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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 1 - 11 (11page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2024.22.10.1
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LncRNA(Long non-coding RNA)는 다양한 생물학적 과정에서 중요한 역할을 하며, 비정상적인 발현은 질병 발생의 주요 원인 중 하나이다. 따라서 lncRNA와 질병 간의 연관성을 밝히는 것은 질병 메커니즘을 이해하는 데 중요하다. 전통적인 생물학적 실험은 시간과 비용이 많이 들기 때문에, 딥러닝 기반 데이터 분석 기법이 이를 보완할 수 있다. 여러 방법들이 제안되었지만, 일반화 능력에 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 논문에서는 CNN-RNN 구조의 특징 추출 모델을 사용하여 lncRNA 서열 데이터로부터 중요 특징 벡터를 추출하였다. 이 벡터를 통합된 LDA(LncRNA Disease Association) 데이터에 사용하여 lncRNA와 질병 간의 관계를 예측하였다. 실험 결과, CNN-RNN 구조를 통해 유용한 특징 벡터를 추출하여 lncRNA와 질병의 연관성을 효과적으로 예측할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 데이터셋
Ⅳ. 데이터 전처리 및 레이블링
Ⅴ. 모델
Ⅵ. 실험
Ⅶ. 결론 및 향후 과제
References
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