메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2007 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제34권 제1호(B)
발행연도
2007.6
수록면
36 - 40 (5page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
miRNA 유전체학의 중요한 이슈로 miRNA가 조절하는 목표 유전자를 예측하는 작업과 miRNA가 목표 유전자를 조절하는 메커니즘이 무엇인지 규명하는 것을 들 수 있다. 본 논문에서는 생물학적 특징들과 다층 퍼셉트론 신경망을 이용하여 miRNA의 목표 유전자를 예측하고 해당 miRNA 조절 메커니즘 타입을 분별해주는 시스템을 제안하고 실제 데이터를 사용하여 그 성능을 평가한다. 실험적으로 검증된 데이터를 사용하여 제안 시스템을 평가해본 결과, 다층 퍼셉트론 신경망을 사용할 경우 84.63%의 정확도로 miRNA의 목표 유전자를 예측할 수 있었고, 87.90%의 정확도로 miRNA가 목표 유전자를 조절하는 메커니즘을 분별할 수 있었다. 학습 데이터가 충분히 많아진다면 제안 시스템의 예측 성능은 더욱 높아질 것으로 예상된다.

목차

요약
1. 서론
2. 방법 및 시스템 구성
3. 결과 및 논의
4. 결론
참고 문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-016827593