http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 임진묵(Jin-muk Lim) (검색결과 2 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
miRNA, PPI, 질병 정보를 이용한 마이크로어레이 데이터 통합 모델 설계
하경식(Kyung-sik Ha),임진묵(Jin-muk Lim),김홍기(Hong-gee Kim) 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회논문지 Vol.22 No.6
마이크로어레이는 수만 가지 이상의 DNA 또는 RNA를 기판위에 배열해 놓은 것이며 이 기술을 이용하여 대량의 유전자 발현을 탐색할 수 있게 되었다. 그렇지만 마이크로어레이는 실험자가 탐색하려는 특정 표현형에 대해서 설계된 실험방법을 이용하므로 제한된 숫자의 유전자 발현만을 관찰할 수 있다. 본 논문에서는 MicroRNAs(miRNAs)와 Protein-Protein Interaction(PPI) 정보를 포함하고 있는 데이터베이스를 활용하여 마이크로어레이 데이터의 의미적 확장 방법을 제시하고자 한다. 또한 Online Mendelian Inheritance in Man(OMIM) 및 International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems, 10th Revision(ICD-10)을 이용하여 질병 간 유전적 공통점 파악을 시도하였다. 이러한 접근방법을 통하여 새로운 생물학적 시각을 제공 할 수 있을 것으로 기대된다. A microarray is a collection of thousands of DNAs or RNAs arranged on a substrate, and it enables one to navigate large amounts of gene expression. However, a researcher uses his designed experimental methods to focus on particular phenotypes from the available mass of data. In this paper, we used MicroRNAs(miRNAs) and Protein-Protein Interation(PPI) databases to enhance and expand meanings in microarray data. Further, the expanded data are linked with the Online Mendelian Inheritance in Man(OMIM), and International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems, 10th Revision(ICD-10), in order to extract common genetic relationships between diseases. This approach, we expect, should provide new biological views.
-
논문 : 다이나믹 정보 디자인을 활용한 단백질 네트워크 시각화 연구
김예은(주저자) ( Ye Eun Kim ),김연형(공동저자) ( Yeon Hyeong Kim ),김지영(공동저자) ( Jee Young Kim ),김지혜(공동저자) ( Ji Hye kim ),박영준(공동저자) ( Young Jun Park ),신성찬(공동저자 ( Seung Chan Shin ),임진묵(공동저자) ( Jin Muk Lim ),이현진(교신저자) 디자인융복합학회 2015 디자인융복합연구 Vol.14 No.2
다양한 정보가 범람하는 빅데이터 시대에 접어들면서 적절하게 데이터를 활용하는 능력과 데이터를 분류하고 표현하는 정보 디자인의 역할이 강조되고 있다. 수백 명의 환자, 수백만 개의 단백질 등의 빅데이터를 다루는 단백질체학에서도 시각화 시스템에 대한 연구를 꾸준히 하고 있지만, 아직 노드와 엣지를 기반으로 한 2D 네트워크 형태에만 머물러 있었다. 본연구는 단백질체학의 관점에서 정상인과 암환자의 데이터 비교를 시각화하면서 기존 단백질 네트워크 시각화에 다이나믹 정보 디자인 요소를 추가하여 새로운 시각화에 대한 가능성을 연구하고자 한다. 전립선 암환자의 확보된 데이터 샘플을 바탕으로 암 상태 단계별(Cancer stage) 단백질의 변이를 다이나믹 네트워크 구조로 표현하며, 이를 시각화하는 프로토타입 툴을 제 안한다. 본 연구는 기존 의료 연구에서 중요하게 인지되었지만 표현되지 못했던 시간과 공간 데이터를 3D 공간에 표현함으로써 통합적인 관점으로 정보를 전달하는 방향을 제시하고 있다. We are now in the era of big data, where a variety of information are overflowing, and the information design``s role became quite significant in categorizing and expressing types of data. Proteomics, where millions of protein data are managed, is also in a process of visualizing data, but it still remains in a 2D network form with nodes and edges. In this study, we are adding dynamic infographics on existing protein network visualization in order to suggest a new insight into visualizing system. In a prototype visualization tool suggested in this paper, the dynamic network structure presenting different cancer stages, based on data samples of a prostatic cancer patient, has been visualized. In this way, this paper aims to suggest a new and integrated way of delivering spatial and temporal information of biomedical data in 3D space, which conveys important meanings but has not been presented in the previous visualization system.
ScienceON
DBpia연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
