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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
최혁진 (인하대학교) 최성욱 (인하대학교) 한경숙 (인하대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제39권 제7호
발행연도
2012.7
수록면
515 - 522 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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단백질과 DNA의 상호작용은 유전자 발현, DNA 복제와 재생 및 재조합, 세포 생성과 같은 생물학적 과정에서 다양한 역할을 담당하기 때문에, 단백질과 DNA가 결합 가능한 부위를 예측하는 것은 단백질과 DNA의 기능을 규명하거나 단백질과 DNA의 결합을 억제하거나 촉진할 수 있는 신약 개발에 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문은 단백질 서열에서 DNA와 결합 가능한 부위를 예측하기 위하여 발굴한 특징과 이을 이용한 random forest 모델의 개발을 소개한다. 결합 부위의 예측에 사용한 특징들은, 아미노산과 염기 간의 결합 성향, 아미노산의 생화학적 특징, 단백질 이차 구조, 상대방 DNA 서열의 길이와 염기의 빈도수 등이다. 아미노산과 염기 간의 결합 성향은 Protein Data Bank (PDB)에서 추출한 단백질-DNA 복합체의 구조 분석을 통하여 계산하였다. 383개의 단백질-DNA 복합체에서 추출한 6,160개의 단백질-DNA 서열 쌍을 대상으로 한 시험에서, 이 random forest 모델은 79.8%의 민감도(sensitivity), 94.5%의 특이도(specificity), 92.6%의 정확도(accuracy)의 예측 성능을 보였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 데이터 선정 및 구현 방법
3. 시험 및 평가
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (23)

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