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공공누리This item is licensed Korea Open Government License

dc.contributor.author
남승윤
dc.date.accessioned
2018-11-02T04:56:07Z
dc.date.available
2018-11-02T04:56:07Z
dc.date.issued
2010-12
dc.identifier.other
J3
dc.identifier.uri
https://repository.kisti.re.kr/handle/10580/11018
dc.identifier.uri
http://www.ndsl.kr/ndsl/search/detail/report/reportSearchResultDetail.do?cn=TRKO201100007975
dc.description
funder : 과학기술부
dc.description
agency : 과학기술부
dc.description
agency : Ministry of Science & Technology
dc.description.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
dc.description.abstract
- 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
dc.publisher
한국과학기술정보연구원
dc.publisher
Korea Institute of Science and Technology Information
dc.title
대용량 발현 데이터에 대한 기전 분석을 위한 기계학습/확률모델 방법을 이용한 정보분석 기술개발(암을 중심으로)
dc.title.alternative
Identification of relevant subpathways from molecular pathways in gene expression data by a probabilistic approach
dc.contributor.alternativeName
Nam, Seung-Yun
dc.identifier.localId
TRKO201100007975
dc.identifier.url
http://www.ndsl.kr/ndsl/commons/util/ndslOriginalView.do?dbt=TRKO&cn=TRKO201100007975
dc.subject.keyword
기전
dc.subject.keyword
생명정보
dc.subject.keyword
확률모델
dc.subject.keyword
부속기전
dc.subject.keyword
dc.subject.keyword
pathway
dc.subject.keyword
bioinformatics
dc.subject.keyword
probabilistic model
dc.subject.keyword
subpathway
dc.subject.keyword
cancer
dc.type.local
최종보고서
dc.identifier.koi
KISTI2.1015/RPT.TRKO201100007975
Appears in Collections:
7. KISTI 연구성과 > 연구보고서 > 2010
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