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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정인욱 (경북대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.8
발행연도
2020.8
수록면
779 - 786 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2020.47.8.779

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유전자 발현정보를 포함한 다양한 유전체 데이터의 분석을 통해 질환과 생물체의 기작을 밝히기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 유전자 발현 조절 기작은 유전체 수준에서 수많은 유전자 간의 매우 정교하고 복잡한 관계에 의해 조절된다. 유전자 이외에 다양한 오믹스 또한 유전자 발현 조절에 관여한다. 최근 차세대 시퀀싱 비용의 하락으로 생성되는 유전체 데이터는 급속도로 증가하고 있다. 또한, 다양한 오믹스 데이터 생성을 위한 새로운 차세대 시퀀싱 기술들이 개발되고 있어 동일 생물체에 대해 여러 오믹스 데이터 측정이 가능하다. 본 논문에서는 제안하는 비음수텐서분해기법과 기존 다중오믹스 통합 기법들의 성능을 평가하고 데이터의 양 및 유전자 수와 같은 변수가 분석정확도에 미치는 영향력을 분석하였다. 대장암 데이터의 아형 분류를 위해 최소 100～150개 샘플과 5,000개 이하의 오믹스 개체가 필요한 것으로 분석됐다. 텐서분해기법이 가장 높은 분류정확도를 보였다.
#다중오믹스 #매개변수 #기계학습 #유전자 #multi-omics #parametric #machine learning #gene

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 방법
4. 연구 결과
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (21)

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Kanehisa, Minoru, and Susumu Goto, "KEGG: kyoto encyclopedia of genes and genomes," Nucleic Acids Research 28.1, 27-30, 2000. google schola NCBI, SRA database, 2020, [Online] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra/docs/sragrowth/ Enerly, Espen, et al., "miRNA-mRNA integrated analysis reveals roles for miRNAs in primary breast tumors," PloS ONE 6.2, 2011. google schola Buenrostro, Jason D., et al., "ATAC-seq: a method for assaying chromatin accessibility genome-wide," Current Protocols in Molecular Biology 109.1, 21-29, 2015. google schola Tomczak, Katarzyna et al., "The Cancer Genome Atlas (TCGA): an immeasurable source of knowledge," Contemporary Oncology 19.1A, A68, 2015. google schola

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