• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.1-13
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• 2007

본 연구에서는 단백질 상호작용 네트워크에서 네트워크 견고성의 핵심노드는 허브노드이지만 연결노드 또한 허브노드와 같이 매우 중요한 역할을 하고 있음을 밝혀냈다. 네트워크 견고성에 가장 큰 영향을 미치는 핵심노드는 차수가 매우 큰 허브이다. 이 연구에서 새로이 제안된 연결노드는 단백질상호 작용 네트워크에서 고밀도로 연결된 모듈들 사이에 위치하여 네트워크 견고성에 중요한 영향을 미치는 노드이다. 실제로 척도 없는 네트워크는 무작위 공격에 매우 강한 반면, 허브노드만을 제거하는 목표 공격에는 매우 취약하다. 기존에 핵심노드로 노드의 연결성을 연구한 방식과 사이 중앙성(centrality)을 기반으로 사이 중앙성(betweenness centrality)이 큰 노드가 전체 네트워크에서 핵심노드임을 연구한 방식이 있다. 그러나 노드의 연결성 즉, 차수와 사이 중앙성은 일정한 비례관계가 있어서 차수가 클수록 사이 중앙성 값이 커지기 때문에 기존의 두 연구는 큰 차이점을 갖지 못한다. 본 연구에서는 단백질 상호작용 네트워크도 척도 없는 네트워크이므로 노드의 차수와 사이 중앙성 간에 비례관계가 형성되지만, 차수가 작은 노드일수록 사이 중앙성 값이 매우 넓게 분포하고 있다는 특징에 착안하여 연결노드를 제안한다. 이 연구에서는 차수가 매우 작지만 사이 중앙성 값이 매우 큰 노드를 연결노드로 간주하여 실제 인터넷 상에서 공개된 생물 네트워크를 대상으로 견고성 분석 실험을 한다. 실험 결과 연결노드들이 생물 네트워크에서 제거되면 허브노드가 제거되는 것보다 더욱 큰 네트워크 분화가 발생하였으며, 이는 연결노드가 네트워크 견고성 측면에서 매우 중요한 요소임을 입증하는 것이다.는 $30^{\circ}C$에서 20분간 안정하였다.다.. 금속산화물반도체 전계효과 트랜지스터를 살펴보면 격자산란이 주로 표면에서 일어나기 때문에 1/f-형 잡음이 표면효과라고 말할 수 있다.이 가수분해되어 생성된 카르복실산 염(sodium carboxylate) 때문인 것으로 판단되었다.산화효과 (in vitro)가 있음이 증명되었으며, 이 항산화활성은 극성이 비교적 큰 화합물들에 의한 것임을 추정할 수 있다. 현재 쇠비름 추출물로부터 항산화활성성분을 분리하기 위한 연구가 진행 중이다.는 exp-onential phase 동안 급격한 균체성장으로 용존산소가 부족하여 NADH balance에 의해 astaxanthin 생합성 경로 중 탈수소화 단계가 저해되기 때문으로 사료되었다. 최종 세포농도는 43.3 g/L, 단위부피당 carotenoids 함량은 149.4 mg/L, astaxanthin 함량은 110.6 mg/L로서 산업적인 생산성이 있는 것으로 나타났다. 이번 연구를 통하여 개발된 변이주 B76 및 이의 대량 발효를 위한 최종조건의 정립은 향후 astaxanthin의 산업적 생산공정에 필요한 기초자료로 이용될 것으로 기대된다.색총말내에 소형의 도형, 소형의 장형 연접소포 및 DENSE CORE VESICLE의 3가지 연접소포를 가지고 있었고 출현빈도수는 촉각엽에서 가장 큰 33%이었다. 제5형 신경연접은 축색종말내에 중등도크기의 원형, 대형의 원형연접소포 및 DENSE CORE VESICLE을 포함하였고 13%의 출현빈도수로 관찰되었다. 배추횐나비의 촉각에 있는 지각신경세포가 뇌의 촉각엽으로 뻗어 들어가 위의 5가지 신경연접중 어느

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권6호
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• pp.573-584
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• 2003

최근 유전체학과 단백질체학 분야에서 생성되는 방대한 분량의 데이타로부터 생물학적 의미를 추출해내기 위한 생물정보학적인 도구들에 대한 필요성이 크게 대두되고 있다. 본 논문에서는 세포 신호전달 경로에 관한 정보를 효율적으로 표현, 저장함은 물론 저장된 데이타로부터 생물학적 의미를 추출할 수 있도록 하기 위한 다양한 요구 조건들을 생물학자의 관점에서 분석하고, 이들 요구조건을 체계적으로 반영하여 설계한 ROSPath 데이타베이스 시스템을 제안한다. ROSPath 데이타 모델에서는 향후의 확장성을 고려하여 불완전한 지식의 표현이 가능하도록 하며 인터넷상에서 기존의 다른 생화학 데이타베이스를 공유할 수 있는 연결성을 제공한다. 또한, 객체지향 모델을 이용하여 계층적인 구성을 제공함으로써 효율적인 검색을 지원한다. ROSPath 데이타 모델은 두 가지 주요 데이타 요소인 ‘바이오 개체’와 ‘상호작용’으로 정의된다. 바이오 개체는 세포 신호전달 경로에 관여하는 단백질과 단백질 상태 등과 같은 개개의 생화학적인 개체를 의미하고, 상호작용은 단백질 상태 전이나 화학 반응, 단백질-단백질 상호작용 등과 같은 바이오 개체들 간의 다양한 관계 및 신호전달과정을 설명한다. 제안된 ROSPath 데이타 모델을 이용하여 구성되는 복잡한 정보 네트워크는 다양한 생화학 프로세스들을 기술하고 분석하는 데에 활용할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.932-937
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• 2007

생의학 분야 문헌의 양이 빠르게 증가함에 따라, 생의학 연구자들이 필요로 하는 정보를 얻기가 어렵게 되었다. 이를 해결하기 위해, 인간-컴퓨터 상호작용 분야에서는 생의학 문헌 검색 시스템, 또는 생의학 문헌의 정보 추출 시스템 등에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 생의학 문헌으로부터 정보를 자동으로 추출하기 위한 관계정보 추출 시스템에 대해 소개한다. 소개하는 시스템은 크게 요약 수집 모듈, 관계 추출 모듈, 관계 가시화 모듈로 구성되어 있다. 우선, 요약 수집 모듈에서는 특정 주제의 문헌들을 검색 및 수집한다. 그리고, 관계 추출 모듈에서는 수집된 문헌들에 대해서, 단백질/유전자 등의 생물학 개체를 인식하고, 구문분석을 통하여 인식된 개체들 사이의 관계를 추출한다. 마지막으로, 관계 가시화 모듈에서는 추출된 관계를 통합하여 네트워크 형태로 가시화한다. 이 시스템은 생물학 실험 이전의 문헌 기반 타당성 검사, 단백질-단백질 상호작용 또는 특정 질병과 유전자의 조절관계 분석, 또는 대용량 문헌 처리를 통한 패스웨이 데이터베이스 구축 등에 활용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.63-65
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• 2022

DDI(Drug-Drug Interaction)는 병원에서 발생하는 약물이상반응의 30%를 유발하는 부작용이지만, 현실적으로 모든 약물쌍의 DDI 를 기존 in vivo, in vitro 방식으로 예측하는 것은 불가능하다. 그렇기에, 다양한 in silico 방식의 DDI 예측 모델이 연구되고 있다. 본 연구에서는, 단백질 네트워크 상에서 RWR(Random Walk with Restart) 알고리즘을 통해 약물과 직접적으로 상호작용하는 단백질과 간접적으로 상호작용하는 단백질의 정보를 사용하여 DDI 를 예측하는 모델을 개발하였다. 이 모델을 통하여 기존에 발견하지 못한 DDI 를 새롭게 발견하고, 신약 개발 시에도, 신약과 함께 복용 시 문제를 일으킬 수 있는 약물을 예측하여 약물 이상반응을 방지하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.529-535
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• 2015

지금까지 생체 네트워크 분석 연구는 정적(static)인 개념으로만 다루어졌다. 그러나 실제 생명현상이 발생하는 세포 내에서는 세포의 상태 및 외부 환경에 따라 일부 단백질과 그 상호작용만이 선택적으로 활성화된다. 따라서 생체 네트워크의 구조가 시간의 흐름에 따라 변화하는 동적(dynamic)인 개념이 적용되어야 하며, 이런 개념은 질병의 진행 추이를 분석하는데 효율적이다. 본 논문에서는 동적인 네트워크 방법을 알츠하이머 질병에 적용하여 질병이 진행되는 단계에 따라 변화하는 단백질 상호작용 네트워크의 구조적, 기능적 특징에 대하여 분석하고자 한다. 우선, 유전자 발현데이터를 기반으로 각 질병의 진행 상태에 따른 부분 네트워크(정상, 초기, 중기, 말기)를 구축하였다. 이를 기반으로, 네트워크의 구조적 특성 분석을 수행하였다. 또한 기능적 특성 분석을 위해 유전자 군집(module)을 탐색하고, 군집별 유전자 기능(Gene Ontology) 분석을 수행했다. 그 결과, 네트워크의 특성들은 각 질병의 단계와 잘 대응되며, 동적 네트워크 분석법이 중요한 생물학적 이벤트를 설명하는데 이용될 수 있음을 보였다. 결론적으로 제안된 연구 방법을 통하여 그동안 알려지지 않았던 질병유발에 관련된 주요 네트워크 변화를 관측할 수 있고, 질병에 관여하는 복잡한 분자 수준의 발생 기작과 진행 과정을 이해하는데 중요한 정보를 획득할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.31-40
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• 2005

포스트 게놈 시대에는 단백질에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 특히 단백질-단백질 상호작용 및 단백질 네트워크에 대한 연구를 기반으로 전체 생물 체계를 분석하는 연구가 중요하게 대두되고 있다. 기존에 생물학자들이 실험을 통해서 증명한 사실들을 논문이나 기타 매체를 통해서 공개를 하고 있다. 하지만 공개된 정보의 양이 방대하므로 생물학자들이 정보를 효율적으로 이용하지 못하는 경우가 많다. 다행히도 인터넷의 발달로 하루에도 수 없이 쏟아져 나오는 연구 성과들에 쉽게 접근이 가능해졌다. 이러한 매체로부터 생물학적 의미를 가지는 정보를 효과적으로 추출하는 일이 중요하게 대두되었다. 따라서 본 연구에서는 인터넷상에 공개된 다량의 논문 및 기타 정보 매체로부터 단백질 정보를 추출한 데이터베이스로부터 단백질 네트워크를 구성하고, 단백질 네트워크를 통해서 생물학적 의미를 가지는 여러가지 경로 분석 알고리즘을 설계하고 구현한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.231-232
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• 2015

최근 유전체학, NGS(Next Generation Sequencing) 기술, IT/NT 장비의 발전 등에 따라 방대한 양의 바이오-메디컬 데이터가 생산되고, 이에 따라 빅데이터를 활용한 헬스케어 산업이 급속히 발달하고 있으며, 이와 관련된 빅데이터 기술은 국민의 건강 증대와 건강한 고령 삶을 제공하는 핵심 기술로 급부상하고 있다. 패스웨이는 단백질, 유전자, 세포 등의 생체적 요소 간의 역학관계 혹은 상호작용 등을 네트워크 형식으로 표현한 생물학적 심층지식으로, 바이오-메디컬 빅데이터 분석에 있어서 널리 활용되고 있다. 하지만 패스웨이는 매우 다양한 형태를 갖고 용량이 매우 큰 빅데이터로 이를 분석하는데 많은 시간이 소요된다. 그래서 본 논문에서는 세계적으로 가장 우수하고 방대한 양의 패스웨이를 제공하는 KEGG 패스웨이 데이터베이스로부터 사용자가 관심 갖는 패스웨이만을 자동 수집하고 패스웨이 간 계층구조를 기반으로 네트워크를 구성 후, 해당 패스웨이 네트워크에 대한 클러스터링과 핵심 패스웨이 선정을 통해 패스웨이 간의 역학관계 또는 상호작용을 직관적으로 분석할 수 시스템을 제안했다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2010년도 춘계 종합학술대회 논문집
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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.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
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• pp.41-42
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• 2008