• Title/Summary/Keyword: 생물학적 정보

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Prediction of microRNA Targets and Discrimination of microRNA Regulatory Mechanisms using Multilayer Perceptron Neural Network (다층 퍼셉트론 신경망을 이용한 microRNA의 목표 유전자 예측 및 조절 메커니즘 분별)

  • Lee, Min-Su;Nam, Jin-Wu;Zhang, Byoung-Tak
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2007.06b
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    • pp.36-40
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    • 2007
  • miRNA 유전체학의 중요한 이슈로 miRNA가 조절하는 목표 유전자를 예측하는 작업과 miRNA가 목표 유전자를 조절하는 메커니즘이 무엇인지 규명하는 것을 들 수 있다. 본 논문에서는 생물학적 특징들과 다층 퍼셉트론 신경망을 이용하여 miRNA의 목표 유전자를 예측하고 해당 miRNA 조절 메커니즘 타입을 분별해주는 시스템을 제안하고 실제 데이터를 사용하여 그 성능을 평가한다. 실험적으로 검증된 데이터를 사용하여 제안 시스템을 평가해본 결과, 다층 퍼셉트론 신경망을 사용할 경우 84.63%의 정확도로 miRNA의 목표 유전자를 예측할 수 있었고, 87.90%의 정확도로 miRNA가 목표 유전자를 조절하는 메커니즘을 분별할 수 있었다. 학습 데이터가 충분히 많아진다면 제안 시스템의 예측 성능은 더욱 높아질 것으로 예상된다.

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SMS : An SBML Document Manager (SMS : SBML 문서관리기)

  • 임정곤;김태경;정태성;조완섭
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04b
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    • pp.334-336
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    • 2004
  • 최근 이슈가 되고 있는 시스템 생물학(Systems Biology)은 생물학적인 이론과 컴퓨터의 계산적인 모델링 그리고 실험의 상호 의존적인 통합으로써 특징 지워진다. 그 중 컴퓨터의 계산적인 모델링에 대한 연구가 무엇보다 중요한 비중을 차지하고 있다. 하지만 계산적인 모델링에서 여러 자원을 통합하기 위한 공통의 기반 구조나 표준에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 XML 기반의 형식을 갖춘 SBML(Systems Biology Markup Language)이 시스템 생물학의 표준으로 개발되어 연구 중에 있다. 현재 개발 중인 시뮬레이션과 데이터 분석을 위한 다양한 옹용 어플리케이션이 이미 SBML 문서를 지원하고 있다 본 연구에서는 시스템 생물학 분야에서 SBML 표준에 대한 중요성을 인식하여, 객체지향 바이오 데이터베이스로부터 질의의 결과를 SBML 문서로 변환하고, 반대로 SBML 문서를 객체지향 데이터베이스에 저장하는 변환기를 제안하고자 한다.

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Design and Implementation of DBMS-based Protein Identification System (DBMS 기반 단백질 식별 시스템의 설계 및 구현)

  • 이진관;오석준;최은선;류근호
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10a
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    • pp.67-69
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    • 2001
  • Human Genome Project의 완성을 전후로 이루어진 생물학적 분석도구의 발달과 서열 데이터베이스의 축적으로 단백질 분석은 괄목할 만한 성장을 하였다. 단백질 분석에 사용되는 가장 중요한 단백질 식별(Identification)을 위한 도구들은 많이 개발되어 왔으나 기존의 도구들은 파일 기반으로 폭발적으로 증가하는 단백질 데이터를 효율적으로 관리하고 심험자들에게 빠르고 정확한 검색결과를 제공하는데 한계를 보여주고 있다. 우리는 SWISS-PROT flatfile을 분석하여 관계형 데이터베이스고 구축하고, 단백질 식별에서 가장 많이 사용하고 있는 ‘질량분석 후 데이터베이스 검색’방법을 사용하는 시스템을 DBMS 기반으로 설계하였으며, 다양한 실험조건과 절차에 의해 얻은 단백질 조각의 질량 값과 이론적인 계산에 의해 얻은 값을 비교하여 실험에 쓰인 단백질 조각과 일치하는 것을 단백질 데이터베이터베이스로부터 검색할 수 있는 도구를 설계하고 구현하였다.

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Inference of Disease Module using Bayesian Network by Genetic Algorithm (유전자 알고리즘으로 학습한 베이지안 네트워크에 기초한 질병 모듈 추론)

  • Jeong, Da-Ye;Yeu, Yun-ku;Ahn, Jae-Gyoon;Park, Sang-Hyun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.11a
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    • pp.1117-1120
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    • 2013
  • 사람의 질병은 여러 요인의 복합적인 작용으로 발생하는데 이 중 유전적인 요인에는 유전자 간의 상호작용을 들 수 있다. 마이크로어레이(Microarray) 데이터로부터 유전자의 활성화 및 억제 관계를 밝히려는 다양한 시도는 계속되어왔다. 그러나 마이크로어레이 자체가 갖는 불안정성과 실험조건 수의 제약이 커다란 장애가 되어 왔다. 이에 생물학적 사전 지식을 포함하는 방법들이 제안되었다. 본 논문에서는 질병과 관련된 유전자 간의 상호작용의 집합을 질병 모듈이라 정의하고 이를 유전자 알고리즘으로 학습한 베이지안 네트워크(Bayesian network)로 추론하는 방법을 제안한다.

Self-Attention-based SMILES Generationfor De Novo Drug Design (신약 디자인을 위한 Self-Attention 기반의 SMILES 생성자)

  • PIAO, SHENGMIN;Choi, Jonghwan;Kim, Kyeonghun;Park, Sanghyun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.05a
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    • pp.343-346
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    • 2021
  • 약물 디자인이란 단백질과 같은 생물학적 표적에 작용할 수 있는 새로운 약물을 개발하는 과정이다. 전통적인 방법은 탐색과 개발 단계로 구성되어 있으나, 하나의 신약 개발을 위해서는 10 년 이상의 장시간이 요구되기 때문에, 이러한 기간을 단축하기 위한 인공지능 기반의 약물 디자인 방법들이 개발되고 있다. 하지만 많은 심층학습 기반의 약물 디자인 모델들은 RNN 기법을 활용하고 있고, RNN 은 훈련속도가 느리다는 단점이 있기 때문에 개선의 여지가 남아있다. 이런 단점을 극복하기 위해 본 연구는 self-attention 과 variational autoencoder 를 활용한 SMILES 생성 모델을 제안한다. 제안된 모델은 최신 약물 디자인 모델 대비 훈련 시간을 1/36 단축하고, 뿐만 아니라 유효한 SMILES 를 더 많이 생성하는 것을 확인하였다.

A Study on Automatic Design of Artificial Meural Networks using Cellular Automata Techniques (샐룰라 오토마타 기법을 이용한 신경망의 자동설계에 관한 연구)

  • Lee, Dong-Wook;Sim, Kwee-Bo
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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    • v.35S no.11
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    • pp.88-95
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    • 1998
  • This paper is the result of constructing information processing system such as living creatures' brain based on artificial life techniques. The living things are best information processing system in themselves. One individual is developed from a generative cell. And a species of this individual has adapted itself to the environment through evolution. In this paper, we propose a new method of designing neural networks using biological inspired developmental and evolutionary concept. Ontogeny of organism is embodied in cellular automata(CA) and phylogeny of species is realized by evolutionary algorithms(EAs). We call 'Evolving Cellular Automata Neural Systems' as ECANSI. The connection among cells is determined by the rule of cellular automata. In order to obtain the best neural networks in given environment, we evolve the arragemetn of initial cells. The cell, that is a neuron of neural networks, is modeled on chaotic neuron with firing or rest state like biological neuron. A final output of network is measured by frequency of firing state. The effectiveness of the proposed scheme is verified by applying it to Exclusive-OR and parity problem.

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개선된 다이나믹 프로그래밍과 품질 정보 및 퍼지 추론 기법을 이용한 DNA 염기 서열 배치 알고리즘

  • Lee, Seung-Hwan;Park, Choong-Shik;Kim, Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.341-350
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    • 2007
  • DNA 염기 서열 배치 알고리즘은 분자 생물학 분야에서 단백질과 핵산 서열들의 분석에서 중요한 방법이다. 생물학적인 염기 서열들은 그들 사이의 유사성과 차이점을 나타내기 위해 정렬된다. 본 논문에서는 기존의 DNA 염기 서열 배치 방법을 개선하기 위하여 DP(Dynamic Programming) 알고리즘의 비용증가( O (nm) ) 문제를 해결하는 Quadrant 방법과 품질 정보 및 퍼지 추론시스템(fuzzy inference system)을 적용한 DNA 염기 서열 배치 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 DNA 염기 서열 배치 알고리즘은 Quadrant 방법을 적용하여 Needleman-Wunsch의 DP 기반 알고리즘에서의 행렬 생성 단계에서 발생하는 불필요한 정렬 계산을 제거하여 전체 수행 시간을 단축하고, 각 DNA 염기 서열 단편 각각의 길이 차이와 낮은 품질의 DNA 염기 빈도를 퍼지 추론 시스템에 적용하여 지능적으로 갭 비용(gap cost)을 동적으로 조정한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 NCBI (National Center for Biotechnology Information)의 실제 유전체 데이터로 성능을 분석한 결과, 제안된 알고리즘이 기존의 품질정보만을 이용한 알고리즘보다 개선된 것을 확인하였다.

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Computational Retinal Model by emphasizing region contrast (영역대비강조에 의한 계산론적 망막모델)

  • Je Sung-kwan;Kim Kwang-back;Cho Jae-hyun;Cha Eui-young
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.9 no.7
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    • pp.1594-1600
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    • 2005
  • Recently many researches have been studied in the human vision model to solve the Wblem of the machine vision. Starting from research on the human visual system, first, we investigate the mechanisms of retina through physiological and biological evidence. In retina, input data was processed information processing that was data reduction edge detection, and emphasizing region. The processed image was recognized by region. In this paper, we proposed retinal algorithms that process data reduction and edge detection by the wavelet transform and emphasize region contrast. In experiments, the proposed model simulates processing the retina outputs in the levels and compares with outputs.

First Record of Nipponopsyche fuscescens Yazaki, 1926 (Lepidoptera, Psychidae) from Korea with a Redescription of External Morphology (한국미기록종 잔디주머니나방(나비목: 주머니나방과) 보고 및 형태특징 재기재)

  • Roh, Seung Jin;Kim, Da-Som;Park, Bo-Sun;Choi, Subin;Byun, Bong-Kyu
    • Korean journal of applied entomology
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    • v.58 no.1
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    • pp.1-8
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    • 2019
  • The genus Nipponopsyche Yazaki is reported from Korea with the species, N. fuscescens Yazaki for the first time. Adult including genitalia, larva, and pupa of the species are redescribed, and DNA barcode for precise identification of the species is also provided.

Building a Database of Residual Lipid Analysis of the Present Creatures(I) (고고자료(考古資料)의 잔존지방분석(殘存脂肪分析)을 위한 현생시료(現生試料)의 데이터베이스 구축(構築)(I))

  • Yu, Heisun;Yun, Eunyeong
    • Conservation Science in Museum
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    • v.4
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    • pp.63-69
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    • 2003
  • The residual lipid analysis has been used for finding out the information related to the life style of ancient people. In order to achieve this goal, it must be precedented by building a database of residual lipid analysis of the present creatures. In this study, we performed residual lipid analysis of a cow and a dog, which were the present samples. We hope the results of this study will be a primary reference for the future analysis of archaeological materials.