확률적 그래프 모델을 이용한 바이오 셀 정보 추출

• 영문명: Bio-cell extract information using probabilistic graph model
• 발행기관: 한국의료정보교육협회
• 저자명: 김성홍(Sung-Hong Kim) 석경휴(Kyung-Hyu Seok)
• 간행물 정보: 『보건의료생명과학논문지』Vol.5 No.2, 111~118쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 의약학 > 의학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2017.12.30

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. 확률적 그래프 모델을 사용하여 데이터 네트워크로부터 생물학적 통찰력을 확률적 함수적으로 응용해, 복잡한 세포 간 네트워크 보다 단순한 하부모델로 구성하여 유전자 베이스네트워크 논리를 유전자 표현 레벨로 나타낸다. 유전자 데이터로부터 확률적 그래프 모델들을 분석하여 유전자 표현 데이터를 정보공학 네트워크 모델의 방법으로 확장 추론한다.

영문 초록

This study is a numerical representative modelling analysis for applying the process that unravels networks between cells in genetics to Network of informatics. Using the probabilisticgraphicalmodel,theinsightfromthedatadescribingbiologicalnetworksisused formakingaprobabilisticfunction.Ratherthanacomplexnetworkofcells,wereconstructa simple lower-stage model and show a genetic representation level from the genetic based networklogic.Wemadeprobabilisticgraphicalmodelsfromgeneticdataandextendthemto geneticrepresentationdatainthemethodofnetworkmodellingininformatics

목차

1. 서론

2. 확률적 그래픽 모델

3. 유전자 표현 프로파일 모티브

4. 조절 네트워크 재구성

5. 결론

References

키워드

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