• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.283-285
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• 2005

단백질들이 어느 세포내 소기관에 위치하는지에 대한 지식은 그들의 기능을 예측하는데 있어서 중요한 정보를 제공한다. 하지만 실험적으로 세포내 소기관 위치를 분석하는 작업은 않은 비용과 시간을 요구한다. 따라서 지금까지 단백질의 세포내 소기관 위치 예측을 위한 다양한 계산적 방법들이 개발되었으나, 효율적인 학습 데이터의 생성에 있어서 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 기계학습 기법을 이용하여 주요 서열 구성을 선택함으로써 예측의 성능을 최대화 하는 방법을 제안하고자 한다. 실험은 효모의 단백질의 세포 내 소기관 위치 예측에 있어서 주요 아미노산 서열들을 선택함으로써 예측의 성능을 향상시키는 결과를 보이고 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2562-2570
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• 2014

단백질의 기능을 유추할 수 있는 중요한 정보중의 하나는 단백질이 존재하는 세포내 위치이다. 최근에는 하나의 단백질이 동시에 존재하는 여러 세포내 위치를 예측하는 연구가 활발하다. 본 논문에서는 단백질이 존재하는 세포내의 다중위치를 예측하기 위해서 레이블 멱집합 방법을 개선한다. 레이블 멱집합 방법으로 분류한 다중위치들을 예측 확률에 따라 결합하여 최종적인 다중레이블로 분류한다. 각 다중위치에 대한 정확한 확률적 기여를 구하기 위하여 쌍별 비교와 오류정정 출력코드를 사용한 다중클래스 확률추정 방법을 적용하였다. 단백질 세포내 위치 예측 실험에 제안한 방법을 적용하여 성능이 향상됨을 보였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.12-16
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• 2007

단백질의 기능은 그 기능을 발휘하는 세포내의 위치와 밀접한 연관이 있다. 따라서 새로운 단백질의 서열이 밝혀지면 이 단백질의 세포내 위치를 규명하는 것은 생물학적으로 매우 중요한 일이다. 이 논문에서는 단백질의 n-그램과 kNN (k-Nearest Neighbor) 분류기를 이용한 새로운 세포내 위치예측 방법을 다룬다. 이 방법은 입력 단백질 서열과 가장 유사한 가중치를 가지는 k개의 단백질이 가지는 세포내 위치 정보들을 취합하여 입력 단백질의 세포내 위치를 추정한다. 단백질간의 유사도 가중치는 두 단백질서열의 5-그램 자질의 유사도를 비교하여 계산된다. 단백질의 세포내 위치예측 정확도를 검증하기 위해 SWISS-PROT 단백질 데이터베이스로 부터 세포내 위치가 알려진 51,885개의 서열을 추출하여 대용량 테스트 컬렉션을 구축하였으며, 다른 연구자들이 제공하는 또 하나의 소용량 테스트 컬렉션을 실험에 사용하였다. 이 논문에서 사용한 예측방법은 대용량 테스트컬렉션에 대해 약 93%의 정확도를 보여주었으며, 소용량 데스트컬렉션을 이용하여 이전 실험과 비교하였을 때도 이 방법이 다른 시스템에 비해 성능이 우월함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1749-1756
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• 2014

단백질이 존재하는 세포내 위치에 대한 지식은 단백질의 기능과 관련된 중요한 정보이다. 본 논문은 개선된 레이블 멱집합 다중레이블 분류방법을 제안하여 단백질이 존재하는 세포내의 다중 위치를 예측한다. 다중레이블 분류 방법 중에서 레이블 멱집합 방법은 특정 생물학적 기능을 수행하는 단백질의 세포내 위치간의 연관 관계를 효과적으로 모델링할 수 있다. 본 논문은 다중레이블을 다른 다중레이블들의 선형조합으로 나타낼 때의 조합가중치를 제약조건이 있는 최적화를 통하여 구하고, 이를 사용하여 여러 다중레이블의 예측 확률들을 조합하여 최종적인 예측을 수행한다. 인간 단백질 자료에 대한 실험에서 제안한 방법이 다른 단백질 세포내 위치 예측 방법에 비하여 높은 성능을 보였다. 이는 제안한 방법이 레이블 멱집합 방법에서 사용되는 다중레이블들내에 존재하는 중복 정보를 이용하여 다중 레이블의 예측확률을 성공적으로 강화할 수 있기 때문이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권11호
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• pp.803-811
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• 2010

단백질의 세포내 위치와 단백질의 기능은 연관성이 크므로, 단백질의 세포내 위치 예측을 통해서 그 기능에 대한 정보를 얻을 수 있다. 예측 정확도를 높이기 위해서 아미노산 서열 정보이외의 외부 정보들을 효과적으로 이용하려는 연구가 활발하다. 본 논문에서는 아미노산 서열 유사성, 단백질 프로파일, 유전자 온톨로지, 모티프, 문헌 정보에 내재된 세포내 위치 예측 능력을 비교한다. 단백질간의 서열 유사성이 80% 이하인 PLOC 자료를 사용한 실험에서는 서열 유사성과 유전자 온톨로지를 이용하는 방법이 효과적이며, 94.8%의 예측정확도를 얻었다. 단백질 서열간의 유사성이 30% 이하로서 단백질간의 서열 유사성이 작은 BaCelLo IDS 자료는 유전자 온톨로지를 사용하는 것이 효과적이었고, 동물은 93.2%, 곰팡이는 86.6%의 예측정확도로 크게 향상된 성능을 얻었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.992-999
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• 2014

단백질이 존재하는 세포내의 다중 위치를 정확하게 예측하기 위하여 다중레이블 학습 방법을 광범위하게 비교한다. 이를 위하여 다중레이블 분류의 접근 방법인 알고리즘 적응, 문제 변환, 메타 학습의 여러 방법을 비교 평가한다. 다양한 관점에서 다중레이블 분류 방법의 특성을 평가하기 위하여 12가지 평가 척도를 사용하였고, 최적의 성능을 보이는 방법을 찾기 위하여 새로운 요약 척도를 사용하였다. 비교 실험 결과, 흔하지 않은 다중레이블 집합을 가지치기 하는 멱집합 방법과, 관련 레이블들을 추가된 특징으로 나타내는 분류기-체인 방법의 성능이 높았다. 또한, 이들 방법들로 구성된 여러 개의 분류기를 조합하면 더욱 성능이 향상되었다. 즉, 세포내 위치간의 연관관계를 사용하는 것이 예측에 효과적인데, 특정 생물학적 기능을 수행하는 단백질의 세포내 위치들의 관계는 독립적이지 않고 서로 관련되어 있기 때문이라 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권1호
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• pp.74-79
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• 2010

단백질의 아미노산 조성은 생물정보학의 여러 문제를 해결하기 위한 기초적인 정보로 자주 활용된다. 본 논문에서는 아미노산간의 진화적인 연관성을 정의한 BLOSUM 행렬에서 유도한 유사도 함수를 사용하여 아미노산 조성을 결정한다. 이러한 방법은 생물학적인 연관성이 있는 단백질 서열일수록 비슷한 아미노산 조성을 갖도록 한다. 또한 단백질의 구조와 기능에 중요한 역할을 하는 위치-특이적인 아미노산의 분포를 추정하기 위해서 레이더나 음성 신호의 스펙트럼 분석에 사용되는 개념인 시간-종속 분석, 시간 해상도와 주파수 해상도의 개념을 적용하였다. 제안한 방법을 단백질의 세포내 위치예측에 적용하여 기존의 아미노산 조성 추정 방법을 사용하는 것보다 크게 향상된 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.193-207
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• 2009

세포 내에서 일어나는 단백질 신호 전달 과정은 단백질간의 상호작용을 통해 수행되고 조절된다. Yeast 상호작용 정보와 녹색형광단백질(GFP)을 이용하여 밝혀진 약 5,000여 개의 Yeast 단백질 위치정보를 이용하여 가중치를 부여하고 신호 전달경로 추출 및 예측을 위한 고성능 LocSPF 알고리즘을 최초로 제안하였다. 가중치 알고리즘에 의해 산출된 결과 중 의미 상관도가 높은 것을 채택한 후 KEGG에서 제공하는 신호전달 경로와 같은 신호전달 경로를 추출하는지 유사도 비교를 하였다. 한편 더 나아가 아직 실험을 통해 밝혀지지 않은 단백질 신호전달 경로를 예측하여 결과를 제시함으로써 본 연구를 통해서 알려지지 않은 새로운 신호전달 경로를 발견하거나 이전 경로에 참여하지 않은 단백질들을 발견할 수 있는 가능성을 제시 하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권7호
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• pp.595-602
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• 2007

본 논문에서는 미지의 아미노산 서열이 신호 펩티다제 I에 의해 절단되는 분비성 단백질인지를 판별하고, 분비성 단백질일 경우에는 절단 위치를 예측하는 방법을 제안한다. 아미노산의 소수성을 이용한 전처리를 수행하여 분비성 단백질의 선도서열인 신호서열의 존재와 절단 위치를 추정한다. 전처리를 통해서 신호서열 아닌 서열을 초기에 제외함으로써 신호서열 예측의 정확도를 높인다. 지지벡터기계를 신호서열의 예측에 효과적으로 적용하기 위해서, 생물학적 정보와 관련된 아미노산 서열간의 거리를 제안한다. 아미노산의 세포내 위치를 예측할 수 있는 소수성 척도와 아미노산의 진화적인 관계를 나타낼 수 있는 치환행렬을 이용하여 아미노산 서열간의 거리를 정의한다. Swiss-Prot release 50 단백질 자료에 대하여 교차타당성 기법을 사용하여 실험한 결과 제안한 방법은 신호서열중에 98.9%를 신호서열로 판별하였고, 88%의 절단위치 예측정확도를 보였다. 기존의 방법과의 비교실험을 통해서 제안한 방법이 신호서열의 예측에 더욱 효과적임을 확인하였다.