Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2002.06a
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pp.5-23
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2002
Motivation: Protein-protein interaction plays a critical role in the biological processes. The identification of interacting proteins by bioinformatical methods can provide new lead In the functional studies of uncharacterized proteins without performing extensive experiments. Results: Protein-protein interactions are predicted by a computational algorithm based on the weighted scoring system for domain interactions between interacting protein pairs. Here we propose potential interaction domain (PID) pairs can be extracted from a data set of experimentally identified interacting protein pairs. where one protein contains a domain and its interacting protein contains the other. Every combinations of PID are summarized in a matrix table termed the PID matrix, and this matrix has proposed to be used for prediction of interactions. The database of interacting proteins (DIP) has used as a source of interacting protein pairs and InterPro, an integrated database of protein families, domains and functional sites, has used for defining domains in interacting pairs. A statistical scoring system. named "PID matrix score" has designed and applied as a measure of interaction probability between domains. Cross-validation has been performed with subsets of DIP data to evaluate the prediction accuracy of PID matrix. The prediction system gives about 50% of sensitivity and 98% of specificity, Based on the PID matrix, we develop a system providing several interaction information-finding services in the Internet. The system, named PreDIN (Prediction-oriented Database of Interaction Network) provides interacting domain finding services and interacting protein finding services. It is demonstrated that mapping of the genome-wide interaction network can be achieved by using the PreDIN system. This system can be also used as a new tool for functional prediction of unknown proteins.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.1115-1118
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2011
단백질 사이의 상호작용 네트워크(PPI network: Protein-Protein Interaction network)를 이용하여 단백질 기능을 예측 하는 것은 단백질 기능 예측 기법들 중에서 중요한 작용을 한다. 하지만 PPI를 이용한 단백질 기능 예측은 기능의 복잡도와 다양성으로 인해 제한적인 결과를 나타내 왔다. 따라서 본 논문에서는 기존의 연구들 보다 높은 정확도로 단백질 기능을 예측하기 위해 기능 예측을 하려는 단백질과 상호작용 하는 단백질들에 그래프 마이닝 기법을 적용하여 빈발 2-노드 상호작용 패턴을 찾고, 그 패턴을 이용하여 단백질 기능을 예측하는 접근법을 제안하였다. 실험데이터로 DIP(Database of Interacting Proteins)에서 제공하는 단백질 상호작용 데이터를 사용하였으며, 다른 기존의 단백질 기능 예측 기법들보다 높은 정확도를 보여주었다.
This paper presents the development of a protein interaction database. The developed system is characterized as follows. First, the proposed system not only maintains interaction data collected by an experiment, but also the genomic information of the protein data. Secondly, the system can extract details on interacting proteins through the developed wrappers. Thirdly, the system is based on wrapper-based system in order to extract the biologically meaningful data from various web sources and integrate them into a relational database. The system inherits a layered-modular architecture by introducing a wrapper-mediator approach in order to solve the syntactic and semantic heterogeneity among multiple data sources. Currently the system has wrapped the relevant data for about 40% of about 11,500 proteins on average from various accessible sources. A wrapper-mediator approach makes a protein interaction data comprehensive and useful with support of data interoperability and integration. The developing database will be useful for mining further knowledge and analysis of human life in proteomics studies.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2002.05a
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pp.274-277
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2002
To transmit users' intentions that vary with each person, intuitive and hi-directional interactions between users and a computer are necessary. We considered these interactions by dividing them into two spaces, physical space and informational space. Informational space supports human thinking process by arranging and visualizing much information. Physical space reproduces the real world where various restrictions exist to virtual space. From the viewpoint of three aspects - contents model, kansei model and context model - we defined the style of the interaction between user and multimedia database. In this paper, for the purpose of examining the way to realize the interaction based on these models, we developed interior design coordination support system and garden coordination system, and then evaluated them.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.24
no.4
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pp.543-552
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2010
The objectives of this study are to examine the current status and problems of herb-drug interaction (HDI) information and information database in Korea and suggest the better way to establish useful HDI database. We collected HDI studies that published in Korea and analyzed according to objective, methods, selection criteria of herbs, number of study, correlation between study subject and frequently used herbal medicine (HM). Then we selected representative HM database on the internet made by Korea Food and Drug Administration (KFDA) among the several databases and analyzed its contents related to HDI. Several HDI studies were carried out from laboratory based research to clinical trials and HM databases have been developed for providing information about different aspects of traditional Korean medicine. But the information of HDI and information database are still far from practical applications because there are no coherence to select study subjects and methods among researchers. So, it is necessary to build up HDI database led by the government for providing systematic HDI information. HDI information database is expected to be able to provide useful evidence for health professionals in prescription and consultation to reduce the chance of adverse effects and improve the quality of medical care.
The methods of presenting information are more variable with advanced computer media technology. However, when we visualize information of database, it is more difficult to understand data meaning by complex date, which is not required by user. To compose new information, user needs to combine own his memory and new information presenting result. To be quickly explored new information and be exactly understood relationship of data structure, the data presenting of visualized information is more structured and presented with meaning form. It is possible to make information visualization system, which users can explore database by oneself, with supporting interaction to be able to control and combine relationship of three-dimensional scene graphic structure, presenting factors of animation and data structure of database. There are several diagrams, such as VR diagram, Form structure diagram and simulated diagram as the case study.
To determine factors affecting scholarly web database service quality, this research is to investigate factors of web academic information service quality, and analyze how these factors influencing on web academic information service quality satisfactions. As a results, three dimensions were identified namely, information retrieval, ease of use and interaction. The scholarly web database service management has more critical problems than information service in these days. It indicates that the qualitative aspect is becoming more important than quantitative in web academic information service management.
Recently, high-throughput technologies such as the two-hybrid system, protein chip, Mass Spectrometry, and the phage display have furnished a lot of data on protein-protein interactions (PPIs), but the data has not been accurate so far and the quantity has also been limited. In this respect, computational techniques for the prediction and validation of PPIs have been developed. However, existing computational methods do not take into account the fact that a PPI is actually originated from the interactions of domains that each protein contains. So, in this work, the information on domain modules of individual proteins has been employed in order to find out the protein interaction relationship. The system developed here, WASPI (Web-based Assistant System for Protein-protein interaction Inference), has been implemented to provide many functional insights into the protein interactions and their domains. To achieve those objectives, several preprocessing steps have been taken. First, the domain module information of interacting proteins was extracted by taking advantage of the InterPro database, which includes protein families, domains, and functional sites. The InterProScan program was used in this preprocess. Second, the homology comparison with the GO (Gene Ontology) and COG (Clusters of Orthologous Groups) with an E-value of $10^{-5}$, $10^{-3}$ respectively, was employed to obtain the information on the function and annotation of each interacting protein of a secondary PPI database in the WASPI. The BLAST program was utilized for the homology comparison.
Robots which detect human and recognize action are important factors for human interaction, and many researches have been conducted. Recently, deep learning technology has developed and learning based robot's technology is a major research area. These studies require a database to learn and evaluate for intelligent human perception. In this paper, we propose a multi-modal sensor-based image database condition considering the security task by analyzing the image database to detect the person in the outdoor environment and to recognize the behavior during the running of the robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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