• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.85-87
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• 2006

압타머칩은 (주)제노프라에서 개발한 새로운 개념의 바이오칩으로서, 압타머(aptamer)를 이용하여 혈액중의 특정 단백질군의 상대적인 양의 변화를 측정할 수 있으며, 질병 진단에 바로 응용할 수 있는 도구이다. 본 논문에서는 압타머칩 데이터 분석을 통해 심혈관 질환 환자의 질병 진행 단계를 예측할 수 있음을 보인다. 정상, 안정/불안정성 협심증, 심근경색의 네 단계로 표지된 환자의 혈액 샘플로부터 제작한 (주)제노프라의 3K 압타머칩 데이터를, 일반 DNA 마이크로어레이 분석과 동일한 과정을 거쳐 분류한 결과, 각 단계별 환자샘플이 확연히 구분되는 것을 확인하였다. 분산분석 결과 P-Value를 이용하여 자질 선택을 수행하고, 분류 알고리즘으로는 신경망, 결정트리, SVM, 베이지안망을 적용한 결과. 각 알고리즘별로 50대 남성환자 31개의 샘플에 대하여 $77{\sim}100%$의 정확도로 심혈관 질환의 단계를 구분해내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.799-801
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• 2005

현재 마이크로어레이 기술은 대량의 유전자 발현 데이터 특히 종양과 관련한 데이터들을 쏟아내고 있다. 이 데이터를 기반으로 종양의 종류에 따른 유전자들의 차별적 발현 양상을 분석하고 발현량의 변화가 두드러지는 유전자들에 기반하여 종양을 분별할 수 있는 분류 모델을 구축한 후, 이것을 종양을 진단하거나 예측하는데 이용할 수 있다. 대부분의 종양은 생성 매커니즘에 따라 세부 부류로 나눌 수 있고 세부 부류에 따라 치료 방법이나 예후가 달라지므로, 정확하게 종양의 세부 부류를 진단하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 종양의 종류에 따라 발현량이 민감하게 변화하는 유전자들을 뽑아내기 위한 특징 추출 방법들과 추출된 특징들에 기반해서 종양의 종류를 분별할 수 있는 기계학습 알고리즘들의 조합들의 성능을 비교분석 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.277-279
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• 2005

DNA 마이크로어레이 기술의 발전으로 유전자 발현에 대한 많은 양의 정보가 쏟아지게 되었고, 이러한 정보들을 이용하여 유전자 조절 네트워크를 수학적으로 모델링하는 것이 시스템 생물학의 중요 관심사로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 실험에서 얻어낸 데이터를 유전 프로그래밍을 이용한 기호 회귀를 통해 데이터 지점을 조정하고 유전 프로그래밍의 결과 함수를 이용해 각 지점에서의 미분값을 얻어내었다. 그 뒤, 불리안 네트워크를 표현하는 이진 배열과 S-시스템을 표현하는 실수 배열을 결합한 해를 사용하는 유전 알고리즘으로 앞에서 얻은 데이터를 이용해 원하는 S-시스템의 구조와 매개변수를 구해내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1260-1263
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• 2011

최근 차세대 시퀀싱 (Next Generation Sequencing, NGS) 기술이 발전하면서 DNA, RNA 등의 시퀀싱 데이터를 이용한 유전체 분석 방식에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 차세대 시퀀싱 데이터를 이용한 유전체 분석 방식은 마이크로어레이 혹은 EST/cDNA 데이터를 이용한 기존의 분석 방식에 비하여 비용이 적게 들고 정확한 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 이 들 DNA, RNA 시퀀싱 데이터는 각 시퀀스의 길이가 짧고 전체 용량은 매우 커서 이 들 데이터로부터 정확한 분석 결과를 추출하는 데에 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 기반으로 하여 대용량의 RNA 시퀀싱 데이터를 고속으로 처리하는 병렬 SNP 추출 알고리즘을 제안한다. 전체 게놈 데이터 중 유전자 영역만을 high coverage로 시퀀싱하여 얻어지는 RNA 시퀀싱 데이터는 유전자 변이 추출을 목적으로 분석되며, SNP(Single Nucleotide Polymorphism)와 같은 유전자 변이는 질병의 원인 규명 및 치료법 개발에 직접 이용된다. 제안된 알고리즘은 동시에 실행되는 다수의 Map/Reduce 함수에 의해서 대규모 RNA 시퀀스를 병렬로 처리하며, 레퍼런스 시퀀스에 매핑된 각 염기의 출현 빈도와 품질점수를 이용하여 SNP를 추출한다. 또한 이 들 SNP 추출 결과에 대한 시각적 분석 도구를 제공하여 SNP 추출 과정 및 근거를 시각적으로 확인/검증할 수 있도록 지원한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.1243-1248
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• 2008

최근 생명 정보학 기술의 발달로 마이크로 단위의 실험조작이 가능해짐에 따라 하나의 chip상에서 전체 genome의 expression pattern을 관찰할 수 있게 되었고, 동시에 수 만개의 유전자들 간치 상호작용도 연구 가능하게 되었다. 본 논문에서는 암에 걸린 흰쥐 외피 기간 세포 분화 실험에서 얻어진 3840 유전자의 마이크로어레이 cDNA를 이용해 데이터의 정규화를 거쳐 본 논문에서 제안한 유사성 척도 조합 방법으로 정보력 있는 유전자들을 추출한 후, 유사성 척도 조합 방법과 결합한 멀티퍼셉트론 신경망 분류기와 기존의 DT, NB, SVM 분류기를 이용하여 클래스 분류 시스템을 구축하고, 성능을 비교분석하였다. 피어슨 적률 상관 계수와 유클리디안 거리 계수 조합을 이용하여 선택된 200 유전사들을 멀티퍼셉트론 신경망 분류기로 분류한 결과 98.84%의 정확도를 보여 다른 분류기를 이용하여 실험을 수행한 경우보다 향상된 분류 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.22-24
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• 2006

마이크로어레이는 전체 유전체 수준의 mRNA 발현 여부에 대한 측정이 가능하다는 점에서 분자생물학의 실험 도구로서 가장 강력한 도구 중에 하나로 부각되어 있다. 현재까지 마이크로어래이의 결과로부터 유사한 발현 패턴을 찾기 위한 여러 가지 바이클러스터링 알고리즘들이 개발되어 왔다. 하지만 대다수의 알고리즘들이 최적의 바이클러스터들을 찾기보다는 일정 수준의 가능한 바이클러스터의 결과만을 제시하고 있다. 본 논문에서는 다른 개체집단들과 상호 진화하는 공진화적 학습에 의한 진화연산 기법을 통하여 유전자-조건의 매트릭스로부터 열과 행을 동시에 클러스터링하는 공진화적 바이클러스터링 알고리즘(co-evolutionary biclustering algorithm: CBA)을 제안하고자 한다. CBA는 유전자발현 데이터에서 유전자-조건의 상호의존적인 부성분들로 구성된 최적화 문제에 적합한 계산방식이라고 할 수 있다. 인간 유전자 발현 데이터에 대한 실험 결과. 제시한 알고리즘은 이전의 알고리즘에 비해 발견한 바이클러스터의 패턴 유사도에 있어서 우수한 성능을 보이고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.736-738
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• 2003

수천 개의 유전자 발현 정보를 가지고 있는 DNA 마이크로어레이 기술의 발달로 대량의 생물정보를 빠른 시간 내에 분석하는 것이 가능하게 되었다. 유전자를 분석하는 방법 중 하나인 클러스터링 방법은 비슷한 기능을 가진 유전자들을 집단화시켜서 집단내의 유전자들의 기능을 밝히거나, 미지의 유전자를 분석하는데 이용되고 있다. 본 논문에서는 유전자 데이터를 분석하기 위한 퍼지 클러스터링 방법과 이를 효과적으로 검증할 수 있는 베이지안 검증 방법을 제안한다. 퍼지 c-means 알고리즘을 사용하여 클러스터를 생성하고, 클러스터 결과를 기존의 퍼지 클러스터 검증 방법들과 본 논문에서 제안하는 베이지안 검증 방법을 사용하여 비교 평가한다. 베이지안 검증 방법은 각 유전자의 클러스터 멤버쉽을 확률로 이용하여 각 클러스터에 속할 확률을 계산하고, 이 값을 가장 크게 해주는 클러스터 집단을 선택한다. 이 방법은 기존의 퍼지 클러스터 검증 방법들과는 달리 클러스터 수에 무관한 평가가 가능한 장점을 가지고 있다. Serum과 Yeast 데이터에 대한 실험 결과, 베이지안 검증 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권2호
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• pp.311-319
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• 2009

군집과 분류분석에서 L1 데이터 뎁스를 이용한 DDclust와 DDclass라고 불리는 로버스트한 방법이 Jornsten (2004)에 의하여 제안되었다. SVM-기반방법이 많이 사용되나 이상치가 있는 경우에는 약간의 문제가 있다. 유전자 자료에서는 유전자 수가 많기 때문에 적절한 유전자 선택과정이 필요하다. 따라서 적절한 유전자 또는 유전자 군집을 선택하여 분류에 이용하면 분류의 성능을 향상시킬 수 있다. 이러한 관점에서 뎁스 기반 분류방법과 SVM-기반 분류방법을 비교 연구하여 그 성능을 비교 하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.91-97
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• 2002

최근의 생물학 연구를 위한 기기의 자동화 및 고속화는 생물학 관련 정보량의 급증을 가져오고 있다. 예를 들어, DNA chip에서 얻어지는 마이크로어레이(microarray)는 수천 종류의 유전자의 발현량을 동시에 측정한다. 이러한 기술들은 생물의 세포나 조직에서 일어나는 일련의 다양한 현상을 전체적으로 조망하는 관점에서 관찰할 수 있는 기회를 제공하고 있으며, 이를 통한 생명공학의 전반적인 발전이 기대되고 있다. 따라서 대량의 생물학 관련 정보의 분석이나 데이터 마이닝이 행해지고 있으며 이를 위한 대표적인 기법들로는 각종 클러스터링(clustering) 및 신경망 계열의 모델 등이 있다. 본 논문에서는 확률그래프모델의 하나인 베이지안망(Bayesian network)을 생물정보분석에 이용한다. 구체적으로 유전자 발현패턴과 약물의 활성패턴 및 암 종류 사이의 확률적 관계를 모델링한다. 이러한 모델은 NCI60 dataset(http://discover.nci.nih.gov)에서 베이지안망을 학습함으로써 구성된다. 분석의 대상이 되는 데이터가 sparse하기 때문에 발생하는 어려움들을 해결하기 위한 기법들이 제시되며 학습된 모델에 대한 검증은 이미 생물학적으로 확인되어 있는 사실과의 비교를 통해 이루어진다. 학습된 베이지안망 모델은 각각의 유전자 간, 혹은 유전자와 처리된 약물 간의 실제 생물학적 관계를 다수 표현하며, 이는 제시되는 방법이 생물학적으로 유의미한 가설을 데이터 분석을 통해 효율적으로 생성하는데 유용하게 활용될 수 있음을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.47-53
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• 2017

고처리 시퀀싱과 빅데이터 및 크라우드 컴퓨팅에 혁신이 일어나면서, RNA 시퀀싱도 획기적인 변화가 일어, RNAseq가 기존의 DNA 마이크로어레이를 대체하여, 빅-데이터를 형성하고 있다. 현재, RANseq 이용한 유전자 조절망(GRN) 까지 연구가 활성화 되고 있는데, 그 중 한 분야가 GRN의 기본 요소인 특징 유전자를 빅-데이터에서도 구별하고 기존에 알려진 것 외에 새로운 역할을 찾는 것이다. 그러나, 이러한 연구 방향에 부합하는 빅-데이터를 처리할 수 있는 컴퓨테이션 방법이 아직까지 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 RNAseq 빅-데이터를 처리할 수 있도록 기존의 SVM-RFE알고리즘을 밀집도-의존 정규화에 병합하여, NCBI-GEO와 같은 빅-데이터에서 공개된 일부의 데이터에 개선된 알고리즘을 적용하고 해당 알고리즘에 의해 나온 결과의 성능을 평가한다.