랜드마크 유전자 기반 목표 유전자 발현량 예측을 위한 특징 추출 심층 신경망
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 이다빈 | - |
dc.contributor.author | 황규백 | - |
dc.date.available | 2020-09-05T03:05:04Z | - |
dc.date.created | 2020-09-02 | - |
dc.date.issued | 2020-08 | - |
dc.identifier.issn | 2383-6318 | - |
dc.identifier.uri | http://scholarworks.bwise.kr/ssu/handle/2018.sw.ssu/38553 | - |
dc.description.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. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.relation.isPartOf | 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 | - |
dc.title | 랜드마크 유전자 기반 목표 유전자 발현량 예측을 위한 특징 추출 심층 신경망 | - |
dc.title.alternative | Deep Neural Networks with Feature Extraction for Target-gene Expression Level Prediction Based on Landmark Genes | - |
dc.type | Article | - |
dc.identifier.doi | 10.5626/KTCP.2020.26.8.373 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, v.26, no.8, pp.373 - 377 | - |
dc.identifier.kciid | ART002613778 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.citation.endPage | 377 | - |
dc.citation.number | 8 | - |
dc.citation.startPage | 373 | - |
dc.citation.title | 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 | - |
dc.citation.volume | 26 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 황규백 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.subject.keywordAuthor | 심층 신경망 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 유전자 발현 프로파일링 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 오토인코더 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 특징 추출 | - |
dc.subject.keywordAuthor | deep neural networks | - |
dc.subject.keywordAuthor | gene expression profiling | - |
dc.subject.keywordAuthor | autoencoders | - |
dc.subject.keywordAuthor | feature extraction | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
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