한국정보통신학회 논문지 (Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
마이크로어레이 발현 데이터 분류를 위한 베이지안 검증 기법 |
| 영문제목(English Title) |
A Bayesian Validation Method for Classification of Microarray Expression Data |
| 저자(Author) |
박수영
정종필
정채영
Su-Young Park
Jong-Pil Jung
Chai-Yeoung Jung
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 10 NO. 11 PP. 2039 ~ 2044 (2006. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
생물정보는 사람의 능력을 넘어 섰으며 데이터 마이닝과 같은 인공지능기법이 필수적으로 요구된다. 한 번에 수천 개의 유전자 발현 정보를 획득할 수 있는 DNA 마이크로어레이 기술은 대량의 생물정보를 가진 대표적인 신기술로 질병의 진단 및 예측에 있어 새로운 분석방법들과 연계하여 많은 연구가 진행 중이다. 이러한 새로운 기술들을 이용하여 유전자의 메커니즘을 규명하는 것은 질병의 치료 및 신약의 개발에 많은 도움을 줄 것으로 기대 된다. 본 논문에서는 마이크로어레이 실험에서 다양한 원인에 의해 발생하는 잡음(noise)을 줄이 거나 제거하는 과정인 표준화과정을 거쳐 표준화 방법들의 성능 비교를 위해 특징 추출방법인 베이지안(Bayesian) 방법을 이용하여 마이크로어레이 데이터의 분류 정확도를 비교 평가하여 Lowess 표준화 후 95.89%로 분류성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.
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영문내용
(English Abstract) |
Since the bio-information now even exceeds the capability of human brain, the techniques of data mining and artificial intelligent are needed to deal with the information in this field. There are many researches about using DNA microarray technique which can obtain information from thousands of genes at once, for developing new methods of analyzing and predicting of diseases. Discovering the mechanisms of unknown genes by using these new method is expecting to develop the new drugs and new curing methods. In this Paper, We tested accuracy on classification of microarray in Bayesian method to compare normalization method's Performance after dividing data in two class that is a feature abstraction method through a normalization process which reduce or remove noise generating in microarray experiment by various factors. And We represented that it improve classification performance in 95.89% after Lowess normalization.
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| 키워드(Keyword) |
microarray expression data
normalization
Bayesian validation method
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