한국콘텐츠학회논문지 (The Journal of the Korea Contents Association)

  • 제15권10호
  • /
  • Pages.616-625
  • /
  • 2015
  • /
  • 1598-4877(pISSN)
  • /
  • 2508-6723(eISSN)
한국콘텐츠학회 (The Korea Contents Association)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

한의학 분야 문헌 분석을 통한 생물학적 네트워크 분석시스템 개발

Implementing Biological Network Analysis System through Oriental Medical Literature Analysis

  • 유석종 (한국과학기술정보연구원 생명의료융합기술연구실) ;
  • 조용성 (한국과학기술정보연구원 생명의료융합기술연구실) ;
  • 이준학 (한국과학기술정보연구원 생명의료융합기술연구실) ;
  • 서동민 (한국과학기술정보연구원 생명의료융합기술연구실) ;
  • 예상준 (한국한의학연구원 K-herb연구단) ;
  • 김철 (한국한의학연구원 K-herb연구단)
  • 투고 : 2015.08.12
  • 심사 : 2015.08.20
  • 발행 : 2015.10.28
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

최근 한의학에 대한 과학적 접근이 진행되면서 한약재 성분의 효능을 검증하고자 하는 다양한 분자 생물학 분야의 연구가 진행되고 있다. 하지만 관련 한약재의 주요 성분과 관련된 생화학적 기작을 손쉽게 검색할 수 있는 시스템이 갖추어져 있지 못한 실정이다. 본 연구는 국내 한약재에 대한 약효 성분과 생물학적 기작에 대한 정보를 수집 및 텍스트마이닝을 수행하여 한약재 정보 데이터베이스를 구축하고자 하였다. 연구자가 손쉽게 분석된 한약재의 화합물, 유전자 그리고 생물학적 상호작용 정보를 검색할 수 있는 웹사이트 원형을 개발하였다. 문헌 분석결과 한의학분야 주요 화합물 및 유전자/단백질 정보를 추출할 수 있었고 현대 한의학 연구 현황의 특징을 보여주었다. 분석된 결과는 웹을 통해 한약재별 PubMed 문헌 정보와 관련된 한약재의 약재 정보 및 생물학적 상호작용 정보를 가시화하여 볼 수 있도록 개발하였다.

Currently, oriental medicine research is focused with modern research technology and validate it's various biochemical effect by combining with molecular biology technology. But there are few searching system for finding biochemical mechanism which is related to major compounds in oriental medicine. In this research, we aimed developing korean herb database based on text-mining system by analyzing PubMed data. We have developed prototype system for searching chemical, gene and biological relation in oriental medicine. It is characterized by modern oriental medicine research trend with major chemical, gene and protein information. Analysis results can be searched on the prototype system with visualization of the biological interactions.

키워드

참고문헌

  1. M. S. Sundrud, S. B. Koralov, M. Feuerer, D. P. Calado, A. E. Kozhaya, A. Rhule- Smith, R. E. Lefebvre, D. Unutmaz, R. Mazitschek, H. Waldner, M. Whitman, T. Keller, and A. Rao, "Halofuginone inhibits TH17 cell differentiation by activating the amino acid starvation response", Science, Vol.324, No.5932, pp.1334-1338, Jun. 2009. https://doi.org/10.1126/science.1172638
  2. 김상균, 박동훈, 김안나, 오용택, 김지영, 예상준, 김철, 장현철, "한의 온톨로지 기반 시맨틱 검색 시스템", 한국콘텐츠학회논문지, 제12권, 제12호, pp.533-543, 2012. https://doi.org/10.5392/JKCA.2012.12.12.533
  3. 예상준, 양창섭, 김철, "헬스 2.0 기반의 한의정보 프레임워크 모델 설계", 한국콘텐츠학회논문지, 제13권, 제11호, pp.807-814, 2013. https://doi.org/10.5392/JKCA.2013.13.11.807
  4. Y. Feng, Z. Wu, X. Zhou, Z. Zhou, and W. Fan, "Knowledge discovery in traditional Chinese medicine: state of the art and perspectives", Artif Intell Med, Vol.38, No.3, pp.219-236, Nov. 2006. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2006.07.005
  5. L. Hirschman, A. Yeh, C. Blaschke, and A. Valencia, "Overview of BioCreAtIvE: critical assessment of information extraction for biology", presented at the BMC bioinformatics, Vol.6, No.1, p.S1, 2005.
  6. D. C. Hao and P. G. Xiao, "Network pharmacology: a Rosetta Stone for traditional Chinese medicine", Drug Dev. Res, Vol.75, No.5, pp.299-312, Aug. 2014. https://doi.org/10.1002/ddr.21214
  7. H. Kitano, "Systems biology: a brief overview", Science, Vol.295, No.5560, pp.1662-1664, Mar. 2002. https://doi.org/10.1126/science.1069492
  8. J. Fluck and M. Hofmann-Apitius, "Text mining for systems biology", Drug Discov. Today, Sep. 2013.
  9. B. Settles, "ABNER: an open source tool for automatically tagging genes, proteins and other entity names in text", Bioinformatics, Vol.21, No.14, pp.3191-3192, Jul. 2005. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bti475
  10. R. Leaman and G. Gonzalez, "BANNER: an executable survey of advances in biomedical named entity recognition", Pac Symp Biocomput, pp.652-663, 2008.
  11. D. M. Jessop, S. E. Adams, E. L. Willighagen, L. Hawizy, and P. Murray-Rust, "OSCAR4: a flexible architecture for chemical text-mining", J Cheminform, Vol.3, No.1, p.41, 2011. https://doi.org/10.1186/1758-2946-3-41
  12. T. Ono, H. Hishigaki, A. Tanigami, and T. Takagi, "Automated extraction of information on protein-protein interactions from the biological literature", Bioinformatics, Vol.17, No.2, pp.155-161, Feb. 2001. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/17.2.155
  13. Y. Hao, X. Zhu, M. Huang, and M. Li, "Discovering patterns to extract protein-protein interactions from the literature: Part II.", Bioinformatics, Vol.21, No.15, pp.3294-3300, Aug. 2005. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bti493
  14. X. Zhou, B. Liu, Z. Wu, and Y. Feng, "Integrative mining of traditional Chinese medicine literature and MEDLINE for functional gene networks", Artif Intell Med, Vol.41, No.2, pp.87-104, Oct. 2007. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2007.07.007
  15. Y. C. Fang, H. C. Huang, H. H. Chen, and H. F. Juan, "TCMGeneDIT: a database for associated traditional Chinese medicine, gene and disease information using text mining", BMC Complement Altern Med, Vol.8, p.58, 2008. https://doi.org/10.1186/1472-6882-8-58
  16. B. Kemper, T. Matsuzaki, Y. Matsuoka, Y. Tsuruoka, H. Kitano, S. Ananiadou, and J. Tsujii, "PathText: a text mining integrator for biological pathway visualizations", Bioinformatics, Vol.26, No.12, pp.i374-81, Jun. 2010. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btq221
  17. J. Ren, N. Williams, L. Clementi, S. Krishnan, and W. W. Li, "Opal web services for biomedical applications", Vol.38, No.Web Server, pp.W724-W731, Jun. 2010. https://doi.org/10.1093/nar/gkq503
  18. M. S. D. L. Ali Z Ijaz, "MKEM: a Multi-level Knowledge Emergence Model for mining undiscovered public knowledge", BMC Bioinformatics, Vol.11, No.2, p.S3, 2010.
  19. http://sourceforge.net/projects/jeutils
  20. Y. Wang, T. Suzek, J. Zhang, J. Wang, S. He, T. Cheng, B. A. Shoemaker, A. Gindulyte, and S. H. Bryant, "PubChem BioAssay: 2014 update", Vol.42, No.Database issue, pp.D1075-82, Jan. 2014.
  21. http://processingjs.org/