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자료유형
학술저널
저자정보
Giup Jang (Gachon University) Youngmi Yoon (Gachon University)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제7호(JKIIT, Vol.18, No.7)
발행연도
2020.7
수록면
1 - 14 (14page)
DOI
10.14801/jkiit.2020.18.7.1

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질병 관련 유전자를 식별하는 것은 질병 메커니즘을 이해하고 환자를 치료하는 데 필수적이다. 생물학적 실험은 시간과 비용이 많이 들기 때문에 텍스트 마이닝을 사용하는 연구의 수가 증가하고 있다. 본 연구는 GloVe기반으로 새로운 질병 관련 유전자를 예측하는 방법을 제안한다. 기존의 단어 임베딩 기반의 질병 연관유전자 추론 방법들은 단어 임베딩의 특성을 고려하지 않았기 때문에 실험을 재현하기 매우 어렵다. 하지만 제안된 방법은 반복 실험을 통하여 일정한 결과에 수렴하기 때문에 실험 재현이 가능하며 기존 방법보다 정확하다. 마지막으로, 제안된 방법은 기존 방법에 따라 예측되지 않은 유전자 중 질병과 관련성이 높은 유전자를 예측할 수 있으며 계속해서 업데이트 되는 유전자-질병 연관을 통하여 새로운 관계를 발견할 수 있다.
#text mining #word embedding #disease-gene association #computational biology

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Materials and Methods
Ⅲ. Results and discussion
Ⅳ. Conclusion
References

참고문헌 (33)

참고문헌 신청
J. Zhou / 2018 / The research on gene-disease association based on text-mining of PubMed / BMC bioinformatics 19(1):37 google schola 신상원 / 2018 / 유전자를 중간 매개로 고려한 동시발생 기반의 약물-질병 관계 추론 / 한국정보기술학회논문지 16(11):1~9 dbpia 장기업 / 2016 / 유사 약물 예측을 위한 텍스트 마이닝 기반의 새로운 약물 유사도 측정 방법 / 한국정보기술학회논문지 14(7):127~137 dbpia Yunhwan Keon / 2018 / Call Center Call Count Prediction Model by Machine Learning / 한국정보기술학회 영문논문지 8(1):31~42 dbpia B. Liu / 2006 / Exploring candidate genes for human brain diseases from a brain-specific gene network / Biochemical and biophysical research communications 349(4):1308~1314 google schola

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