Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2006.05a
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- Pages.435-438
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- 2006
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
Effective Analysis Of SNP Related Gastric Cancer Using SNP
SVM을 이용한 효율적인 위암관련 SNP 정보분석
- Kim Dong-Hoi (Dept of Computer Engineering, Hallym University) ;
-
Kim Yu-Seop
(Dept of Computer Engineering, Hallym University)
;
- Cheon Se-Hak ;
-
Cheon Se-Cheol
;
- Ham Ki-Baek ;
-
Kim Jin
(Dept of Computer Engineering, Hallym University)
- 김동회 (한림대학교 정보통신공학부) ;
-
김유섭
(한림대학교 정보통신공학부)
;
- 천세학 (서울산업대학교 경영관리과) ;
-
천세철
(건국대학교 생명환경과학대학 분자생명공학과)
;
- 함기백 (아주대학교 간소화기 질환센터) ;
-
김진
(한림대학교 정보통신공학부)
- Published : 2006.05.01
Abstract
Single Nucleotide Polymorphism(SNP)는 인간 유전자 서열의 0.1%에 해당하는 부분으로 이는 각 개인의 체질 및 각종 유전질환과 밀접한 관련이 있다고 알려져 있으며 이 SNP 정보를 이용 각종 질환의 유전적 원인규명에 대한 많은 생물학적 연구가 진행되고 있다. 그러나 아직 SNP를 이용한 효율적인 분석방법에 대한 전산학적 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 대표적인 패턴인식기 중 하나인 Support Vector Machine(SVM)을 이용 한국인의 대표적인 유전질환으로 알려진 위암에 대한 예측율을 실험하였다. 실험 데이터는 간 및 소화기 질환 유전체 센터에서 얻어진 위 질환 환자를 대상으로 하였으며 실험 결과 예측율은 67.3%로 이는 Case Based Reasoning(CBR)방법의 55% 보다 더 좋은 예측 결과를 보였다.
Keywords