의생물학 문헌으로부터의 바이오 정보 마이닝 시스템의 개발 = Development of Biomedical Literature Mining System

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

I. Purpose
The goal is to eficiently extract useful information betwen Biomedical Named Entities(BNEs) from Biomedical literatures using not only existing text mining method but various data mining method and to visualize extracted information.
Ⅱ. Contents
A. Bio-medical literatures data preprocesing
Extract literature data from Web database-Pubmed and perform Parsing and POS targging
B. Design and develop biomedical Named Entity Recognition(NER) model.
· Design and develop dictionary based NER Recognize an entity using dictionary of entities which contains protein/gene names and symbols extracted from protein/gene databases.
· Design and develop rule based NER Extract the BNE candidates based on generated POS combination rules using Bayesian Network based Finite State Machine and frequent patern mining method.
· Design and develop data mining based NER Extract features from entiy candidates and predict the type of enties using incremental data mining method.
C. Design and develop a BNE interaction patern extraction model
· Select the sentences which include more than two BNEs in a sentence.
· Search protein/gene interaction words.
· Maping the interacting BNEs with their normalization gene names
· Extract protein/gene interaction paterns using the parsing tre
D. Construct the BNE interaction network and implement interaction patern visualization program
· Extract co-expresion paterns from gene expresion data
· Implement BNE interaction patern visualization program
Ⅲ. Result
A. Development of biomedical NER algorithm and biomedical NER program.
B. Development of Protein/Gene interaction patern extraction algorithm and program.
C. Verification of performance of developed Biomedical NER is beter than existing biomedical NER program in the conference.
D. Construction of database containing protein/gene basic information, protein/gene interaction patern and biomedical literature information

국문 초록 (Abstract)

I. 연구 목표 및 필요성
기존의 텍스트 마이닝 기법에 머물지 않고 다양한 데이터 마이닝 기술을 적용하여 의생물학 문헌으로 부터 의생물학 객체들 간의 유용한 정보를 효율적으로 추출하고 추출된 정보 가시화
Ⅱ. 연구 내용
A. 의생물학 문헌 데이터 전처리 Pubmed 등 웹 데이터베이스에서 문헌 데이터를 수집하고 Parsing과 POS targging 수행
B. 의생물학 객체 인식 모델 설계 및 개발
· 사전기반 인식 설계 개발 단백질/유전자 데이터베이스에서 추출한 이름과 표기 정보를 포함하고 있는 객체 정보 “사전”을 이 용하여 객체를 인식
· 규칙기반 인식 설계 개발 의생물학 객체들의 품사구성에 대해 Bayesian Network based Finite State Machine과 빈발 패턴 마이닝 기법을 적용하여 생성한 의생물학 객체 품사 구성 규칙을 기반으로 의생물학 객체 후보자들을 추출
· 데이터마이닝 기반 인식 설계 개발 후보 객체에 대해 분류 속성을 추출하고 점진적 데이터 마이닝 기법을 적용하여 분류 예측을 진행
C. 의생물학 객체 상호작용 패턴 추출 모델 설계 개발
· 한 문장에 두 개 이상의 단백질/유전자 객체를 포함되어 있는 문장을 추출
· 단백질/유전자 상호작용 단어 검색
· 상호 작용하는 단백질을 정규화 된 유전자 이름으로 매핑
· Parsing tre를 이용한 단백질/유전자 상호작용 패턴을 추출함.
D. 의생물학 객체 상호작용 네트워크 구축 및 상호작용 패턴 가시화 프로그램 구현
· 유전자 발현 데이터로부터 유전자 공동 발현 등 상호작용 패턴 추출
· 유전자 상호작용 패턴 가시화 프로그램 구현
Ⅲ. 연구 결과
A. 의생물학 객체 인식 알고리즘 및 프로그램을 개발
B. 단백질/유전자 상호작용 패턴 추출 알고리즘 및 프로그램을 개발
C. 기존의 공개된 객체 인식 프로그램보다 좋은 결과임를 학술회의를 통하여 확인 검증
D. 단백질/유전자 기본정보, 단백질 상호작용 정보 및 의생물학 문헌 정보 등의 데이터베이스를 구축