$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

데이터 마이닝을 활용한 효소 대사물의 분석
Enzyme Metabolite Analysis Using Data Mining 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.11 no.10, 2016년, pp.969 - 982  

정희택 (전남대학교 생명과학기술학부) ,  박춘구 (전남대학교 멀티미디어전공)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

최근 천연물로부터 신약 후보물질을 개발하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 인체 내에서 천연물은 주로 효소에 의해 대사된다. 본 연구는 화합물의 인체내 대사반응과 주로 관련된 효소에 의한 대사반응의 특징을 연관규칙마이닝을 활용하여 분석한다. 화합물이 인체 내에서 효소 대사반응과 관련된 데이터를 BRENDA(: BRaunschweig ENzyme DAtabase)로부터 수집하였다. 수집된 데이터를 효소대사반응의 기본 틀에 근거하여, 대사물들을 기질대사물, 생성대사물, 억제대사물, 그리고 활성대사물들로 구분한다. 이러한 대사물들로 이루어진 기질대사물 트랜잭션, 생성대사물 트랜잭션, 그리고 모든 대사물들을 포함한 효소반응트랜잭션들을 구성하였다. 또한 종 정보를 반영한 6개의 트랜잭션들로 구성하였다. 연관규칙 마이닝을 활용하여 6개의 트랜잭션에서 빈발대사물 및 패턴을 분석하였다. 또한 대사물들 사이의 관련성을 분석하였다. 그 결과 효소대사반응에 참여하는 대사물들의 분포와 패턴을 식별할 수 있었다. 더욱이 기질에만 속하는 순수 기질대사물들을 식별하였고 이들 대부분이 아주 낮은 지지도임을 확인할 수 있었다. 연구결과는 순수 기질대사물은 효과적인 대사변환 예측 모델 개발에 활용될 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, the researches to discovery drug candidates from natural herbs have received considerable attention. In human body, enzyme mostly metabolize the compounds of natural herbs. In this study, we analysis the enzyme interactions using assoication mining. We get this data from BRENDA(: BRaunschw...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
DrugBank은 무엇을 제공하는가? 전 세계에는 약물과 약물표적 정보를 제공하는 DrugBank2), 단백질 정보를 기반으로한 다양한 정보가 있는 UniProtKB3), 생물학과 관련된 화학물질 정보를 제공하는 ChEMBL4), 생화학 반응 및 경로 데이터베이스인 KEGG5) 등 많은 바이오데이터베이스들이 존재한다. 본 연구는 효소를 기반으로한 대사변환 정보의 분석을 위해, 가장 많은 관련 정보를 가지고 있는 HMDB6)[11]와 BREDNA[12] 중심으로 기술한다.
ChEMBL는 무엇을 제공하는가? 전 세계에는 약물과 약물표적 정보를 제공하는 DrugBank2), 단백질 정보를 기반으로한 다양한 정보가 있는 UniProtKB3), 생물학과 관련된 화학물질 정보를 제공하는 ChEMBL4), 생화학 반응 및 경로 데이터베이스인 KEGG5) 등 많은 바이오데이터베이스들이 존재한다. 본 연구는 효소를 기반으로한 대사변환 정보의 분석을 위해, 가장 많은 관련 정보를 가지고 있는 HMDB6)[11]와 BREDNA[12] 중심으로 기술한다.
HMDB이 제공된 데이터는 무엇을 포함하는가? HMDB(: Human Metabolome Database)는 인체에서 발견되는 작은 분자의 대사(metabolism) 정보를 포함하고 있다. 제공된 데이터에는 화학적 데이터, 임상 데이터(clinical data), 분자 생물/생화학 데이터를 포함하고 있다. 검색되는 대사물질에 대한 정보로는 화학식, SMILES(: Simplified Molecular-Input LineEntry System, 화학 물질 종의 구조를 ASCII문자열로 기술한 것), InChIKey(국제적인 화학물질 식별자 InChI에 대해, 검색을 쉽게 하기 위해 해쉬된 InChI), 물리적 특성, 생물학적 위치, 관련된 질병 정보들을 제공한다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (17)

  1. A. Tarca, V. Jarey, X. Chen, R. Romero, and S. Draghici, "Machine Learning and Its Applications to Biology," J. of Public Library of Science(PLOS) Computational Biology, vol. 3, issue 6, 2007, pp. 953-963. 

  2. K. Park, D. Kim, S. Ha, and D. Lee, "Predicting pharmacodynamic drug-drug interactions through signaling propagation interference on protein-protein interaction networks," J. of Public Library of Science(PLOS) ONE, vol. 10, e0140816, 2015. 

  3. J. Seum, S. Yoo, and H. Nam, "Prediction of Compound-Target Interactions of Natural Products Using Large-scale Drug and Protein Information," In Proc. of the ACM Ninth Int. Workshop on Data and Text Mining in Biomedical Informatics, Melbourne, Australia, Oct. 2015, pp. 15. 

  4. G. Heok and S. Hark, "Probabilistic model for bio-cells information extraction," J. of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 6, no. 5, 2011, pp.649-656. 

  5. G. Jim and H. Lee, "The Developement of Liver cancer Vital Sign Information Prediction System using Aptamer Protein Biochip," J. of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 6, no. 6, 2011, pp.965-971. 

  6. S. Toon and G. Kim, "Personal Biometric Identification based on ECG Features," J. of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 10, no. 4, 2015, pp.521-526. 

  7. B. Kevin and Y. Yamanishi. "Supervised prediction of drug-target interactions using bipartite local models," Bioinformatics, vol. 25, issue 18, 2009, pp. 2397-2403. 

  8. Y. Yamanishi, M. Araki, A. Gutteridge, W. Honda, and M. Kanehisa, "Prediction of drug-target interaction networks from the integration of chemical and genomic spaces," Bioinformatics, vol, 24, issues 13, 2008, pp. 232-240. 

  9. M. Yang and U. Gwag, Drug Metabolism, Seoul, Sinilbooks, 2015. 

  10. Y. Kim, Essentials of Enzymology, Seoul, Worldscience, 2015. 

  11. D. Wishart, T. Jewison, A. Guo, M. Wilson, C. Knox, Y. Liu, and S. Bouatra, "HMDB 3.0 - The Human Metabolome Database in 2013," Nucleic Acids Researh, vol. 41, Issue D1, 2013, pp. 801-807. 

  12. A. Chang, I. Schomburg, S. Placzek, L. Jeske, and D. Schomburg, "BRENDA in 2015: exciting developments in its 25th year of existence," Nucleic Acids Research, vol. 43, Issue D1, 2015, pp. 1-8. 

  13. M. Hahsler, S. Chelluboina, K. Hornik, and C. Buchta, "The arules R-Package Ecosystem: Analyzing Interesting Patterns from Large Transaction Data Sets," J. of Machine Learning Research, vol. 12, no. 1, 2011, pp. 2021-2025. 

  14. M. Hahsler and S. Chelluboina. "Visualizing association rules: Introduction to the R-extension package arulesViz," R project module, Dec. 2011, pp. 223-238. 

  15. I. Guyon, J. Weston, S. Barnhill, and V. Vapnik, "Gene Selection for Cancer Classification using Support Vector Machines", Machine Learning, vol. 46, issue 1, 2002, pp. 389-422. 

  16. J. Bedo, C. Sanderson, and A. Kowalczyk, "An Efficient Alternatie to SVM Based Recursive Feature Elimination with Applications in Natural Language Processing and Bioinformatics," In Australaian Joint Conference on Artificial Intelligence, Hobart, Australia, Dec. 2006, pp. 170-180. 

  17. I. Guyon and A. Elisseeff, "An Introduction to Variable and Feature Selection," J. of Machine Learning Research, vol. 3, no. 1, 2003, pp. 1157-1182. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

FREE

Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로