부분의 생물학적 조절 프로세스는 여러 다양한 요소들이 서로 영향을 주고받으며 발생하는 복잡한 문제이다. 이에 최근 유전체 수준에서 유전자간 모듈 단위로 고차적 상호 관계를 분석하는 연구의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 다수 인자들간의 고차원적 연관관계 분석이 가능한 하이퍼그래프(hypergraph) 모델을 이용하여 유전자들간의 연관관계를 학습한 후, 학습된 하이퍼그래프의 구조를 NMF(non-negative matrix factorization) 기법을 기반으로 분석하여 협력적으로 특정 암 관련 조절 메커니즘에 참여하는 중요 유전자 모듈을 탐색한다. 실험 결과로 다른 두 유형의 전립선 암 조직 miRNA(microRNA)와 mRNA 발현 데이터를 이용하여 기능적으로 상관관계가 존재하는 공격성 전립선 암의 특이적 miRNA-mRNA 조절 모듈을 탐색한다. 발견한 모듈의 생물학적 유의성은 유전자 온톨로지 분석과 관련 논문 검색을 통해 검증하여 제시한다.
#하이퍼그래프 #NMF #miRNA-mRNA 모듈 #Hypergraph #NMF #miRNA-mRNA module

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안 모델 및 학습방법
3. 실험결과 및 분석
4. 결론 및 향후 연구
참고문헌

참고문헌 (5)

참고문헌 신청
정제균 / 200705 / Discovery of microRNA-mRNA modules via population-based probabilistic learning / BIOINFORMATICS 23(9):1141~1147 google schola B.-T. Zhang / 2008 / Hypernetworks: a molecular evolutionary architecture for cognitive learning and memory / IEEE Computational Intelligence Magazine 3(3):49~63 google schola L. Wang / 2009 / Gene networks and microRNAs implicated in aggressive prostate cancer / Cancer Research 69(24):9490~9497 google schola A. Tong / 2008 / MicroRNA profile analysis of human prostate cancers / Cancer Gene Ther 16(3):206~216 google schola S. Varambally / 2008 / Genomic loss of microRNA- 101 leads to overexpression of histone methyltransferase EZH2 in cancer / Science 322(5908):1695~1699 google schola

이 논문의 저자 정보

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