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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 275 - 284 (10page)
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유전자 발현 데이터는 질병의 예후 예측, 약물 반응성 예측 등 질병에 대한 이해와 정밀 의료 실현을 위한 연구들에 활용될 수 있지만 충분한 양의 데이터를 수집하는 데 많은 비용적 문제가 있다. 본 논문에서는 Conditional VAE에 기반한 유전자 발현 데이터 생성 모델을 제안하였다. 이전 연구인 WGAN-GP기반의 유전자 발현 생성 모델과 정형 데이터 생성 모델인 CTGAN, TVAE와 비교하여 본 논문의 Conditional VAE기반 모델이 생물학적, 통계학적으로 더 유의미한 합성 데이터를 생성할 수 있음을 보였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 데이터셋
Ⅳ. 제안하는 방법
Ⅴ. 실험결과
Ⅵ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (20)
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Lee Su-min. “Recent Development of Next Generation Sequence Analysis (NGS) Technology and Future Research Direction”, BRIC VIEW, 2014-T05, 2014.
The Cancer Genome Atlas Research Network, Weinstein J.N. et al, “The Cancer Genome Atlas Pan-Cancer analysis project”, Nat Genet , Vol.45, pp.1113–1120, 2013. doi: https://doi.org/10.1038/ng.2764
Aguet F. et al, “The GTEx consortium atlas of genetic regulatory effects across human tissues”, Science, Vol.369, pp.1318–1330, 2019. doi: https://doi.org/10.1126/science.aaz1776
Rhee Je-Keun, “Prediction for Periodontal Disease using Gene Expression Profile Data based on Machine Learning”, Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, Vol.23, No.8, pp.903-909, 2019. doi: https://doi.org/10.6109/jkii
Li, Y., Umbach, D.M., Krahn, J.M.et al, “Predicting tumor response to drugs based on gene-expression biomarkers of sensitivity learned from cancer cell lines”, BMC Genomics, Vol.22, No.272, 2021. doi: https://doi.org/10.1186/s12864-021-07581-7
The Cancer Genome Atlas Research Network, Weinstein J.N. et al, “The Cancer Genome Atlas Pan-Cancer analysis project”, Nat Genet , Vol.45, pp.1113–1120, 2013. doi: https://doi.org/10.1038/ng.2764
Aguet F. et al, “The GTEx consortium atlas of genetic regulatory effects across human tissues”, Science, Vol.369, pp.1318–1330, 2019. doi: https://doi.org/10.1126/science.aaz1776
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Li, Y., Umbach, D.M., Krahn, J.M.et al, “Predicting tumor response to drugs based on gene-expression biomarkers of sensitivity learned from cancer cell lines”, BMC Genomics, Vol.22, No.272, 2021. doi: https://doi.org/10.1186/s12864-021-07581-7
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