딥러닝을 통한 유전자 온톨로지 거리의 추론

Q: 이 논문에서 정의한 유전자 온톨로지란 무엇인가?

유전자의 기능적 성질을 분류하기 위해 구축된 계층적 구조의 용어 집합을 의미한다. 이는 유전자 간의 의미적 유사도를 추론하고 기능적 연관성을 분석하는 기준 체계로 활용되며, 본 연구에서는 알려지지 않은 유전자의 기능을 예측하는 핵심 지표로 사용된다.

Q: 딥러닝 회귀 모델을 이용한 유전자 의미적 유사도 추론의 성능은 어떠한가?

연구 결과, 제안된 딥러닝 모델은 선형 회귀나 랜덤 포레스트 등 기존 회귀 모델보다 유전자 온톨로지 거리 추론 성능이 더 뛰어났다. 특히 이웃 유전자의 수를 늘릴수록 성능이 개선되었으며, 온톨로지가 미지수인 유전자 간 유사도 예측에서도 유의미한 결과를 보였다.

손승현; 안홍렬; 김선

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 손승현 (서울대학교) 안홍렬 (서울대학교) 김선 (서울대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2017 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2017.12

수록면: 954 - 956 (3page)

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유전자 온톨로지는 유전자의 기능적 성질을 분류하는 계층적 구조의 용어 집합이며 이를 활용하여 유전자간의 의미적 유사도를 밝혀내는 기반이 되기에 중요한 의미를 지닌다. 그러나 모든 유전자에 대해서 유전자 온톨리지가 알려져 있지 않기 때문에 유전자 온톨로지가 알려지지 않은 유전자와의 유사도는 계산할 수 없다는 한계점이 있었다. ... 전체 초록 보기

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