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Title
대용량 발현 데이터에 대한 기전 분석을 위한 기계학습/확률모델 방법을 이용한 정보분석 기술개발(암을 중심으로)
Alternative Title
Identification of relevant subpathways from molecular pathways in gene expression data by a probabilistic approach
Author(s)
남승윤
Alternative Author(s)
Nam, Seung-Yun
Publisher
한국과학기술정보연구원
Korea Institute of Science and Technology Information
Publication Year
2010-12
Description
funder : 과학기술부
agency : 과학기술부
agency : Ministry of Science & Technology
Abstract
- 1995년 이후, 마이크로어레이와 SAGE와 같은 대용량 고속 실험 처리능력을 가진 high-throughput 기술이 생물학에 도입되면서 대용량 생물학 데이터가 쏟아지고 있음
- 그러나, 데이터 생산 능력은 크게 진보하고 있지만, 이를 분석해서 생물학적 지식을 찾으려는 노력은 여전히 느리게 발달하고 있음
- 이에 따라, 확률 모델을 이용하여 기존 지식과 더불어 마이크로어레이 데이터를 효과적으로 통합할 수 있는 방법 연구

- Decomposition of KEGG pathways to their corresponding subpathways
- Preprocessing of microarray data
- Identifier mapping between microarray and subpathways
- Probabilistic model construction based on microarray and subpathways
- Identification of meaningful subpathways
Keyword
기전; 생명정보; 확률모델; 부속기전; 암; pathway; bioinformatics; probabilistic model; subpathway; cancer
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Appears in Collections:
7. KISTI 연구성과 > 연구보고서 > 2010
URI
https://repository.kisti.re.kr/handle/10580/11018
http://www.ndsl.kr/ndsl/search/detail/report/reportSearchResultDetail.do?cn=TRKO201100007975
Fulltext
 http://www.ndsl.kr/ndsl/commons/util/ndslOriginalView.do?dbt=TRKO&cn=TRKO201100007975
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