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유전자 온톨로지를 활용한 클러스터링 성능 향상 기법Improving Clustering Performance Using Gene Ontology

Authors
고송강보영김대원
Issue Date
Dec-2009
Publisher
한국지능시스템학회
Keywords
Semi-supervised Clustering; GO; Microarray; Gene Function Prediction; Semantic Distance; 반지도 클러스터링; 유전자 온톨로지; 마이크로어레이 데이터; 유전자 기능 예측; 의미론적 거리
Citation
한국지능시스템학회 논문지, v.19, no.6, pp 802 - 808
Pages
7
Journal Title
한국지능시스템학회 논문지
Volume
19
Number
6
Start Page
802
End Page
808
URI
https://scholarworks.bwise.kr/cau/handle/2019.sw.cau/33486
ISSN
1976-9172
Abstract
마이크로어레이 데이터의 클러스터링 성능을 향상시키기 위하여 유전자 온톨로지(GO)를 활용하는 연구가 최근 진행 중에 있다. 그 중 Biological Process(BP) GO를 활용한 Kustra et al.의 연구가 2006년에 소개된 바 있다. 본 연구는 Kustra et al.의 연구를 확장하여 일반적이고 실질적인 GO의 활용 방안을 위한 분석 결과를 제시하기 위하여 다양한 활용 방법을 적용한다. (1) GO의 거리를 측정하기 위하여 Lin et al, Resnik et al과 Jiang et al의 방법을 적용하였으며, (2) BP를 포함한 세 가지 GO 유형의 구조에 대해 적용하여 각 방법에 따른 성능 향상 정도를 분석한다. 각 방법에 대한 성능 분석 비교를 위하여 효모 유전자를 관측하여 형성한 데이터를 활용한다. 실험 결과를 통하여 GO 정보를 클러스터링에 적용하면 전반적으로 성능 향상을 유도하지만, 활용 방법에 따라서 성능 개선 정도의 차이가 발생한다. 그 중 Resnik의 거리 측정 척도와 BP GO를 활용하였을 때, 가장 개선된 성능을 유도함을 볼 수 있다.
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