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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박종훈 (연세대학교) 조영래 (연세대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제2호(JKIIT, Vol.21, No.2)
발행연도
2023.2
수록면
145 - 153 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.2.145

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

온톨로지 기반의 이기종 네트워크를 이용한 질병-유전자 상관관계 예측
박종훈 ,  조영래 한국정보기술학회논문지 2023.02 학술저널

2022

온톨로지를 이용한 질병-유전자 이기종 네트워크 생성
박종훈 ,  조영래 한국정보과학회 학술발표논문집 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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데이터를 의미론적으로 관리하고 분석하기 위한 온톨로지의 중요성이 최근에 크게 부각됨에 따라, 생명정보학 분야에서도 바이오 온톨로지의 활용이 급속히 증가하고 있다. 이 중, 유전자 온톨로지(GO)와 인간 표현형 온톨로지(HPO), 질병 온톨로지(DO)는 질병과 유전자 간의 상관관계를 예측하는 데에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 온톨로지에 의미론적 유사성 측정 방법들을 적용하여, 가중치가 부여된 질병 네트워크와 유전자 네트워크를 구성하고, 이를 통합한 이기종 네트워크로부터 질병-유전자 상관관계를 예측하는 실험을 진행하였다. ROC 곡선과 AUC 값으로 실험 결과를 평가하였을 때, DO보다 HPO를 이용한 질병 네트워크에서 더 우수한 예측 정확도를 보였다. 또한, 기존에 주로 사용되는 MimMiner 또는 단백질 상호작용 데이터로 이기종 네트워크를 구성할 경우보다 온톨로지를 활용할 경우 더 우수한 예측 정확도를 보였다.
#ontology #semantic similarity #disease-gene association prediction #heterogeneous networks #disease networks

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 실험 방법 및 결과
Ⅳ. 결론
References

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