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| 한글제목(Korean Title) |
멀티 오믹스 데이터를 이용한 드라이버 유전자 분류 |
| 영문제목(English Title) |
Breast cancer driver gene classification using multi-omics data |
| 저자(Author) |
박정호
하수정
조겨리
JeongHo Park
SuJung Ha
Kyuri Jo
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 02 PP. 1533 ~ 1535 (2021. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
시퀀싱(sequencing) 기술의 발전으로 유전체(genome), 전사체(transcriptome)를 비롯한 다양한 오믹스(omics) 데이터가 다수 생산되어, 이를 분석하기 위한 다양한 생물정보 기술이 개발되어 왔다. 특히 최근에는 다종의 오믹스 데이터를 통합한 멀티 오믹스(multi-omics) 데이터 분석을 위해 딥러닝(deep learning)과 같이 고차원 데이터에 대해 높은 정확도를 확보할 수 있는 모델을 활용하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 멀티 오믹스와 네트워크 관련 특징(feature)을 기반으로 암 발생 및 증 식에 영향을 주는 드라이버 유전자를 분류하는 모델을 제시한다. 또한, The Cancer Genome Atlas (TCGA) 유방암 데이터를 사용하여 모델 학습 후, 설명가능한 인공지능 기법을 통해 분류에 활용된 특징 별 중요도를 확인하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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