개연적 그래프 모델을 이용한 네트워크 모델 확장

• 영문명: Network Model Extension using Probabilistic Graph Model
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 석경휴(Gyeong hyu Seok) 김성홍(Sung hong Kim)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 학회지』제6권 제1호, 29~36쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2013.10.26

국문 초록

본 논문에서는 유전자 생물학 분야의 여러 각도로 세포 간 네트워크를 분석하고, 유전자 생물학 분야를 정보공학 네트워크에 응용하여 수치학적인 표현 모델로 분석 연구하고자 한다. 개연적 그래프 모벨을 사용하여 데이터 네트워크로부터 생물학적 통찰력을 개연적 함수적으로 응용해, 복잡한 세포 간 네트워크 보다 단순한 하부모델로 구성하여 유전자 베이스네트워크 논리를 유전자 표현 레벨로 나타낸다. 유전자 데이터로부터 개연적 그래프 모델들을 분석하여 유전자 표현 데이터를 정보공학 네트워크 모댈의 방법으로 확장 추론한다.

영문 초록

This study is a nwnerical representative modelling analysis for applying the process that unravels networks between cells in genetics to Net:work of infonnatics. Using the probabilistic gtaphical model, the insight from the data describing biological networks is used for making a probabilistic function. Rather than a complex network of cells, we reconsttuct a simple lower-stage model and show a genetic representation level from the genetic based network logic. We made probabilistic gtaphical models from genetic data and extend them to genetic representation data in thε method of network modelling in infonnatics

목차

요약

ABSTRACT

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 개연적 그래픽 모델

Ⅲ. 유전자 표현 프로파일 모티브

Ⅳ. 조절 네트워크 재구성

Ⅴ. 결론

참고문헌

키워드

네트워크 검색 유전정보학 바이오 네트 워크 Network Search Genetics Informatics Bio Network