• 제목/요약/키워드: Variable Importance in Projection

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당뇨병 치료제 후보약물 정보를 이용한 기계 학습 모델과 주요 분자표현자 도출 (A machine learning model for the derivation of major molecular descriptor using candidate drug information of diabetes treatment)

  • 남궁윤;김창욱;이창준
    • 한국융합학회논문지
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    • 제10권3호
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    • pp.23-30
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    • 2019
  • 본 연구는 당뇨병 치료제 후보약물 정보를 이용하여 항당뇨에 영향을 미치는 물질구조를 발견하는데 목적이 있다. 정량적구조 활성관계를 이용한 기계 학습 모델을 만들고 부분최소자승 알고리즘을 통해 실험데이터 별로 결정계수를 파악한 후 변수중요도척도를 활용하여 주요 분자표현자를 도출하였다. 연구 결과, 후보약물 구조정보를 반영한 molecular access system fingerprint 데이터로 분석한 결과가 in vitro 데이터를 이용한 분석 결과보다 설명력이 높았으며, 항당뇨에 영향을 미치는 주요 분자표현자 역시 다양하게 도출할 수 있었다. 제안된 항당뇨 예측 및 주요인자 분석 방법을 활용한다면 유사한 과정을 반복 실험하는 기존 신약개발 방식과는 달리, 많은 비용과 시간이 소요되는 후보물질 스크리닝 (screening) 기간을 최소화하고, 신약개발 탐색기간도 단축하는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다.

전문대학생의 성인애착과 자아분화가 대학생활적응에 미치는 영향 (The Influence of Perceived Parental Attachment and Self-differentiation on the Adjustment to College Life of University Students)

  • 김종운;이명희
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.506-516
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    • 2014
  • 본 연구의 목적은 전문대학생의 성인애착과 자아분화가 대학생활적응에 미치는 영향력을 검증하는 것이다. 이를 위해 부산시에 소재하고 있는 2년제 대학교에 재학 중인 남 여 대학생 271명을 대상으로 성인애착, 자아분화, 대학생활적응 검사를 실시하였다. 성인애착, 자아분화, 대학생활적응의 관계를 알아보기 위해 상관분석을 실시하고, 대학생활적응에 가장 영향력 있는 변인을 밝히기 위해 단계적 중다회귀분석을 실시하였다. 본 연구에서 도출된 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 성인애착, 자아분화 및 대학생활적응 간에 유의미한 정적상관을 나타냈다. 둘째 대학생활적응 전체에 영향을 미치는 변인은 애착불안, 애착회피, 정서인지분화, 가족투사과정이며 그 중 애착불안이 상대적으로 가장 많은 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 전문대학생의 건강한 대학생활적응을 위해 학교와 학과 및 대학상담센터에서 다양한 정책적인 개입과 프로그램 개발의 필요성을 시사한다.

Effects of acute heat stress on salivary metabolites in growing pigs: an analysis using nuclear magnetic resonance-based metabolomics profiling

  • Kim, Byeonghyeon;Kim, Hye Ran;Kim, Ki Hyun;Ji, Sang Yun;Kim, Minji;Lee, Yookyung;Lee, Sung Dae;Jeong, Jin Young
    • Journal of Animal Science and Technology
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    • 제63권2호
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    • pp.319-331
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    • 2021
  • Heat stress (HS) causes adverse impacts on pig production and health. A potential biomarker of HS is required to predict its occurrence and thereby better manage pigs under HS. Information about the saliva metabolome in heat-stressed pigs is limited. Therefore, this study was aimed to investigate the effects of acute HS on the saliva metabolome and identify metabolites that could be used as potential biomarkers. Growing pigs (n = 6, 3 boars, and 3 gilts) were raised in a thermal neutral (TN; 25℃) environment for a 5-d adaptation period (CON). After adaptation, the pigs were first exposed to HS (30℃; HS30) and then exposed to higher HS (33℃; HS33) for 24 h. Saliva was collected after adaptation, first HS, and second HS, respectively, for metabolomic analysis using 1H-nuclear magnetic resonance spectroscopy. Four metabolites had significantly variable importance in the projection (VIP > 1; p < 0.05) different levels in TN compared to HS groups from all genders (boars and gilts). However, sex-specific characteristics affected metabolites (glutamate and leucine) by showing the opposite results, indicating that HS was less severe in females than in males. A decrease in creatine levels in males and an increase in creatine phosphate levels in females would have contributed to a protective effect from protein degradation by muscle damage. The results showed that HS led to an alteration in metabolites related to energy and protein. Protection from muscle damage may be attributed to the alteration in protein-related metabolites. However, energy-related metabolites showed opposing results according to sex-specific characteristics, such as sex hormone levels and subcutaneous fat layer. This study had shown that saliva samples could be used as a noninvasive method to evaluate heat-stressed pigs. And the results in this study could be contributed to the development of a diagnostic tool as a noninvasive biomarker for managing heat-stressed pigs.

GC-MS 기반 대사체학 기법을 이용한 산수유의 산지판별모델 (Discrimination model of cultivation area of Corni Fructus using a GC-MS-Based metabolomics approach)

  • 임재윤
    • 분석과학
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    • 제29권1호
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    • pp.1-9
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    • 2016
  • 생약의 원산지를 판별하는 논리적인 일련의 기준을 개발한다면, 현재 유통되는 한약을 좀 더 과학적으로 관리 할 수 있을 것이다. 이러한 노력은 전통적인 한약 산업 발전에 기여할 것이라고 사료된다. 산수유의 원산지 판별법을 개발하기 위해, 본 연구에서는 우선 국산 산수유와 중국산 산수유를 각각 수증기 증류하고 이 때 얻은 휘발성분을 GC/MS를 이용하여 분석하였다. NIST mass spectral library의 데이터베이스로부터 정성분석한 결과를 바탕으로 데이터를 범주화(binning)하여 변수를 얻고, 이에 대하여 PCA, OPLS-DA 등 다변량 통계 분석을 수행함으로써 신속, 정확하게 국산 산수유와 중국산 산수유의 산지를 판별할 수 있는 산지 판별모델을 확립하였다. 산지 판별모델 개발을 위해서 학습집합(n=53)을 분석하여 산지 판별모델을 수립한 후, 검증집합(n=12)을 산지 판별모델에 적용함으로써 그 타당성을 확인하였다. 더불어 1-ethylbutyl-hydroperoxide, nonadecane, butylated hydroxytoluene, 5β,7βH,10α-Eudesm-11-en-1α-ol, 7,9-bis (2-methyl-2-propanyl)-1-oxaspiro[4.5]deca-6,9-diene-2,8-dione, 그리고 2-decyldodecyl-benzene 등 6개의 마커성분을 선정할 수 있었다. 최근에 NMR을 활용한 산수유 원산지 판별에 대한 보고는 있었으나, GC/MS를 기반으로 한 대사체학 연구기법을 이용하여 산지판별 모델을 제시하는 것은 최초의 보고로서 그 의미가 크다. 본 연구결과를 활용하여 한약의 원산지 판별모델 확립과 산수유 원산지의 과학적인 관리에 적용할 수 있으리라 사료된다.

PCBs 독성 예측을 위한 주요 분자표현자 선택 기법 및 계산독성학 기반 QSAR 모델 개발 (Development of QSAR Model Based on the Key Molecular Descriptors Selection and Computational Toxicology for Prediction of Toxicity of PCBs)

  • 김동우;이승철;김민정;이은지;유창규
    • Korean Chemical Engineering Research
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    • 제54권5호
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    • pp.621-629
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    • 2016
  • EU의 REACH 제도 도입에 따라 각종 화학물질에 대한 독성 및 활성 정보 확보를 위해 화학물질의 분자구조 정보를 기반으로 화학물질의 독성 및 활성을 예측하는 정량적구조활성관계(QSAR)에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. QSAR 모델에 사용되는 분자표현자는 매우 다양하기 때문에 화학물질의 물성 및 활성을 잘 표현할 수 있는 주요한 분자표현자를 선택하는 과정은 QSAR 모델 개발에 있어 중요한 부분이다. 본 연구에서는 화학물질의 분자구조 정보를 나타내는 주요 분자표현자의 통계적 선택 방법과 부분최소자승법(Partial least square: PLS) 기반의 새로운 QSAR 모델을 제안하였다. 제안된 QSAR 모델은 130종의 폴리염화바이페닐(Polychlorinated biphenyl: PCB)에 대한 분배계수(log P)와 14종의 PCBs에 대한 반수 치사 농도(Lethal concentration 50%: $LC_{50}$) 예측에 사용되고, 제안된 QSAR 모델 예측 정확도는 기존의 OECD QSAR Toolbox에서 제공하는 QSAR 모델과 비교하였다. 관심 화학물질의 분자표현자와 활성정보 간의 높은 상관관계를 갖는 주요 분자표현자를 선별하기 위해서, 상관계수(r)와 variable importance on projections (VIP)기법을 적용하였으며, 화학물질의 독성 및 활성정보를 예측하기 위해 선별된 분자표현자와 활성정보를 이용해 부분최소자승법(PLS)를 사용하였다. 회귀계수($R^2$)와 prediction residual error sum of square (PRESS)을 이용한 성능평가결과, 제안된 QSAR 모델은 OECD QSAR Toolbox의 QSAR 모델보다 PCBs의 log P와 $LC_{50}$에 대하여 각각 26%, 91% 향상된 예측력을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 계산독성학 기반의 QSAR 모델은 화학물질의 독성 및 활성정보에 대한 예측력을 향상시킬 수 있고 이러한 방법은 유독 화학물질의 인체 및 환경 위해성 평가에 기여할 것으로 판단된다.

장기미집행 도시공원 및 녹지 보상재원 마련을 위한 지방채 발행과 보상우선지역 선정 - 서울특별시를 대상으로 - (Issuing Municipal Bonds to Pay Compensation for Lands and Selecting Compensation Priority Areas for Urban Parks and Greenbelts unexecuted in the Long-Term - With a Focus on Seoul City -)

  • 김유리
    • 한국조경학회지
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    • 제45권3호
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    • pp.92-106
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    • 2017
  • 이 연구에서는 장기미집행 도시공원 및 녹지 토지보상 재원마련을 위한 지방채 발행의 타당성을 검토하였고, 지방채를 발행하여 지가 상승이 높은 지역을 우선보상할 것을 제안하였다. 이를 위해 장기미집행 도시공원 및 녹지 32개소를 대상으로 상관분석과 부분최소제곱(Partial Least Square: PLS) 회귀분석을 실시함으로써 '7년간 개별공시지가 상승가'에 영향을 미치는 요인을 규명하였다. PLS 회귀분석의 투영시 변수 중요도 값은 '기준년도 개별공시지가(1.919)', '해당 자치구 누적상승률(1.176)' 순으로 높았다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 지난 12년간 서울의 평균개별공시지가 누적상승률이 지방채 누적이자율보다 더 높다는 것은 지방채 발행으로 지급해야 하는 이자보다 개별공시지가가 더 많이 올랐다는 것을 의미한다. 더구나 실보상가는 개별공시지가의 3배 정도 되므로, 실제로는 지급이자액보다 훨씬 더 많은 지가 상승이 이루어졌을 것이다. 이는 지방채를 발행하여 지가상승이 높은 지역과 같은 보상우선대상지를 선매수하는 것이 예산집행에 있어서 경제성과 효율성을 높일 수 있음을 보여준다. 또한 예산집행의 경제적 효율성을 위하여, 지가 상승이 높을 것으로 예상되는 '개별공시지가가 높은 곳', '지가 상승이 높은 자치구에 속한 곳'을 우선보상 기준항목으로 선정하는 것이 필요함을 보여준다. 앞으로, 장기미집행 도시공원 및 녹지 토지보상을 위해서 지방채를 발행할 경우, 지방채 상환재원 마련방안에 대한 다양한 연구도 함께 진행되어야 할 것이다.