• 인지과학
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• 제28권4호
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• pp.299-314
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• 2017

In-silico 기반의 약물-표적 단백질 연관관계 예측은 신약 탐색 단계에서 매우 중요하다. 그러나 기존의 예측모델은 입력 값이 고정적이며 표적 단백질의 특질 값이 가공된 데이터로 한정됨으로써 예측 모델의 확장성과 유연성이 부족하다. 본 논문에서는 약물-표적 단백질 연관관계를 예측하는 확장 가능한 형태의 머신러닝 모델을 소개한다. 확장 가능한 머신러닝 모델의 핵심 아이디어는 쌍기반의 뉴럴 네트워크로써, 약물과 단백질의 미가공 데이터를 사용하여 특질을 추출하고 특질 값을 각각의 뉴럴 네트워크 레이어에 입력한다. 이 방법은 추가적인 지식없이 자동적으로 약물과 단백질의 특질을 추출한다. 또한 쌍기반 레이어는 특질 값을 풍부한 저차원의 벡터로 향상 시킴으로써 입력 값의 차이로 인한 편향 학습을 방지한다. PubChem BioAssay(PCBA) 데이터 셋에 기반한 5-폴드 교차 검증법을 통하여 제안한 모델의 성능을 평가했으며, 이전의 모델보다 우월한 성능을 보였다.

• 한국재료학회:학술대회논문집
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• 한국재료학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.45.2-45.2
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• 2010

Possessing of carbon nanotubes in biopolymer intrigued much interest due to their mechanical and unique nanoscale surface properties. Surface stiffness can be controlled by the amount of carbon nanotubes in polymer and surface wettability can be altered by the order of nanoscale surface roughness. Protein adsorption mechanism on nanostructured carbon nanotube/polymer thin film will be discussed in this study. In addition, we identified that mechanical stimuli also contribute the messenchymal stem cell and bone cell interactions. Importantly, live cell analysis system also showed altered morphology and cellular functions. Thus, embedding of carbon nanostructures simultaneously contribute to protein adsorption and cellular interactions. In conclusion, this study demonstrated the evidence that nanoscale surface features determine the subsequent biological interactions, such as protein adsorption and cellular interactions.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권3호
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• pp.194-198
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• 2017

본 논문에서는 학술 문헌에서 표현된 단백질 간 상호 작용(Protein-Protein Interaction) 정보를 자동으로 추출하기 위한 확장된 형태의 Convolutional Neural Network (CNN) 모델을 제안한다. 이 모델은 기존에 관계 추출(Relation Extraction)을 위해 고안된 단순 자질 기반의 CNN 모델을 확장하여 다양한 전역 자질들을 추가적으로 적용함으로써 성능을 개선할 수 있는 장점이 있다. PPI 추출 성능 평가를 위해서 많이 활용되고 있는 준거 평가 컬렉션인 AIMed를 이용한 실험에서 F-스코어 기준으로 78.0%를 나타내어 현재까지 도출된 세계 최고 성능에 비해 8.3% 높은 성능을 나타내었다. 추가적으로 CNN 모델이 복잡한 언어 처리를 통한 자질 추출 작업을 하지 않고도 단백질간 상호 작용 추출에 높은 성능을 나타냄을 보였다.

• Applied Microscopy
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• 제19권2호
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• pp.74-84
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• 1989

인삼 종자의 배유조직에서 Tris 완충액 가용성 저장단백질을 추출한 후 전기 영동적 분석으로 분리하여 $SP_{1}$(MW=160,000)과 $SP_2$(MW=70,000)의 두가지 저장단백질을 정제하였다. 이 두가지 저장단백질을 항원으로 사용하여 토끼에 피하주사하여 항체를 얻었으며, 이 항체를 이용하여 면역 세포화학적 금입자표지법을 실시한 결과, $SP_1$과 $SP_2$ 모두 구형의 protein body내에 산재하여 있음을 확인되었으며, globoid에는 이러한 두가지 단백질중 어느 것도 함유되어 있지 않는 것으로 나타났다. 또한 각각의 protein body에 함유된 $SP_1$과 $SP_2$의 상대적 함량에는 서로 차이가 있음이 확인되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권3호
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• pp.771-791
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• 2022

Protein-protein interaction (PPI) extraction from original text is important for revealing the molecular mechanism of biological processes. With the rapid growth of biomedical literature, manually extracting PPI has become more time-consuming and laborious. Therefore, the automatic PPI extraction from the raw literature through natural language processing technology has attracted the attention of the majority of researchers. We propose a PPI extraction model based on the large pre-trained language model and adversarial training. It enhances the learning of semantic and syntactic features using BioBERT pre-trained weights, which are built on large-scale domain corpora, and adversarial perturbations are applied to the embedding layer to improve the robustness of the model. Experimental results showed that the proposed model achieved the highest F1 scores (83.93% and 90.31%) on two corpora with large sample sizes, namely, AIMed and BioInfer, respectively, compared with the previous method. It also achieved comparable performance on three corpora with small sample sizes, namely, HPRD50, IEPA, and LLL.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.321-323
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• 2016

최근 연구에서 기계학습 중 지도학습 방법으로 개체명 인식을 하고 있다. 그러나 지도 학습 방법은 데이터를 만드는 비용과 시간이 많이 필요로 한다. 본 연구에서는 주석 된 말뭉치를 사용하여 지도 학습 방법을 사용 한다. 의생명 개체명 인식은 Protein, RNA, DNA, Cell type, Cell line 등을 포함한 텍스트 처리에 중요한 기초 작업입니다. 그리고 의생명 지식 검색에서 가장 기본과 핵심 작업 중 하나이다. 본 연구에서는 순환형 신경망과 워드 임베딩을 자질로 사용한 조건적 임의 필드에 대한 성능을 비교한다. 조건적 임의 필드에 N_Gram만을 자질로 사용한 것을 기준점으로 설정 하였고, 기준점의 결과는 70.09% F1 Score이다. RNN의 jordan type은 60.75% F1 Score, elman type은 58.80% F1 Score의 성능을 보여준다. 조건적 임의 필드에 CCA, GLOVE, WORD2VEC을 사용 한 결과는 각각 72.73% F1 Score, 72.74% F1 Score, 72.82% F1 Score의 성능을 얻을 수 있다.

• 대한약침학회지
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• 제18권4호
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• pp.20-25
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• 2015

Objectives: Recently, thread-embedding therapy (TET) has been widely applied in Korean medicine for cosmetic purposes such as reducing skin wrinkles. An inserted thread was reported to have induced continuous stimulation, followed by support for connective tissue regeneration. However, the potential role of TET in hair-growth has not yet been reported. Methods: We designed this study to evaluate whether TET has a hair-growth-promoting effect. C57 black 6 (C57BL/6) mice were divided into three groups: normal saline-treated, minoxidil-treated, and thread-embedded groups. Normal saline or 5% minoxidil was topically sprayed on the dorsal skin of the mice once a day for 16 days. Medical threads were embedded into the dorsal skin of the mice in a single application. Hair growth activity was evaluated by using dermoscopic and microscopic observations. Sections of the dorsal skin were stained with hematoxylin and eosin. Expressions of bromodeoxyuridine (BrdU), proliferating cell nuclear antigen (PCNA), fibroblast growth factor-7 (FGF-7), and fibroblast growth factor-5 (FGF-5) were detected by using immunohistochemical staining. A reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) analysis was adopted to measure the messenger RNA (mRNA) expressions of FGF-7 and FGF-5. Results: TET enhanced anagen development in the hair follicles of C57BL/6 mice. The expressions of BrdU and PCNA, both of which imply active cellular proliferation, were increased by using TET. Moreover, TET increased the expression of FGF-7, an anagen-inducing growth factor, while decreasing the expression of FGF-5, an anagen-cessation growth factor, both at the protein and the mRNA levels. Conclusion: TET enhanced hair re-growth in C57BL/6 mice. TET regulated the expressions of anagen-associated growth factors and activated the proliferation of hair follicular cells in depilated skin lesions. Considering its long-lasting effect, TET may be a good alternative therapeutic for the treatment of alopecia.

• 한국식물병리학회:학술대회논문집
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• 한국식물병리학회 1995년도 Proceedings of special lectures on Molecular Biological Approaches to Plant Disease National Agricultural Science and Technology Institute Suwon, Korea
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• pp.27-53
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• 1995

In plant pathology there is an increasing necessity for improved cytological techniques as basis for the localization of cellular substances within the dynamic fine structure of the host-(plant)-pathogen-interaction. Low temperature (LT) preparation techniques (shock freezing, freeze substitution, LT embedding) are now successfully applied in plant pathology. They are regarded as important tools to stabilize the dynamic plant-pathogen-interaction as it exists under physiological conditions. - The main advantage of LT techniques versus conventional chemical fixation is seen in the maintenance of the hydration shell of molecules and macromolecular structures. This results in an improved fine structural preservation and in a superior retention of the antigenicity of proteins. - A well defined ultrastructure of small, fungal organisms and large biological samples such as plant material and as well as the plant-pathogen (fungus) infection sites are presented. The mesophyll tissue of Arabidopsis thaliana is characterized by homogeneously structured cytoplasm closely attached to the cell wall. From analyses of the compatible interaction between Erysiphe graminis f. sp. hordei on barley (Hordeum vulgare), various steps in the infection sequence can be identified. Infection sites of powdery mildew on primary leaves of barley are analysed with regard to the fine structural preservation of the haustoria. The presentation s focussed on the ultrastructure of the extrahaustorial matrix and the extrahaustorial membrane. - The integration of improved cellular preservation with a molecular analysis of the infected host cell is achieved by the application of secondary probing techniques, i.e. immunocytochemistry. Recent data on the characterization of freeze substituted powdery mildew and urst infected plant tissue by immunogold methodology are described with special emphasis on the localization of THRGP-like (threonine-hydrxyproline-rich glycoprotein) epitopes. Infection sites of powdery mildew on barley, stem rust as well as leaf rust (Puccinia recondita) on primary leaves of wheat were probed with a polyclonal antiserum to maize THRGP. Cross-reactivity with the anti-THRGP antiserum was observed over the extrahaustorial matrix of the both compatible and incompatible plant-pathogen interactions. The highly localized accumulation of THRGP-like epitopes at the extrahaustorial host-pathogen interface suggests the involvement of structural, interfacial proteins during the infection of monocotyledonous plants by obligate, biotrophic fungi.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.321-323
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• 2016

최근 연구에서 기계학습 중 지도학습 방법으로 개체명 인식을 하고 있다. 그러나 지도 학습 방법은 데이터를 만드는 비용과 시간이 많이 필요로 한다. 본 연구에서는 주석 된 말뭉치를 사용하여 지도 학습 방법을 사용 한다. 의생명 개체명 인식은 Protein, RNA, DNA, Cell type, Cell line 등을 포함한 텍스트 처리에 중요한 기초 작업입니다. 그리고 의생명 지식 검색에서 가장 기본과 핵심 작업 중 하나이다. 본 연구에서는 순환형 신경망과 워드 임베딩을 자질로 사용한 조건적 임의 필드에 대한 성능을 비교한다. 조건적 임의 필드에 N_Gram만을 자질로 사용한 것을 기준점으로 설정 하였고, 기준점의 결과는 70.09% F1 Score이다. RNN의 jordan type은 60.75% F1 Score, elman type은 58.80% F1 Score의 성능을 보여준다. 조건적 임의 필드에 CCA, GLOVE, WORD2VEC을 사용 한 결과는 각각 72.73% F1 Score, 72.74% F1 Score, 72.82% F1 Score의 성능을 얻을 수 있다.

• BMB Reports
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• 제55권2호
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• pp.72-80
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• 2022

Odorant receptors (ORs), the largest subfamily of G protein-coupled receptors, detect odorants in the nose. In addition, ORs were recently shown to be expressed in many nonolfactory tissues and cells, indicating that these receptors have physiological and pathophysiological roles beyond olfaction. Many ORs are expressed by tumor cells and tissues, suggesting that they may be associated with cancer progression or may be cancer biomarkers. This review describes OR expression in various types of cancer and the association of these receptors with various types of signaling mechanisms. In addition, the clinical relevance and significance of the levels of OR expression were evaluated. Namely, levels of OR expression in cancer were analyzed based on RNA-sequencing data reported in the Cancer Genome Atlas; OR expression patterns were visualized using t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE); and the associations between patient survival and levels of OR expression were analyzed. These analyses of the relationships between patient survival and expression patterns obtained from an open mRNA database in cancer patients indicate that ORs may be cancer biomarkers and therapeutic targets.