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.
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.
이 논문은 단백질 상호작용 데이터베이스 개발에 관해 기술한다. 개발된 시스템의 특징으로서는 첫째, 생물학자들의 직접적인 실험을 통해 얻어진 단백질 상호작용 및 유전인자 데이터를 제공한다. 둘째, 생물학적으로 관련 있는 다양한 형식의 데이터를 wrapper를 통해 광범위하게 분포된 웹사이트들로부터 추출한다. 셋째, 다양한 웹 데이터들 간의 어휘적, 의미적 이질성을 완화하기 위해 wrapper-mediator에 의한 계층적 모듈 구조를 이용하여 추출된 데이터는 통합 과정을 거친 후, 데이터베이스 저장 및 검색을 가능하게 하였다. 현재까지, 주어진 약 11,500 단백질들에 대해, 생물적으로 의미 있는 데이터를 약 40% 정도 데이터베이스 화 했다. 본 개발된 시스템은 프로티오믹스 연구에서 데이터 분석에 유용할 것으로 기대된다.
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.
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.
컴퓨터 미디어 기술의 발전으로 정보를 표현하는 방법은 다양해졌다. 그러나 거대 데이터베이스를 정보 시각화함에 있어서 사용자의 요구에 부합하지 않는 복잡한 구조에 의해 데이터 의미 파악의 어려움이 생겼다. 사용자는 자신의 경험을 통한 지식 정보와 새로 제시되어지는 정보 시각화물을 결합하여 새로운 정보를 형성한다. 사용자가 신속하고 정확하게 데이터 상호간의 관계를 파악하고 새로운 정보를 탐색하기 위해서는 정보 시각화물의 데이터 표현이 구조화 되어야하고 그리고 의미 있는 심벌로 표현 되어져야한다. 삼차원 씬 그래픽 구조, 애니메이션의 동적 표현 요소, 그리고 데이터베이스의 데이터 구조를 상호대응 결합 및 조작 가능한 인터랙션을 제공하면 사용자가 스스로 데이터 탐색할 수 있는 정보 시각화 시스템을 제작할 수 있다. 사례로 가상공간 다이아그램, 폼(Form) 중심 다이아그램 그리고 시뮬레이션 다이아그램 등이 제시되었다.
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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