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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제17권 제4호
- 발행연도
- 2011.4
- 수록면
- 244 - 248 (5page)
이용수
초록· 키워드
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단백질 상호작용을 예측하기 위하여 몇몇 계산 학적 방법들이 개발되었으나, 대부분 한 종류의 생명체에서의 단백질 상호작용에 국한된 것이다. 동종 단백질간의 상호작용 예측 기법은 단백질 종류를 구별하지 않기 때문에 이종 단백질간의 상호작용을 예측하는데 적합하지 않다. 본 논문은 단백질 서열 데이터를 이용하여C형 간염 바이러스 (HCV) 단백질과 인간 단백질의 상호작용을 예측하는 support vector machine (SVM) 모델의 개발을 소개한다. 이 SVM 모델의 예측 정확도는 평균적으로 81.5%임을 보였다. 이 SVM 모델과 단백질의 유전자 온톨로지 정보를 이용하여, HCV단백질과 인간 단백질 사이의 새로운 상호작용을 456개 예측하였다.
목차
요약
Abstract
1. Introduction
2. Representation and Algorithms
3. Results
4. Conclusion
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
J. R. Bock / 2001 / Predicting protein- protein interactions from primary structure / Bioinformatics 17:455~460
S. Martin / 2005 / Predicting protein-protein interactions using signature products / Bioinformatics 21:218~226
X. M. Wu / 2006 / Prediction of yeast protein-protein interaction network: insights from the Gene Ontology and annotations / Nucleic Acids Research 34:2137~2150
C. S. Leslie / 2004 / Mismatch string kernels for discriminative protein classification / Bioinformatics 20:467~476
T. S. Furey / 2000 / Support vector machine classification and validation of cancer tissue samples using microarray expression data / Bioinformatics 16:906~914
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2012-569-004457300