초록
본 논문에서는 폐암의 발생에 관여하는 유전자 데이터인 SNP 데이터의 중요도 평가와 SVM 학습법을 이용하여 폐암 감수성을 예측하는 방법을 제안한다. 학습에 사용될 폐암 관련 양성 데이터에 비하여 음성 데이터의 수가 훨씬 많은 이유로 각 양성 데이터에 대하여 같은 성별과 적은 나이 차를 갖는 음성 데이터를 찾아서 쌍이 되도록 한다. 또한 각 SNP가 발병 예측에 미칠 영향력을 계산하는 수식을 도입하여 각 SNP의 중요도를 평가하고 SNP를 중요도에 따라 서열화 한다. 실험에서는 학습에 사용되는 순위별 SNP 개수에 따라 변화되는 예측률을 관측하였고, LOOCV 테스트 결과 제안된 방법은 실험 데이터에 대하여 최대 65.0%의 예측 정확도를 보였다.
In this paper, we propose a prediction method of lung cancer susceptibility using an importance evaluation of SNP data and the SVM learning, a gene data concerning getting sick with the lung cancer. Since the number of negative data is much larger that of positive data, which are to be used in the SVM learning, for each positive data, a negative data is first searched which has the same sex and the minimum age difference with the positive data. The searched negative data is then coupled with the positive data. For the importance evaluation of each SNP data, an equation which calculates the influence of each SNP data on the prediction of getting sick is adopted. The SNP data are sorted according to the evaluated importance. In experiments, we observed the prediction accuracy which varies according to the number of sorted SNP data used in the learning. LOOCV test results showed that the proposed method yields the prediction accuracy of maximum 65.0% for test data.
