랜드마크 유전자 기반 목표 유전자 발현량 예측을 위한 특징 추출 심층 신경망Deep Neural Networks with Feature Extraction for Target-gene Expression Level Prediction Based on Landmark Genes
- Other Titles
- Deep Neural Networks with Feature Extraction for Target-gene Expression Level Prediction Based on Landmark Genes
- Authors
- 이다빈; 황규백
- Issue Date
- Aug-2020
- Publisher
- 한국정보과학회
- Keywords
- 심층 신경망; 유전자 발현 프로파일링; 오토인코더; 특징 추출; deep neural networks; gene expression profiling; autoencoders; feature extraction
- Citation
- 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, v.26, no.8, pp.373 - 377
- Journal Title
- 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
- Volume
- 26
- Number
- 8
- Start Page
- 373
- End Page
- 377
- URI
- http://scholarworks.bwise.kr/ssu/handle/2018.sw.ssu/38553
- DOI
- 10.5626/KTCP.2020.26.8.373
- ISSN
- 2383-6318
- Abstract
- 유전자 발현 프로파일링은 질병 연구에 유용하다. Library of Integrated Network-Based Cellular Signatures 프로그램 연구진은 전체 인간 유전자 발현 정보의 약 80%를 포함하는 소수의 유전자(랜드마크 유전자) 발현량만을 측정한 뒤 다른 유전자(목표 유전자)의 발현량을 예측하는 효율적인 프로파일링 기법을 개발했다. 본 논문에서는 오토인코더로 랜드마크 유전자의 비선형 특징을 추출한 후 이에 기반하여 목표 유전자의 발현량을 예측하는 방법을 제안한다. 이 방법은 943개의 랜드마크 유전자와 9,520개의 목표 유전자로 구성된 111,009개의 유전자 발현 프로파일에 대한 실험에서 기존의 심층 신경망과 비교했을 때 약 95%의 목표 유전자에 대해 예측 오류를 감소시켰으며, 감소의 폭은 평균적으로 약 7%였다. 이러한 결과는 오토인코더 기반의 비선형 특징 추출이 랜드마크 유전자로부터 목표 유전자의 발현량을 예측하는 데 기여할 수 있음을 시사한다.
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