시계열 유전자 발현 데이터의 스트레스 특이 반응 유전자 검출 및 스트레스 예측 알고리즘 개발

Q: 이 논문에서 정의한 이질적 시계열 유전자 발현 데이터 통합 분석 문제란 무엇인가?

이 문제는 특정 스트레스에 대한 시계열 유전자 발현량 데이터에서, 데이터베이스로부터 수집된 데이터 간에 실험 조건이나 측정 시점이 서로 다른 경우 발생하는 통합 분석의 어려움을 의미한다. 데이터 양이 적고 유전자 개수는 많아 복잡한 기계 학습 모델 적용이 어렵다는 특징이 있다.

Q: 이질적 시계열 유전자 발현 데이터로 스트레스 종류를 어떻게 예측하는가?

연구 결과, 이질적 시계열 데이터를 통합하여 각 스트레스에 특이적으로 반응하는 유전자를 검출하는 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘은 학습된 가중치와 필터 레이어를 통해 새로운 시계열 데이터가 어떤 스트레스를 받았는지 0에서 1 사이의 확률값으로 추측한다.

강동원; 안홍렬; 이상선; 정우석; 김선

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 강동원 (서울대학교) 안홍렬 (서울대학교) 이상선 (서울대학교) 정우석 (건국대학교) 김선 (서울대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2018 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2018.6

수록면: 1,063 - 1,065 (3page)

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유전자 발현 빅데이터가 형성됨에 따라 시계열 유전자 발현 데이터 통합 분석의 필요성이 대두되었다. 하지만 이러한 유전자 발현 데이터는 측정시점 및 실험조건이 다른 이질적 시계열 분석 문제로서 기존 컴퓨터 공학에서 다루지 않았던 새로운 시계열 분석 문제이다. 본 연구는 이질적 시계열 데이터로서 애 기장대 식물에서 고온, 저온, 물부족, 염 스트레스의 시계열 데이터를 수집하여 구조화 하였다. 네 ... 전체 초록 보기

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