Proceedings of the Korean Information Science Society Conference (한국정보과학회:학술대회논문집)

  • 2005.07b
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  • Pages.247-249
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  • 2005
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  • 1598-5164(pISSN)
Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
권호 표지

Cleavage Site Prediction Using the Rule Extracted from Knowledge-Based Genetic Algorithm

지식기반 유전자 알고리즘에서 추출된 규칙을 이용한 Cleavage Site 예측

  • Cho Yeun-Jin (Dept. of Computer Science Education, Korea University) ;
  • Kim Hyeoncheol (Dept. of Computer Science Education, Korea University)
  • 조연진 (고려대학교 컴퓨터교육학과) ;
  • 김현철 (고려대학교 컴퓨터교육학과)
  • Published : 2005.07.01
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Abstract

Cleavage Site 분석 및 예측은 바이러스 증식에 필요한 핵심 단백질인 Protease$(3CL^{pro})$를 예측하게 하고, 예측한 Protease의 활성을 억제함으로써 바이러스 중식을 저지하게 된다. 본 연구에서는 신경망과 결정트리, 유전자 알고리즘을 이용하여 SARS-CoV의 cleavage site를 분석하고, 학습 결과에서 추출된 규칙(Rule)에 의해 cleavage site를 예측한다. 또한 신경망에서 학습된 지식(Knowledge)을 이용하여 유전자 알고리즘의 성능을 향상시키는 지식기반 유전자 알고리즘 (KBGA: Knowledge-Based Genetic Algorithm)을 제안한다.

Keywords