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저자정보
Lee, Wan-Seon (Bioinformatics Unit, ISTECH Inc.) Jeon, Ki-Seon (Bioinformatics Unit, ISTECH Inc.) Um, Chan-Hwi (Bioinformatics Unit, ISTECH Inc.) Hwang, Seung-Young (GENOCHECK Co.Ltd.,#630 HBI, Hanyang Univ.) Jung, Jin-Wook (Hanyang University) Kim, Seung-Jun (GENOCHECK Co.Ltd.,#630 HBI, Hanyang Univ.) Kang, Kyung-Sun (Lab of Stem Cell & tumor Biology, Department of Veterinary Public Health, College of Veterinary Medicine, Seoul National Uni.) Park, Joon-Suk (Lab of Stem Cell & tumor Biology, Department of Veterinary Public Health, College of Veterinary Medicine, Seoul National Uni.) Hwang, Jae-Woong (Lab of Stem Cell & tumor Biology, Department of Veterinary Public Health, College of Veterinary Medicine, Seoul National Uni.) Kang, Jong-Soo (Shin-Won Scientific Co.Ltd.) Lee, Gyoung-Jae (Shin-Won Scientific Co.Ltd.) Chon, Kum-Jin (Shin-Won Scientific Co.Ltd.) Kim, Yang-Suk (Bioinformatics Unit, ISTECH Inc.)
저널정보
한국생물정보시스템생물학회 한국생물정보시스템생물학회 학술대회 한국생물정보시스템생물학회 2003년도 제2차 연례학술대회 발표논문집
발행연도
2003.1
수록면
66 - 72 (7page)

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Toxicogenomics is now emerging as one of the most important genomics application because the toxicity test based on gene expression profiles is expected more precise and efficient than current histopathological approach in pre-clinical phase. One of the challenging points in Toxicogenomics is the construction of intelligent database management system which can deal with very heterogeneous and complex data from many different experimental and information sources. Here we present a new Toxicogenomics database developed as a part of 'Toxicogenomics for Efficient Safety Test (TEST) project'. The TEST database is especially focused on the connectivity of heterogeneous data and intelligent query system which enables users to get inspiration from the complex data sets. The database deals with four kinds of information; compound information, histopathological information, gene expression information, and annotation information. Currently, TEST database has Toxicogenomics information fer 12 molecules with 4 efficacy classes; anti cancer, antibiotic, hypotension, and gastric ulcer. Users can easily access all kinds of detailed information about there compounds and simultaneously, users can also check the confidence of retrieved information by browsing the quality of experimental data and toxicity grade of gene generated from our toxicology annotation system. Intelligent query system is designed for multiple comparisons of experimental data because the comparison of experimental data according to histopathological toxicity, compounds, efficacy, and individual variation is crucial to find common genetic characteristics .Our presented system can be a good information source for the study of toxicology mechanism in the genome-wide level and also can be utilized fur the design of toxicity test chip.

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