한국정보과학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Information Science Society Conference)

한국정보과학회 (Korean Institute of Information Scientists and Engineers)
권호 표지

RNA 공통 구조 기술자 Committee Machine을 이용한 ncRNA 예측 성능 향상 기법

Improving ncRNA Prediction using RNA common-structural Desciptor (RCSD) Committee Machine

  • 남진우 (서울대학교 대학원 생물정보학 협동과정) ;
  • 김성규 (서울대학교 바이오정보기술 연구센터(CBIT)) ;
  • 정제균 (서울대학교 대학원 생물정보학 협동과정) ;
  • 장병탁 (서울대학교 대학원 컴퓨터공학부 바이오지능연구실)
  • Nam Jin-Wu (Graduate Program in Bioinformatics Seoul National University) ;
  • Kim Sung-Kyu (Center for Bioinformation Technology (CBIT) Seoul National University) ;
  • Joung Je-Gun (Graduate Program in Bioinformatics Seoul National University) ;
  • Zhang Byoung-Tak (Biointelligence Laboratory, School of Computer Science and Engineering Seoul National University)
  • 발행 : 2005.11.01
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초록

최근 포유동물의 유전체에는 알려진 것보다 훨씬 많은 RNA 전사체가 발현되고 있음이 밝혀지고 있으며, 그 중에 많은 부분이 non-coding RNA로 알려지고 있다. 세포 내에서 non-coding RNA의 기능이 훨씬 다양해지고, 중요해지고 있는 상황에서 새로운 non-coding RNA를 정의하고, 탐색하는 것은 가장 시급한 과제이다. 본 연구에서는 이전 연구에서 RNA 공통 구조 학습을 위해 제안되었던, esRCSG (evolutionary search for RNA common-structural grammar) 알고리즘의 성능 향상을 위해, committee machine을 도입한다. Committee machine은 마지막 세대에서 최적화된 RNA 공통 구조 기술자 (RCSD)와 차상위로 최적화된 기술자들 중 양성데이터와 음성데이터의 치역을 합쳤을 때 특이도는 거의 변화가 없으면서 민감도의 증가가 가장 큰 기술자들의 집합이다. Committee machine은 특히 family type의 서열의 가진 특정 ncRNA에서 좋은 성능 향상을 보인다. microRNA를 이용한 성능평가에서 특이도의 변화가 거의 없이 민감도의 성능이 약 1.5배 향상되는 결과를 보였다. 이러한 특이도와 민감도가 높은 기술자를 이용함으로써 새로운 non-coding RNA를 예측하는 것을 약속할 수 있을 것이다.

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