바이오텍스트 마이닝을 통한 유전정보 추출 알고리즘 개선 연구 및 구현 = Study on genetic information extraction algorithm using bio-text mining

국문 초록 (Abstract)

I. 연구 목표
본 연구는 기 개발된 의생물학 문헌으로부터 단백질 상호작용 패턴 추출 도구의 성능을 개선하여 의생물학 객체들의 고차원적인 정보를 추출하고 의생물학 객체들 간의 상호작용 관계를 사용자 맞춤형으로 편리하게 제공할 수 있는 도구(가시화 프로그램)를 개발.
II. 연구 내용
A. 의생물학 객체 상호작용 패턴 추출 도구 성능 개선
• 전문(Full paper) 데이터에 대한 분석
PDF 형태로 된 전문 데이터를 단백질 상호작용 추출 프로그램에 입력 할 수 있는 문구 단위의 텍스트 데이터로 전환 및 전처리 실현
• 객체 상호작용 패턴의 가중치 부여
객체들의 상호작용 패턴이 논문에서 추출된 구성 위치에 따라 가중치를 부여 하는 방법 제안
• 객체 표현 정규화
사전 기반과 데이터 마이닝 기반의 의생물학 객체 인식 모델의 유형에 따라 각각 추천 이름 대체 기법과 상사성 분석 기법을 이용하여 의생물학 객체에 대하여 정규화
• 시맨틱 객체상관관계 추출 접근법 실현
한 개의 문구에서 단백질 상호작용 패턴을 추출하는 기법을 뛰어 넘어 여러 개의 문구로 표현되는 단백 질 상호작용 패턴을 추출하는 기법을 제안
B. 의생물학 객체 고차원 상관관계 정보 추출 기법 설계
의생물학 객체들의 상호작용 관계의 환경，촉매 등 조건 정보 추출
C. 단백질 기능 예측을 위한 단백질 상호작용의 경로 분석 기법 제안
그래프 마이닝，시퀀스 마이닝 기법을 적용하여 단백질 상호작용 네트워크로부터 단백질 기능 예측
D. 의생물학 객체 상호작용 네트워크 가시화 프로그램 구현 및 정보 저장 데이터베이스 구축 단백질 이름을 이용한 데이터베이스에 저장된 단백질 상호작용 네트워크 가시화를 실현
III. 연구 결과
A. 단백질/유전자 상호작용 패턴 추출 도구 성능 개선
B. 단백질 상호작용 네트워크로부터 단백질 기능 예측 알고리즘 설계 및 기존의 공개된 기법보다 좋은 결과임을 학술회의 발표를 통하여 확인 검증
C. 단백질 상호작용 네트워크 가시화 프로그램 개발
D. 의생물학 문헌 정보，단백질 고차원 상호작용 정보 등의 데이터베이스 구축

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

I. Purpose
The goal is to improve the performance of developed protein-protein interaction(PPI) pattern extraction system for extracting the high dimensional PPI patterns, and to developed the comfortable visualization user-system.
II. Contents
A. Improve the performance of Biomedical Named En仕ty(BNE) interaction pattern extraction
• Biomedical literatures (full paper) data analysis
Change the PDF files to Text files to extract the PPI patterns from full paper and preprocessing.
• Give different weight to the BNE interaction
Give different weight to the extracted BNE interacting depending on the extraced location.
• Normalization of Biomedical Named Entity (BNE) representation
According to the type of dictionary based NER and data mining based NER, normalize the BNE representation using replacement of recommendation name and similarity analysis respectively.
• Extract the semantic BNE interaction
Extract the BNE interaction which is represented by more than one sentence.
B. Design the method of high dimensional BNE interaction information extraction.
Extract the condition information such as interaction environment and catalyst which effect the BNE interaction.
C. Propose protein pathway analysis methods for protein function prediction.
Predict protein function using graph mining method and sequential pattern mining method.
D. Implement BNE interaction network visualization program and build a database to save the BNE interaction information.
Realize the PPI network visualization and search PPI network by a protein name in PPI database.
III. Result
A. Improvement of protein/gene interaction pattern extraction system.
B. Verification of performance of proposed protein function prediction is better than existing prediction methods in the conference.
C. Development of PPI network visualization program.
D. Construction of database containing protein/gene basic information, high dimensional protein interaction pattern and biomedical literature information