• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.274-276
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• 2005

본 논문에서는 단백질 상호작용 네트워크의 복잡성을 제어하고 생물학자가 자신이 설정한 조건을 만족시키는 환경에서 추가적인 다양한 제약 조건을 가하면서 원하는 상호작용 네트워크를 구성하고 조작할 수 있도록 지원하는 Constraints Based Dynamic Protein Interaction Network 이라는 새로운 개념의 단백질 상호작용 네트워크를 소개한다. 본 기법에서는 기존의 단백질 상호작용 네트워크에서 주로 사용하는 단백질 상호작용 정보뿐 아니라 단백질 상호작용에 영향을 미칠 수 있는 개개 단백질의 물리 화학적 특성 및 위치 정보와 상호작용의 환경 정보도 단백질 상호작용 네트워크 구성에 활용한다. 제안된 네트워크상에서 생물학자는 단백질 상호작용 네트워크 구성 조건을 변경하거나 얻어진 네트워크에 변경을 가하면서 점차 자신이 원하는 의미 일은 대사경로 모델을 찾거나, 제약조건의 다양한 조작을 통하여 생물학적 실험을 통하여 얻어진 대사모델의 유효성을 검증하는 것도 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.435-438
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• 2006

Single Nucleotide Polymorphism(SNP)는 인간 유전자 서열의 0.1%에 해당하는 부분으로 이는 각 개인의 체질 및 각종 유전질환과 밀접한 관련이 있다고 알려져 있으며 이 SNP 정보를 이용 각종 질환의 유전적 원인규명에 대한 많은 생물학적 연구가 진행되고 있다. 그러나 아직 SNP를 이용한 효율적인 분석방법에 대한 전산학적 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 대표적인 패턴인식기 중 하나인 Support Vector Machine(SVM)을 이용 한국인의 대표적인 유전질환으로 알려진 위암에 대한 예측율을 실험하였다. 실험 데이터는 간 및 소화기 질환 유전체 센터에서 얻어진 위 질환 환자를 대상으로 하였으며 실험 결과 예측율은 67.3%로 이는 Case Based Reasoning(CBR)방법의 55% 보다 더 좋은 예측 결과를 보였다.

• Journal of Life Science
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• v.25 no.3
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• pp.357-367
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• 2015

With the ongoing development of next-generation sequencing (NGS) platforms and advancements in the latest bioinformatics tools at an unprecedented pace, the ultimate goal of sequencing the human genome for less than $1,000 can be feasible in the near future. The rapid technological advances in NGS have brought about increasing demands for statistical methods and bioinformatics tools for the analysis and management of NGS data. Even in the early stages of the commercial availability of NGS platforms, a large number of applications or tools already existed for analyzing, interpreting, and visualizing NGS data. However, the availability of this plethora of NGS data presents a significant challenge for storage, analyses, and data management. Intrinsically, the analysis of NGS data includes the alignment of sequence reads to a reference, base-calling, and/or polymorphism detection, de novo assembly from paired or unpaired reads, structural variant detection, and genome browsing. While the NGS technologies have allowed a massive increase in available raw sequence data, a number of new informatics challenges and difficulties must be addressed to improve the current state and fulfill the promise of genome research. This review aims to provide an overview of major NGS technologies and bioinformatics tools for NGS data analyses.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.33 no.7
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• pp.682-692
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• 2006

Searching for gene products which have similar biological functions are crucial for bioinformatics. Modern day biological databases provide the functional description of gene products using Gene Ontology(GO). In this paper, we propose a technique for semantic similarity search for gene products using the GO annotation information. For this purpose, an information-theoretic measure for semantic similarity between gene products is defined. And an algorithm for semantic similarity search using this measure is proposed. We adapt Fagin's Threshold Algorithm to process the semantic similarity query as follows. First, we redefine the threshold for our measure. This is because our similarity function is not monotonic. Then cluster-skipping and the access ordering of the inverted index lists are proposed to reduce the number of disk accesses. Experiments with real GO and annotation data show that GORank is efficient and scalable.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.9
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• pp.1795-1801
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• 2018

Genome-Wide Association Study (GWAS) have been used to identify susceptibility genes for complex human diseases and many recent studies succeed to report common genetic factors for various diseases. Unfortunately, it is hard to understand all biological functions and mechanisms around the complex disease with GWAS only although the number of known associated genes with diseases is increased drastically because GWAS is a single locus based approach while not a gene but numerous factors may affect a disease associated pathways. PRaDA generates a combined report with genes, pathways and Gene Ontology (GO) using single nucleotide polymorphism (SNP) analysis output. The PRaDA reports not only directly associated pathways but also functionally related ones for identifying accumulated effects of low p-value SNPs. Through integrated information including indirect functional effects, user could have insights of overall disease mechanisms and markers.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.385-388
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• 2002

인터넷과 첨단 기술의 발달로 생물학적 정보에 대한 온라인 데이터베이스들이 급증하고 있으나, 데이터가 방대하고 형식이 다양하여 생물학자들이 정보를 얻는데 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 단백질과 핵산 정보를 제공하는 NCBI에서, 사용자가 질의에 따른 웹 문서로부터 정보를 추출하여 사용자의 특성에 따른 데이터베이스를 구축, 관리하여 주는 시스템을 제안한다. 온톨로지를 이용하여 질의의 모호성을 보완한다. 웹 문서로부터 추출된 데이터를 저장하는 단계에서도 데이터의 특징, 사용빈도에 따라 테이블을 분류하여 관리함으로써 검색과 관리의 효율성을 높인다. 본 논문은 서열정보 분석을 하는 생물학 연구자들에게 데이터베이스를 쉽게 구축하고 서열정보를 분석하기 좋은 인터페이스를 제공하는 것을 목적으로 한다.

• Journal of Life Science
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• v.22 no.11
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• pp.1558-1570
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• 2012

In radiation biology, analysis of various mechanisms in response to radiation has been accomplished with the use of model organisms. These model organisms are powerful tools for providing a biologically intact in vivo environment to assess physiological and pathophysiological processes affected by radiation. Accumulated data using these models have been applied to human clinical studies (including the evaluation of radiotherapeutic efficacy) and discovery of radiotherapy reagents. However, there are few studies to provide overall integrated information about these useful model organisms. Thus, this review summarizes the results of radiation biology studies using four well-known model organisms: yeast, Caenorhabditis elegans, Drosophila melanogaster, and mice.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.43-47
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• 2007

많은 생물학적 데이터베이스와 도구들이 네트워크 상에서 이용 가능하다. 데이터베이스와 도구를 효과적으로 활용하면, 비용을 줄이면서 우수한 품질의 분석결과를 얻을 수 있다. 이 논문에서는 서열분석시 관련된 서열을 자동으로 수집하여, 아미노산 서열로 변환하는 도구에서 대해서 소개한다. 개발된 도구는 필요한 서열을 주어진 질의를 기반으로 하나의 DNA 서열 정보와 관련된 서열을 검색하도록 하고, 분석자가 관심 있는 항목을 쉽게 선택하게 하여, 이것을 아미노산 서열로 번역하고, 찾은 ORF를 기반으로 유사한 것을 추천하고, 번역된 ORF 서열과 어울리는 관련된 모든 정보를 검색하는 분석 과정을 자동화한 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.125-128
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• 2003

생물학적 비전 시스템에서 컬러정보는 윤곽정보와 함께 가장 주요한 정보이다. 본 논문에서는 컬러공간의 분류를 위해 향상된 가산 경쟁학습 모델을 제안하며, 제안된 가산 경쟁학습 모델을 사용하여 컬러공간의 분류를 효과적으로 할 수 있다는 것을 보였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.6
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• pp.260-269
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• 2016

With the development of genomics, wearable device and IT/NT, a vast amount of bio-medical data are generated recently. Also, healthcare industries based on big-data are booming and big-data technology based on bio-medical data is rising rapidly as a core technology for improving the national health and aged society. Also, oriental medicine research is focused with modern research technology and validate it's various biochemical effect by combining with molecular biology technology. However there are few searching system for finding biochemical mechanism which is related to major compounds in oriental medicine. Therefore, in this paper, we collected papers related with medical herbs from PubMed and constructed a medical herbs database to store and manage chemical, gene/protein and biological interaction information extracted by a literature analysis on the papers. Also, to supporting a multidimensional analysis on the database, we developed a network analysis system based on a hierarchy structure of chemical, gene/protein and biological interaction information. Finally, we expect this system will be used the major tool to discover various biochemical effect by combining with molecular biology technology.