Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2023.05a
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  • Pages.490-492
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  • 2023
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Cancer driver gene using multi-omics data and biological network information

멀티 오믹스 데이터 및 생물학적 네트워크 정보를 이용한 드라이버 유전자 분류

  • Jeong-Ho Park (Department of Computer Engineering, Chungbuk National University) ;
  • Kyuri Jo (Department of Computer Engineering, Chungbuk National University)
  • 박정호 (충북대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 조겨리 (충북대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2023.05.18
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Abstract

시퀀싱(sequencing) 기술의 발달로 다양한 오믹스(omics) 데이터의 축적과 인공 지능 기술의 발달로 인하여 다양한 드라이버 유전자 분류기법이 제안되어왔다. 최근에는 암 데이터가 대용량으로 축적되며 기계 학습 기반의 다양한 기법들이 활발히 제안되었다. 특히 다양한 오믹스 데이터를 결합한 고차원 데이터에서 높은 정확도를 확보하기 위한 시도가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 멀티 오믹스와 네트워크 관련 특징을 기반으로 암의 증식 및 발생에 중요한 역할을 하는 드라이버 유전자를 분류하는 딥러닝 모델을 제시한다. 또한 The Cancer Genome Atlas(TCGA) 데이터를 통해서 모델 학습 후 기존 통계 및 머신러닝 기반 기법과 비교하여 성능이 개선되었음을 확인하였다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 지역 지능화혁신인재양성(Grand ICT연구센터) 사업의 연구결과로 수행되었음 (IITP-2023-2020-0-01462).