약물-질병 이분 네트워크를 통한 약물 재창출
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 유해강 | - |
dc.contributor.author | 윤영미 | - |
dc.date.available | 2020-12-29T00:40:12Z | - |
dc.date.created | 2020-12-29 | - |
dc.date.issued | 2020-12 | - |
dc.identifier.issn | 1598-8619 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/79461 | - |
dc.description.abstract | 지난 몇 년간 새로운 약물이 개발되는 비율은 매우 감소하였다. 이를 해결하려는 방법 중 약물 재창출이 주목받고 있다. 약물 재창출이란 기존에 검증된 약물의 새로운 적응증을 찾는 것으로 약물 개발의 시간, 비용적 문제를 해결할 수 있다. 본 연구에서는 새로운 약물-질병 관계를 예측하기 위하여 약물 관련 데이터와 질병 관련 데이터를 통해 약물 간 유사도, 질병 간 유사도를 측정하고, 약물-질병 이분 네트워크를 구축한다. 이분 네트워크에서 공통된 적응증을 갖는 약물들을 통해 새로운 약물-질병 관계를 구한다. AUC(Area Under the ROC Curve) 값을 측정하여 본 연구 방법이 기존의 GBA(Guilt By Association) 방법보다 더 좋은 결과를 얻는 것을 보였다. 또한 피셔의 정확성 검정을 통해 본 연구에서 예측한 후보 약물-질병 관계가 KEGG 데이터베이스에 통계적으로 유의하게 포함된 것을 확인하였다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보기술학회 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국정보기술학회논문지 | - |
dc.title | 약물-질병 이분 네트워크를 통한 약물 재창출 | - |
dc.title.alternative | Drug Repositioning through Drug-Disease Bipartite Network | - |
dc.type | Article | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.identifier.doi | 10.14801/jkiit.2020.18.12.1 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국정보기술학회논문지, v.18, no.12, pp.1 - 9 | - |
dc.identifier.kciid | ART002659852 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.citation.endPage | 9 | - |
dc.citation.startPage | 1 | - |
dc.citation.title | 한국정보기술학회논문지 | - |
dc.citation.volume | 18 | - |
dc.citation.number | 12 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 유해강 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 윤영미 | - |
dc.subject.keywordAuthor | drug repositioning | - |
dc.subject.keywordAuthor | network biology | - |
dc.subject.keywordAuthor | bipartite network | - |
dc.subject.keywordAuthor | data mining | - |
dc.subject.keywordAuthor | bioinformatics | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
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