• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.1189-1195
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• 2004

This paper investigates construction of gene (interaction) networks from gene expression time-series data based on evolutionary computation. To illustrate the proposed approach in a comprehensive way, we first assume an artificial gene network and then compare it with the reconstructed network from the gene expression time-series data generated by the artificial network. Next, we employ real gene expression time-series data (Spellman's yeast data) to construct a gene network by applying the proposed approach. From these experiments, we find that the proposed approach can be used as a useful tool for discovering the structure of a gene network as well as the corresponding relations among genes. The constructed gene network can further provide biologists with information to generate/test new hypotheses and ultimately to unravel the gene functions.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권10호
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• pp.2054-2061
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• 2015

최근 생물학적으로 영감을 받은 모델링 기술은 단순한 현장 상호작용과 제한된 정보와 함께 이들의 강인성과 확장성, 적응성에 대해 상당한 관심을 받고 있다. 이러한 모델링 기술들 중, 유전자 조절 네트워크(Gene Regulatory Networks)(GRNs)은 세포로부터 생물학적 유기체의 발생과 자연 진화에 대한 이해에서 핵심적인 역할을 하고 있다. 본 논문은 GRN 원리를 무선 센서 네트워크 시스템에 적용하고 시간지연 요건을 충족하는 동시에 에너지 균형을 달성할 수 있는 분산화된 노드 스케쥴링 설계 기법을 제안한다. 각 센서 노드는 소비된 에너지 수준과 지연시간에 반응하여 자동으로 자신의 상태를 스케줄링하며, 이는 GRN 모델에서 영감을 받은 유전자 발현과 단백질 농도 조절 모델에 의해 제어된다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 에너지 균형뿐만 아니라 원하는 시간 지연에서 성능을 달성하고 있다는 점을 보여준다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.25-30
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• 2018

유전자 규정 네트워크 (GRN)에 RNA-시퀀싱 데이터를 활용할 때, 해당 유전자와 환경과의 상호 작용에 의해서 생기는 형질들 중에서 연관성이 높은 유전자로 GRN을 구성하는 것은 상당히 어려운 일이다. 본 연구에서는 Big-Data의 RNA-시퀀싱 자료들로, 지지 벡터 머신 회귀 특징 추출(SVM-RFE) 에 근거하여, 연관성이 높은 유전자(maximum-relevancy)는 추출하고, 연관성이 낮은 유전자(minimum-redundancy)는 제거하는 MRMR 필터 방법을 집중도 의존 정규화(intensity-dependent normalization, DEGSEQ)에 기반 하여 데이터의 정밀성을 높여, 소수 연관성 높은 유전자만 판별해 내는 방법을 사용한다. 제안한 방법은 R 언어 패키지를 사용하여 편리함과 동시에, 다른 기존의 방법을 비교하였을 때, Big-Data의 시간 활용도를 높이면서, 동시에 높은 연관성 있는 유전자만을 잘 추출해 냄을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.260-269
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• 2016

최근 유전체학의 발전, 웨어러블 디바이스의 확산, IT/NT의 발전 등에 따라 방대한 양의 바이오-메디컬 데이터가 생산되고, 이에 따라 빅데이터를 활용한 헬스케어 산업이 급속히 발달하고 있으며, 이와 관련된 빅데이터 기술은 국민의 건강 증대와 건강한 고령 삶을 제공하는 핵심 기술로 급부상하고 있다. 또한, 한의학에 대한 과학적 접근이 진행되면서 한약재 성분의 효능을 검증하고자 하는 다양한 분자 생물학 분야의 연구가 진행되고 있다. 하지만 관련 한약재의 주요 성분과 관련된 생화학적 기작을 손쉽게 검색할 수 있는 시스템이 갖추어져 있지 못한 실정이다. 그래서 본 논문에서는 PubMed로부터 한약재와 관련된 논문들을 수집후, 수집된 논문들에 대한 문헌 분석을 통해 추출된 한약재 관련 화합물, 유전자 그리고 생물학적 상호작용 정보를 저장 및 관리하는 한약재 정보 데이터베이스를 구축했다. 또한, 연구자들에게 구축한 한약재 정보 데이터베이스에 대한 직관적 분석을 제공하기 위해 화합물, 유전자 그리고 생물학적 상호작용 정보간 계층구조를 기반으로 네트워크를 구성 후, 해당 네트워크에 대한 다차원 분석을 제공하는 시스템을 개발했다. 마지막으로, 본 시스템은 향후 다양한 한약재 성분의 효능 및 생물학적 기작을 파악하는데 중요한 도구로 활용될 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권6호
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• pp.347-356
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• 2008

마이크로어레이는 분자 생물학 실험에 있어 중요한 도구로 사용되고 있으며, 마이크로어레이 데이타 분석을 위한 다양한 계산학적 방법이 개발되어 왔다. 그러나, 기존 분석방법은 주어진 조건에 영향을 주는 개별 유전자를 추출하는 데 강한 방면, 유전자 간의 복합작용에 의한 영향을 분석하기 힘들다는 단점을 가지고 있다. 하이퍼망 모델은 생물학적인 네트워크 작용을 모방한 구조이며, 계산과정에서 요소간의 복합작용을 직접 고려하기 때문에 기존 방법에서 다루기 힘들었던 요소간 상호작용 분석이 가능하다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 마이크로어레이 데이타를 기반으로 microRNA(miRNA) 프로파일 분석을 위한 하이퍼망 분류 기법을 소개한다. 하이퍼망 분류기는 miRNA 쌍을 기본 요소로 하여 진화 과정을 통해 miRNA 분류 데이타를 학습한다. 학습된 하이퍼망으로부터 유의하다.고 판단되는 miRNA 모듈을 쉽게 추출할 수 있으며, 사용자는 추출된 모듈의 유치미성을 직접 판단할 수 있다. 하이퍼망 분류기는 암 관련 miRNA 발현 데이타 분류 실험을 통해 91.46%의 정확도를 보임으로써 기존 기계학습 방법에 비해 뛰어난 성능을 보여주었으며, 하이퍼망 분석을 통해 생물학적으로 유의한 miRNA 모듈을 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 생명과학회지
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• 제30권1호
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• pp.45-57
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• 2020

동물의 근섬유는 배아기와 태아기를 거치며 형성하게 되며 출생 후에는 상처 치유를 위한 것 외에 근섬유 수를 늘리는 순수한 근섬유 형성은 없으며, 이미 존재하고 있는 근섬유의 비대로 근육의 성장이 이뤄진다. 따라서 태아기의 근육의 성장과 발달이 성체의 근육량 및 조성에 미치는 영향이 매우 크며 이 시기에 발현되는 유전자 및 기능을 구명하는 것은 최종적으로 육질, 육량에 개선시키기 위한기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 하지만 한우에서의 연구는 전무한 실정이다. 본 연구는한우 태아기 성장 단계별 근육의 성장과 발달에 관여하는 유전자를 찾기 위한 전사체 분석을 수행하였다. 한우 태아기 6, 9개월령 등심 조직 시료에서 생산한 전사체 자료를 대상으로 DESeq2와 edgeR을 활용하여 성장단계별 유전자의 발현량을 분석하여 차등발현유전자군을 추출했으며, 2개 소프트웨어서 공통적으로 추출된 유전자군(6개월령 특이 발현 유전자 913개, 9개월령 특이 발현 유전자 233개)을 차등발현유전자로 구명 하였다. 차등발현유전자군으로 분류하였다. 차등발현유전자군을 활용하여공발현 유전자 네트워크 분석을 구성하였으며, 유사한 발현 양상을 보이는 유전자들을 그룹화하여 6개월령 특이 발현 유전자군 5개, 9개월령 특이 발현 유전자군 2개의 모듈로 분류했다. 각 모듈은 Gene Ontology (GO) 및 KEGG pathway 분석으로 유의한 기능을 확인하였다. 그 결과, 한우 태아기 6, 9개월령 특이 발현 유전자 네트워크 중, 근육과 지방생성 대사회로와 관련된 2개의 모듈에 대해 네트워크 내에 허브 유전자를 선정할 수 있었다. STRING을 활용하여 단백질 상호작용 네트워크를 구성하고, MCC (maximal clique centrality) 점수를 활용하여 상위 10%의 유전자들을 공발현 분석의 모듈내 허브 유전자로 선정하였다. 그 결과 6개월령 특이 발현 유전자군의 모듈에서는 axin1(AXIN1) 유전자, 9개월령 특이 발현 유전자군 모듈에서는 succinate-CoA ligase ADP-forming beta subunit(SUCLA2) 유전자가 허브 유전자로 확인되었다. AXIN1 유전자는 선행 연구를 통해 6개월령에서 9개월령으로 넘어가면서 근섬유 수의 증식이 억제되고 지방생성이 활발히 이뤄지는 것에 핵심적인 역할을 하는 것으로 추정할 수 있었다. 또한, 시트르산 회로의 중요 요소인 SUCLA2 유전자는 소의 태아기 지방 조직 성장단계에 따라 유전자의 발현이 증가된다는 보고에 따라, 지방 대사와 관련된 유전자임을 알 수 있었다. 추후 한우 태아기 6, 9개월령에 특이적으로 발현된 유전자들을 대상으로 근육 및 지방 형성 관련 기능을 검증하는 후속 연구가 필요할 것이다.

• 한국비블리아학회지
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• 제26권1호
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• pp.217-231
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• 2015

본 연구에서는 췌장암의 유전자-단백질 상호작용 네트워크를 구성하고, 관련 연구에서 주요하게 언급되는 유전자-단백질의 유발관계 사슬을 파악함으로써, 췌장암의 원인을 규명하는 실증적인 연구로 이어질 수 있는 미발견 공공 지식을 제공하려 하였다. 이를 위하여 텍스트마이닝과 주경로 분석을 Swanson의 ABC 모델에 적용해 중간 개념인 B를 방향성을 가진 다단계 모델로 확장하고 가장 의미 있는 경로를 도출하였다. 본 연구의 주제가 된 췌장암의 사례처럼 시작점과 끝점조차 한정할 수 없는 미발견 공공 지식 추론에서 주경로 분석은 유용한 도구가 될 수 있을 것이다.

• 생명과학회지
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• 제30권6호
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• pp.501-512
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• 2020

제주조릿대 잎은 항염, 해열 및 이뇨작용을 가지고 있어 위궤양, 목마름 및 토혈 치료를 위한 민간의약으로 사용되어 왔다. 본 저자들은 제주조리대 잎에서 분리한 피토케미칼 풍부 추출물(PRE)과 그 에틸아세테이트 분획물(EPRE)은 여러 위암 세포주에서 세포사멸을 유도하는 항암 효과가 있다고 보고한 바 있다. 본 연구는 EPRE의 세포사멸 유도 기전에 관여하는 분자표적들을 탐색하기 위하여 EPRE을 처리한 SNU-16 세포에서 mRNA와 microRNA (miRNA)의 프로파일 변화를 분석하였다. RNA sequencing 분석을 통해 총 2,875개의 차등적으로 발현되는 유전자들(DEGs)을 동정하였다. 유전자 온톨로지(GO)와 KEGG 경로 분석 결과, EPRE는 세포사멸, 유사 분열-활성화 단백질 키나제(MAPK) 및 염증 반응, 종양 괴사 인자(TNF) 신호 전달 및 암 경로에 관여하는 유전자들의 발현을 조절하는 것으로 나타났다. 단백질-단백질 상호 작용(PPI) 네트워크 분석으로 세포사멸 및 세포죽음과 관련된 유전자들 간의 상호작용들을 확인할 수 있었다. 그리고, miRNA sequencing 분석을 통해 총 27개의 차별적으로 발현되는 miRNAs (DEMs)를 동정하였다. GO와 KEGG 경로 분석 결과, EPRE는 세포주기, 세포사멸 및 tropomyosin-receptor-kinase (TRK) 수용체 신호 전달, 성장인자-β(TGF-β), 핵인자 κB (NF-κB) 및 암 경로에 관여하는 miRNAs의 발현을 조정하였다. 본 연구결과는 EPRE의 항암 효과의 근본적인 메커니즘에 대한 통찰력을 제공한다.

• 대한교통학회지
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• 제26권2호
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• pp.89-100
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• 2008

교통신호와 개별 통행자의 경로선택은 서로 상호작용하는 관계이다. 통행자의 경로 선택은 교통신호에 따라 결정될 수 있으며 또한 최적의 교통신호 역시 이동류별 교통량에 따라 달라지게된다. 본 연구는 양방향 링크를 포함하는 4현시 교차로로 구성된 네트워크에서 모든 이동류에 대하여 교통신호의 영향을 반영할 수 있는 통행배정 모형을 구축하고 이를 신호최적화 문제와 결합하여 네트워크의 총 지체를 최소화하는 신호제어변수와 통행배정 결과를 산출하는 모형을 bi-level problem으로 구축하였다. 본 연구에서 사용된 경로기반 통행배정 모형은 M.H. Xu 등이 제한한 Column Generation 방법의 일종인 heuristic Equilibrium Assignment 기법을 기반으로 하여 교차로의 이동류별 통행비용을 고려할 수 있도록 수정하여 구성하였으며 지체최소화를 목적함수로하는 신호최적화 방법론으로는 Genetic Algorithm을 사용하였다. 본 모형을 모의네트워크에 적용하여 실험한 결과 네트워크의 통행비용함수를 최소화하는 신호변수와 통행자의 경로선택 결과를 산출하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.467-475
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• 2014

최근 유전체학의 발전, 웨어러블 디바이스의 확산, IT/NT의 발전 등에 따라 방대한 양의 바이오-메디컬 데이터가 생산되고, 이에 따라 빅데이터를 활용한 헬스케어 산업이 급속히 발달하고 있으며, 이와 관련된 빅데이터 기술은 국민의 건강 증대와 건강한 고령 삶을 제공하는 핵심 기술로 급부상하고 있다. 패스웨이(Pathway)는 단백질, 유전자, 세포 등의 생체적 요소 간의 역학관계 혹은 상호작용 등을 네트워크 형식으로 표현한 생물학적 심층지식으로, 바이오-메디컬 빅데이터 분석에 있어서 널리 활용되고 있다. 하지만 패스웨이는 매우 다양한 형태를 갖고 용량이 매우 큰 빅데이터로 이를 분석하는데 많은 시간이 소요되며, 현재까지도 다양한 패스웨이를 통합 분석할 수 있는 시스템은 전무하다. 그래서 본 논문에서는 세계적으로 가장 우수하고 방대한 양의 패스웨이를 제공하는 KEGG 패스웨이 데이터베이스로부터 사용자가 관심 갖는 패스웨이만을 자동 수집하고 패스웨이 간 계층구조를 기반으로 네트워크를 구성 후, 해당 패스웨이 네트워크에 대한 클러스터링과 핵심 패스웨이 선정을 통해 패스웨이 간의 역학관계 또는 상호작용을 직관적으로 분석할 수 시스템을 제안했다. 마지막으로, 다양한 성능 평가 결과를 통해 개발한 분석 시스템의 우수성을 입증한다.