DNA 커널을 이용한 MicroRNA 목표 유전자 예측

MicroRNA Target Prediction using DNA Kernels

  • 노영균 (서울대학교 인지과학 협동과정) ;
  • 김성규 (서울대학교 생물정보학 협동과정) ;
  • 김청택 (서울대학교 심리학과) ;
  • 장병탁 (서울대학교 컴퓨터공학부)
  • Noh Yung-Kyun (Interdisciplinary Program in Cognitive Science, Seoul National University) ;
  • Kim Sung-Kyu (Graduate Program in Bioinformatics, Seoul National University) ;
  • Kim Cheong-Tag (Department of Psychology, Seoul National University) ;
  • Zhang Byoung-Tak (School of Computer Science and Engineering ,Seoul National University)
  • 발행 : 2005.11.01

초록

분류 방법으로서의 SVM(Support Vector Machine)은 커널 방법과 함께 사용됨으로써 그 유용성을 크게 향상시켰다. 커널 방법은 일반적으로 입력 데이터의 자질(feature)로 나타내는 공간으로부터 높은 차원의 공간으로 데이터를 사상(mapping)시키는 역할을 하게 되나, 기본적으로는 데이터간에 새로운 거리(metric)를 부설해주는 역할을 하는 것이다. 지금까지 나온 다양한 커널 방법은 구조화된(structured) 데이터에 대해 커널 형태로 거리를 부여하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 DNA의 작용을 모델링하여 만든 새로운 커널이 miRNA(micro RNA)와 mRNA(messenger RNA)쌍에 대한 발현 여부를 분류해 내기 위해 커널 형식으로 거리를 부여하는 방법을 보인다. 이 방법은 실리콘 컴퓨터가 아닌 실제 DNA분자로 실험할 수 있도록 설계된 것을 고려할 때 여러 종류의 DNA 코드를 분석하는 데 사용될 수 있는 새로운 분자컴퓨팅 방법이다.

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