• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.6
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• pp.529-535
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• 2015

Biological networks have been handled with the static concept. However, life phenomena in cells occur depending on the cellular state and the external environment, and only a few proteins and their interactions are selectively activated. Therefore, we should adopt the dynamic network concept that the structure of a biological network varies along the flow of time. This concept is effective to analyze the progressive transition of the disease. In this paper, we applied the proposed method to Alzheimer's disease to analyze the structural and functional characteristics of the disease network. Using gene expression data and protein-protein interaction data, we constructed the sub-networks in accordance with the progress of disease (normal, early, middle and late). Based on this, we analyzed structural properties of the network. Furthermore, we found module structures in the network to analyze the functional properties of the sub-networks using the gene ontology analysis (GO). As a result, it was shown that the functional characteristics of the dynamics network is well compatible with the stage of the disease which shows that it can be used to describe important biological events of the disease. Via the proposed approach, it is possible to observe the molecular network change involved in the disease progression which is not generally investigated, and to understand the pathogenesis and progression mechanism of the disease at a molecular level.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.541-542
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• 2011

최근 웹 서비스 기술을 이용하여 질병이나 단백질과 같은 바이오 데이터의 분류 및 제공하는 것과 관련된 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 웹 서비스 기반 바이오 데이터 서비스에 대한 연구는 데이터베이스의 구축을 중심으로 보고되고 있으나 이를 기반으로 한 분석 응용 도구에 대한 연구는 미미한 실정이다. 이에 따라 본 논문에서는 통합 바이오 데이터베이스를 구축하고 이를 활용한 가시화 시스템을 설계하고 구현한다. 본 시스템을 이용하여 특정 질병에 관련된 단백질 정보를 신호 전달 경로 네트워크상에 가시화하여 연구자에게 직관적으로 주요 단백질에 대한 네트워크내의 위치 정보를 제공한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05b
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• pp.1197-1200
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• 2010

Post-genomic 시대에 접어들면서 단백질의 기능의 주석이 중요한 문제로 떠오르기 시작하였다. 이런 단백질 기능을 예측하기 위해 단백질 상호작용(Protein-Protein interaction) 데이터를 이용한 방법들이 지난 10여 년간 발표되어왔다. 단백질 상호작용(Protein-Protein interaction) 데이터는 단백질들 간의 서열 등의 특징을 이용해 상호간의 연결 관련성이 있는 단백질끼리의 관계를 네트워크로 나타낸 자료이다. 현재 이러한 단백질 상호작용(Protein-Protein interaction) 데이터들은 MIPS, DIP, BioGrid등 약 5~6군데에서 제공되고 있다. 각각의 데이터는 다른 형식을 가지고 있고, 중복되는 정보도 포함하고 있다. 여러 연구 방법에서 데이터를 사용할 때 한군데에서만 추출하기 보다는 여러 데이터에서 추출하는 경우가 많기 때문에 다른 형식의 데이터를 이용하는데 불필요한 수고가 들어가게 된다. 때문에 여러군데의 데이터를 한 가지 형식으로 맞추어 통합적으로 구축하여 연구 시 데이터 사용에 용이하도록 설계 하였다. 또한 발표된 단백질 기능 예측 방법에 대한 정리를 통해 앞으로의 연구를 하는데 있어서 필요한 자료를 얻고 열람할 수 있도록 설계하였다. 이를 통해 관련 연구를 하거나 관심이 있는 사람들의 데이터를 검색하는데 많은 도움이 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10d
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• pp.366-371
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• 2007

무선 센서 네트워크는 경제적, 환경적 목적으로 다양한 방면에서 활용되고 있다 이 때, 배치된 각 센서의 위치를 파악하는 것은 센서 네트워크에서 가장 기본적이며 가장 중요한 문제 중의 하나이다. 기존 논문에서 제안된 센서 위치 측정 방법은 특별한 장비를 장착하거나 특정한 환경의 지역에 한정시킨 방범으로 제한하고 있는 경우가 대부분이다. 하지만 어떠한 관심 지역의 환경은 언제라도 바뀔 수 있다. 또한, 센서가 위치할 환경의 기온, 풍속 등을 미리 안다는 것은 비현실적인 가정이다. 더구나 각각의 센서에 특별한 장비를 장착한다는 것은 비용 절감을 이유로 센서 네트워크를 운영하는 경우 오히려 그것을 이용하지 않는 경우보다 비용이 더 들 수도 있다. 이에 본 논문에서는 센서 노드의 기본적인 통신 기능은 이용하여, 환경에 순응적으로 센서의 위치를 측정할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 센서 노드에서 기본적으로 제공하는 통신 기능은 RF 전파를 보낼 때 전송 레벨을 달리하여 보낼 수 있다. 이러한 기본적인 기능을 이용하여 위치를 측정하게 되면 전체적인 센서 네트워크의 비용이 절감될 뿐만 아니라 환경에 순응적인 위치 측정이 가능하게 된다. 또한, 각 노드의 위치가 정해진 후 다른 노드와 통신할 때 전파의 세기를 조정함으로써 RF 통신에서 소모되는 전력량을 줄일 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 전송 레벨을 이용한 위치 측정 방법은 단순히 위치를 측정한다는 의미뿐 아니라 환경에 순응적으로 작동한다는 장점이 있다. 향후 네트워크 내에서 통신에 소비되는 전력을 줄일 수 있다는 점에서도 중요한 의미를 지닌다.를 집행하는 caspase의 활성 형태인 cleaved caspase-8, -9, -7, -3의 단백질 수준이 목향 헥산추출물의 처리에 의해 증가하였고 caspase-3의 표적 단백질 중 하나인 PARP의 불활성 형태인 cleaved PARP의 단백질 수준도 현저하게 증가하였다. 이 결과들은 목향 헥산 추출물이 LNCaP 세포의 apoptosis를 유도함으로써 전립선 암세포의 증식을 억제함을 보여주는 것이며 목향 헥산추출물에 의한 apoptosis 유도는 caspase 활성 증가와 Bak 및 t-Bid 단백질의 증가에 의한 것임을 제시한다. 따라서 앞으로 항암효과를 나타내는 성분의 동정 및 동물실험을 통하여 좀 더 면밀한 기전 연구가 수행된다면 목향 헥산추출물은 화학적 암예방 물질이나 치료제로 개발될 수 있을 것으로 사료된다.적 분해층과 마모질이가 가장 깊은 것으로 나타났으며 flowable type의 복합레진과 컴포머는 표면 경도와 마모도에서 양호한 결과를 보였다. 이상의 결과 복합레진과 컴포머의 평가요소로서 마모도와 함께 가수분해도 고려되어야 할 것으로 사료된다.증후군 환자에서 대조군에 비해 높은 비율을 보였다.er thinning은 3 군모두에서 관찰되었고 항암 3 일군이 가장 심하게 나타났다. 이상의 실험결과를 보면 술전 항암제투여가 초기에 시행한 경우에는 조직의 치유에 초기 5 일정도까지는 영향을 미치나 7 일이 지나면 정상범주로 회복함을 알수 있었고 실험결과 항암제 투여후 3 일째 피판 형성한 군에서 피판치유가 늦어진 것으로 관찰되어 인체에서 항암 투여후 수술시기는 인체면역계가 회복하는 시기를 3

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2004.11a
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• pp.234-243
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• 2004

단백질-단백질 상호작용(PPI :Protein-Protein Interaction) 데이터는 생물체가 어떠한 메커니즘으로 생명을 유지하는지에 대한 정보를 담고 있다. 최근에는 생물학자들의 실험에 의해 많은 데이터가 축적되어 있으며, 데이터베이스로 구축되어 인터넷에 공개되어 있다. PPI 데이터는 단백질를 노드(node)로, 상호작용은 에지(edge)로 갖는 그래프(Graph) 구조로 표현 가능하다. 본 논문에서는 사용자가 PPI 데이터를 쉽게 가공하고 분석할 수 있도록 그래프 이론 기반에 기반하여 구현한 Proteinca(PROTEin INteraction CAbaret) 시스템에 대해 소개한다. Proteinca에 대한 자세한 정보는 http://jade.cs.pusan.ac.kr/${\sim}$proten에서 볼 수 있다.

• The Science & Technology
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• s.508
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• pp.59-61
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• 2011

• Review of Korea Contents Association
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• v.7 no.4
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• pp.12-18
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• 2009

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.253-255
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• 2010

복잡계 과학의 발달에 따라 많은 사회 네트워크들이 분석되고 있다. 우리는 연결선수, 중간성(betweenness), 결집계수와 같은 링크수를 중심으로 네트워크의 구조적 분석에서 나아가 복잡한 네트워크 속에서 핵심 되는 중심 모듈을 찾아 분석하였다. K-core알고리즘은 복잡계 네트워크를 가중치가 낮은 링크와 노드를 단계적으로 제거하여 복잡한 네트워크의 의미를 분석함에 있어 핵심이 되는 모듈을 얻는데 용이하다. 이에 소설, 영화, 과학 교과서, 단백질 상호작용 네트워크와 같은 다양한 분야에 이 알고리즘을 직접 적용해보았다. 그 결과, 각기 복잡한 네트워크로부터 핵심이 되는 모듈을 찾아낼 수 있었고, 전체 네트워크에서는 발견하기 힘든 유용한 정보들을 도출할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 k-core 알고리즘을 통해 핵심 네트워크를 구축하여 유용한 정보를 도출할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.34 no.10
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• pp.474-492
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• 2007

In the protein interaction network, there are many meaningful functional modules, each involving several protein interactions to perform discrete functions. Pathways and protein complexes are the examples of the functional modules. In this paper, we propose a new method for detecting the functional modules based on concept. A conceptual functional module, briefly concept module is introduced to match the modules taking them as its instances. It is defined by the corresponding rule composed of triples and operators between the triples. The triples represent conceptual relations reifying the protein interactions of a module, and the operators specify the structure of the module with the relations. Furthermore, users can define a composite concept module by the counterpart rule which, in turn, is defined in terms of the predefined rules. The concept module makes it possible to detect functional modules that are conceptually similar as well as structurally identical to users' queries. The rules are managed in the XML format so that they can be easily applied to other networks of different species. In this paper, we also provide a visualized environment for intuitionally describing complexly structured rules.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.275-276
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• 2013

생명현상은 다양한 단백질들 간의 상호작용으로 외부의 환경에 대처하고 생명유지를 위한 다양한 생화학반응을 수행한다. 이러한 복잡한 생명현상의 과정을 이해하기 위해서 생명과학자들은 유전자 조절네트워크, 신호전달네트워크, 대사네트워크 등 다양한 종류의 네트워크를 모델링하고 있다. 하지만 각각의 모델링방법은 각 분야별로 다양하게 존재하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이러한 다양한 종류의 생물학적 네트워크를 통합적으로 모델링할 수 있는 통합적 모델링 시스템을 설계하고 구현하였다. 특히 신호전달 과정에 대한 블리온 모델링기법, 유전자 발현조절 및 대사과정에 대한 ODE(Ordinary Differential Equation)모델링 그리고 유전적 표현형을 분석할 수 있는 Flux 모델링을 하나의 모델링 시스템에서 설계 하였다. 또한 이 같은 다양한 종류의 모델링을 지원하기 위해서 SBML포멧을 기준으로 가시적인 모델링 시스템을 구현하였다. 특히 연구자가 모델링한 생물학적 모델이 다른 형태의 모델링기법에도 적용될 수 있도록 전환할 수 있도록 하였다. 이러한 통합적인 모델링 시스템은 향후 복잡해지는 생물학적 네트워크를 손쉽게 모델링 할 수 있는 시스템으로 활용될 것이다.