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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
고동우 (가톨릭대학교) 양정진 (가톨릭대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제2호(JKIIT, Vol.18, No.2)
발행연도
2020.2
수록면
33 - 43 (11page)
DOI
10.14801/jkiit.2020.18.2.33

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최근에는 생명공학분야는 인공지능분야와의 접목을 통하여 새로운 유전자의 발굴에 큰 성과를 이루고 있으나, 빅 데이터의 처리 및 세포특이성을 부여할 수 있는 새로운 알고리즘의 부족으로 여전히 많은 한계성을 가지고 있다. 본 연구에서는 naive T세포에 특이적인 유전자인 CD27, SELL, IL7R, IL2RG, PTPRC을 기준으로 하여, 유전사들 사이의 유사성을 계산하는 새로운 방법인 Pearson Correlation과 T-SNE를 기존에 사용되고 있는 Fold Change 정렬 방법과 비교분석하였다. 시도한 3가지 분석방법들 중 T-SNE 분석방법을 사용하였을 때, 위의 5개의 유전자들이 모두 가장 높은 순위에 위치하였다. 따라서 특정한 세포에 존재하는 유전자들 중 단백질을 인코딩하는 유전자들만 선별하여 유전자간의 유사성을 계산하는 T-SNE 분석 방법을 사용한다면 타겟 세포의 선택적으로 발현하는 유전자 발굴을 위한 가장 효과적인 방법이 될 수 있음을 제시했다.
#naive T cells #genes #differential expression #fold change #similarity #pearson correlation #T-SNE

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 데이터의 출처 및 방법론
III. 실험결과 및 분석
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (18)

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M. I. Love / 2014 / Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA-seq data with DESeq2 / Genome Biology google schola M. D. Robinson / 2010 / edgeR : a Bioconductor package for differential expression analysis of digital gene expression data / Bioinformatics 26(1):139~140 google schola G. Linden / 2003 / Amazon. com recommendations : item-to-item collaborative filtering / IEEE Computer Society 7(1):76~80 google schola S. Gower / 2014 / Netflix Prize and SVD google schola J. Davidson / 2010 / The YouTube video recommendation system / Proceedings of the fourth ACM Conference on Recommender Systems (RecSys '10) :293~296 google schola

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