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이제근(Je-Keun Rhee),정제균(Je-Gun Joung),오석준(S. June O),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B
유전자 발현은 다양한 전사 인자들의 상호 작용에 의해서 조절되어진다. 이러한 전사 인자들에 존재하는 모티프는 직접적으로 조절 작용을 위한 기능을 수행한다. 또한 대부분의 경우에서 여러 모티프가 함께 유전자 발현 기작을 위하여 조절 작용을 한다. 따라서 이러한 모티프들이 어떤 조합으로 함께 전사 과정에 관여하는지 여부를 밝히는 작업은 중요한 일이다. 본 논문에서 진화 연산을 응용하여, 다양한 조건 하에 전사 과정에 중요하게 작용하는 모티프들의 조합을 알아보았고, 그 결과를 기본적인 k-Means 알고리즘 등과 비교하여 제안한 방법이 유전자들의 상관관계에 있어서 보다 우수한 결과를 보임을 알 수 있었다.
Kernel CCA를 이용한 유전자 발현 조절 기능 모티프 추출
이제근(Je-Keun Rhee),정제균(Je-Gun Joung),장정호(Jeong-Ho Chang),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1
유전자 발현은 많은 전자조절인자에 의해서 조절된다. 이러한 조절인자들은 각각 DNA 상에 존재하는 특정한 모티프에 결합하여 그 기능을 수행한다. 따라서 DNA 상의 특정한 서열 정보가 유전자 발현과 직접적으로 연관되어 있다고 생각할 수 있다. 본 논문에서는 두 가지 서로 다른 데이터들에 대한 관계를 알아보기 위하여 사용되는 방법인 Kernel CCA를 이용하여 DNA 상의 특정한 모티프와 유전자 발현 사이의 관계를 알아보았다. 이를 이용한 실험 결과, 유전자 발현과 밀접하게 관련되어 있는 모티프들을 발견할 수 있었고, 기존에 중요한 것으로 알려져 있는 모티프가 실제로도 유전자 발현에 밀접한 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
인공신경망을 이용한 세포 주기상의 전사 조절 모티프 탐색
이제근(Je-Keun Rhee),정제균(Je-Gun Joung),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅱ
생체 내의 모든 기능은 유전자 발현에 의해 결정된다. 유전자 발현은 많은 인자들에 의해 조절되며, 이러한 조절 과정에 따라 유전자 발현량이 결정되는 것이다. 세포 주기 역시 유전자 발현과 밀접한 연관성을 가지고 있다. 본 논문에서는 효모에서 세포 주기의 각 단계와 관련된 유전자들의 분석을 통해서 세포 주기를 조절하는데 있어서 중요한 역할을 수행하는 전사 조절 모티프들이 무엇인지를 찾아보았다. 주요 모티프의 추출은 인공신경망 모델을 학습하고 입출력 에러 분석을 통하여 이루어진다. 그 결과 MCB 등 기존의 실험 결과를 통하여 세포주기에 관련이 있다고 알려진 모티프들이 높은 점수를 보인다는 것을 알 수 있었고, 그 외에 세포주기의 각 단계에서 유전자 발현에 중요한 역할을 수행할 것으로 예상되는 다른 모티프들도 예측해볼 수 있었다.
동역학 시스템의 진화적 학습에 의한 초파리 발생과정 모델링
이제근(Je-Keun Rhee),남진우(Jin-Wu Nam),정제균(Je-Gun Joung),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2
초파리 초기 발생과정은 gap 유전자, pair-rule 유전자, polarity 유전자의 세 가지 유전자 그룹에 의해서 조직화 된다. Gap 유전자들에 의해 pair-rules 유전자들의 발현이 조절되며, 이들에 의해 결국 polarity 유전자들의 발현을 조절함으로써, 정확한 위치에서 각 기관의 형성을 유도한다. 특히 분열 14단계에서는 pair-rule 유전자 중의 하나인 eve 유전자의 발현이 조절되는데, eve 유전자는 배아의 분할의 줄무늬를 형성시키는 유전자에 해당된다. 본 논문에서는 eve 유전자의 발현조절자인 hunchback, giant, kruppel, bicoid의 gap 유전자들로 구성된 조절 네트워크를 S-system을 이용하여 모델링하였다. 이를 통해 각 유전자들의 발현 데이터로부터 파라미터들을 진화 연산을 통해 예측하고, 각 유전자들의 발현에 대한 시뮬레이션 결과를 보여준다. 예측된 결과와 실제 데이터의 비교는 전체적으로 패턴이 서로 유사함을 보여주고 있다.
주요 서열 구성의 선택에 의한 단백질의 세포내 소기관 위치 예측
김수진(Soo-Jin Kim),정제균(Je-Gun Joung),이제근(Je-Keun Rhee),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1
단백질들이 어느 세포내 소기관에 위치하는지에 대한 지식은 그들의 기능을 예측하는데 있어서 중요한 정보를 제공한다. 하지만 실험적으로 세포내 소기관 위치를 분석하는 작업은 많은 비용과 시간을 요구한다. 따라서 지금까지 단백질의 세포내 소기관 위치 예측을 위한 다양한 계산적 방법들이 개발되었으나, 효율적인 학습 데이터의 생성에 있어서 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 기계학습 기법을 이용하여 주요 서열 구성을 선택함으로써 예측의 성능을 최대화 하는 방법을 제안하고자 한다. 실험은 효모의 단백질의 세포 내 소기관 위치 예측에 있어서 주요 아미노산 서열들을 선택함으로써 예측의 성능을 향상시키는 결과를 보이고 있다.
유전자 발현 패턴을 이용한 RNAi 기반 피드백 루프 예측
양경애(Kyung-Ae Yang),이제근(Je-Keun Rhee),정제균(Je-Gun Joung),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.1
MicroRNA (miRNA)는 전사 후 (post-transcription) 단계에서 유전자 발현 조절에 관여하는 인자의 하나로, 생물의 전(全)발달과정과 환경변화에 대응하는 유전자 발현조절과정에서 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 다양한 환경 스트레스 조건에 노출되었을 때 얻을 수 있는 애기장대의 전사조절 인자(transcription factor, TF)들의 발현 변화 관측 데이터와 microRNA (miRNA)의 mature 형태의 염기서열 및 전사조절 부위의 서열 정보를 이용하여, 환경 스트레스 조건에 대응을 하기 위한 유전자 조절과정에서 형성할 수 있는 miRNA와 TF 간에 형성되는 피드백 루프 (feedback loop)들을 예측 하였다. 결과로 얻은 4 쌍의 루프 (NAC:miR164, ARF:miR167, CCAAT-HAP2:miR169, SCL:miR171)는 기존 문헌을 통해 이들이 환경 스트레스에 관여할 개연성이 상당히 높음을 확인할 수 있었다. 이런 결과로부터 제시한 접근 방법이 효과적임을 알 수 있었고, 생물 종을 확대하여 적용할 수 있을 것으로 기대한다.