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다수의 목표 유전자에서 진화연산을 이용한 Oligonucleotide Probe 선택
신기루(Ki-Roo Shin),김선(Sun Kim),장병탁(Byung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1B
DNA microarray는 분자생물학에서 널리 사용되고 있는 실험 도구로써 크게 cDNA와 oligonucleotide microarray로 나뉘어진다. DNA microarray는 일련의 DNA 서열로 이루어진 probe들의 집합으로 구성되며 알려지지 않은 서열과의 hybridization 과정을 통해 특정 서열을 인식할 수 있게 된다. Oligonucleotide microarray는 cDNA 방법과는 다르게 probe를 구성하는 서열을 제작자가 임의로 구성할 수 있기 때문에 목표 서열이 가지는 고유한 부분만을 probe 서열로 사용함으로써 비용절감과 실험의 정확도를 높일 수 있다는 장점이 있다. 그러나 현재 목표 유전자 서열에 대해 probe 집합을 생성하는 결정적인 방법은 존재하지 않으며, 따라서 넓은 해 공간에서 효과적으로 최적 해를 찾아 주는 진화 연산이 probe 선택을 위한 좋은 대안으로 사용될 수 있다[1,2]. 그러나 진화연산을 이용한 probe 선택방법에 있어서 인식하고자 하는 목표 서열의 개수가 많아질 경우, 해 공간의 크기가 커짐으로 인해 문제점이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다수의 목표 유전자 서열을 대상으로 한 probe 선택 방법에 있어서 보다 효율적인 진화연산 접근 방법을 소개한다. 제시된 방법은 인식하고자 하는 목표 서열의 일부를 선택해 이를 probe 집합의 후보로 사용하며, 유전 연산자를 이용한 진화과정을 통해 최적에 가까운 probe 집합을 찾는다. 본 논문은 GenBank로부터 유전자 서열을 대상으로 제안된 방법을 실험하였으며, 축소된 목표 서열만을 이용해 probe 집합을 선택하더라도 적당한 probe 집합을 찾을수 있었다.
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김수동(Su Dong Kim),신기루(Ki-Roo Shin),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1B
신경과학이 발전함에 따라 기억현상의 분자생물학적, 세포생물학적 메커니즘이 밝혀지고 있으며, 신경계의 특징을 계산학적 측면으로 응용한 신경망 분야는 상당한 연구성과가 축적되어 하나의 학문 분야로까지 자리매김하고 있다. 면역학이 발전함에 따라 면역현상의 분자생물학적, 세포생물학적 메커니즘이 밝혀지고 있으며, 특히 면역기억현상의 산물인 항체를 이용한 여러 가지 생물학적 실험 방법이 고안되어 사용되고 있는 한편, 면역 현상의 특징을 계산학적 측면으로 응용하려는 다양한 시도가 근래 이루어지고 있다. 본고에서는 항원과 항체 분자를 이용한 면역생물학적 실험 방법을 적용하여 문자 인식 문제를 해결하는 분자 면역 컴퓨팅의 개념을 도입하고, 이 개념을 도입하여 숫자를 인식하는 문제에 적용하는 사례를 제시하였다.
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