2018년 컴퓨터종합학술대회
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| 한글제목(Korean Title) |
PubMed 문헌 데이터베이스로부터 유전자-질병 연관성 추출을 위한 텍스트 마이닝 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Text mining methods for extracting gene-disease associations from the PubMed bibliographic database |
| 저자(Author) |
김기용
전준범
정다운
이진우
이건배
윤지희
KiYong Kim
JunBeom Jeon
DaWoon Jung
JinWoo Lee
KeonBae Lee
JeeHee Yoon
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 45 NO. 01 PP. 0188 ~ 0190 (2018. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
정밀의학(precision medicine)의 실현을 위하여 유전자와 질병 사이의 상호 연관성 분석이 매우 중요한 과제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 PubMed 문헌 데이터베이스를 대상으로 하여 유전자-질병 연관 관계 추출 및 정제를 지원하는 텍스트 마이닝 파이프라인을 제안하고 그 유효성을 검증한다. 제안된 텍스트 마이닝 파이프라인은 입력 질의에 의하여 추출된 PubMed 문헌의 제목/초록을 처리 대상으로 하며, 개체명 인식(named entity recognition) 단계에서는 PubTator API를 이용하여 유전형/질병형 개체를 추출한다. 다음 지식 발견(knowledge discovery) 단계에서는 A_Priori 알고리즘을 이용한 연관성 규칙(association rule) 생성법과 동시 출현 기반의 연관성 스코어링(association scoring) 기법을 병행하여 유전자-질병 연관 리스트를 추출하며, 이 들 정보는 Fisher‘s exact test의 p-value와 임계 스코어 값에 의하여 순위화/필터링되어 정제된 유전자-질병 연관성 정보가 추출된다. 사례 연구로써 퇴행성 뇌질환을 질병 도메인으로 하는 유전자-질병 연관성 정보를 추출하여 해당 전문가의 큐레이션 결과와 비교/분석하였으며, 이 결과에 의하여 본 시스템의 유효성을 보인다.
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영문내용
(English Abstract) |
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