Learning miRNA scoring models using base IUPAC code

염기의 IUPAC 코드를 이용한 miRNA Scoring Model의 학습

  • 이화진 (생물정보학 협동과정, 바이오정보기술 연구소) ;
  • 남진우 (생물정보학 협동과정, 바이오정보기술 연구소) ;
  • 장병탁 (생물정보학 협동과정,바이오정보기술 연구소, 서울대학교 컴퓨터공학부 바이오지능 연구실)
  • Published : 2003.10.01

Abstract

miRNA(microRNA)는 길이가 약 22nt 정도 되는 작은 ncRNA로서 유전자 작용을 조절하는데 중요한 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 다이서(dicer)에 의해 성숙한 miRNA(mature miRNA)를 계산학적(computational)방법으로 학습하여 인간 miRNA의 구조를 예측하였다. miRNA에 관한 구체적인 기작은 아직 확실히 밝혀지지 않았기 때문에 서열 기반과 구조 기반 모두를 포함 하는 모델을 구현 하였으며 ambiguity code를 씀으로써 정보의 손실을 최소화 하도록 하였다. miRNA와 비슷한 구조를 가진 인간 EST로부터 데이터를 무작위 추출하여 실제 인간 miRNA 데이터와 비교함으로써 학습된 결과의 성능을 평가하였다.

Keywords