[논문]유전자 질병 관련도 분석을 위한 소프트웨어 플랫폼

송명호; 김수동

doi:10.3745/ktsde.2019.8.2.51

유전자 질병 관련도 분석을 위한 소프트웨어 플랫폼
Software Platform for Analyzing Gene and Disease Relevance 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.8 no.2, 2019년, pp.51 - 60

초록
AI-Helper

많은 질병들이 정복되면서 삶의 질을 향상시키지만, 유전병들은 많은 분석 및 연구가 필요하다. 이러한 질병과 유전자 관련도를 분석할 때 다양한 요구사항이 존재하고, 알고리즘 최적화 유무로 인해 런타임 효율성이 저하된다. 본 논문은 유전자 질병 관련도 분석 플랫폼을 소개하고 위의 이슈를 해결하기 위한 분석 API와 두가지 런타임 효율성 최적화 알고리즘을 제시한다. 그리고 제시한 분석 API를 이용하여 관련도 측정 실험을 진행, 두 최적화 알고리즘의 결과와 비교했다. 첫 번째 알고리즘은 이전 실험과 같은 결과를 적은 시간에 도출했고, 두 번째 알고리즘은 이전 실험들에 비해 낮은 정확도의 결과를 더 적은 시간에 도출했다. 따라서 본 플랫폼을 통해 여러 방식의 유전자와 질병 관련도를 효율적으로 얻을 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

While the quality of life is enhanced as many types of diseases are remedied, there is a high demand for analysis and research on gene-related diseases. There exists various forms and requirements in analyzing the relevance between genes and diseases, and the runtime efficiency can be decreased due to the level of algorithm optimization. This paper proposes a platform for analyzing gene disease relevance, provides API for remedying the variability issue, and suggests two algorithms which optimize the runtime efficiency. And, we conduct experiments for measuring the relevancy using the analysis API, and compare the two algorithms. The first algorithm is to improve the runtime efficiency comparing to the conventional methods, and the second algorithm is to improve the runtime efficiency with lower accuracy. This platform can be well utilized for analyzing various forms of gene disease analytics.

주제어

표/그림 (22)

그림 Fig. 1. Gene, Disease and Relation Object Structure
표 Table 1. The Platform Sectors and Methods
표 Table 2. Finding Genes for given Diseases Methods
그림 Fig. 2. Gene Disease Relation Extension Graph
표 Table 3. Finding Diseases for given Genes Methods
표 Table 4. A Disease and Gene Relation Algorithm
표 Table 5. A Gene and Disease Relation Algorithm
표 Table 6. Gene Set and Disease Relation Algorithm
표 Table 7. Gene Set and Relation Algorithm
표 Table 8. Relation Measurement Algorithm
표 Table 9. Dynamic Programming Based Algorithm
그림 Fig. 3. A Part of Relation Data
표 Table 10. Approximation Based Algorithm
표 Table 11. findRelatedGenes_SD() Method Result
그림 Fig. 4. Comparing findRelatedGenes_SD Methods
그림 Fig. 5. Comparing findRelatedGenes_MD Methods
그림 Fig. 6. Comparing findRelatedDiseases_SG Methods
표 Table 12. findRelatedGenes_MD() Method Result
표 Table 13. findRelatedDiseases_SG() Method Result
그림 Fig. 7. First Method Elapsed Time
그림 Fig. 8. Comparing Approximated Algorithm Elapsed Time with Optimized Algorithm
그림 Fig. 9. Comparing Approximated Algorithm Accuracy with Optimized Algorithm

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	질병 객체는 어떠한 정보를 갖는가?	질병 객체는 해당 질병 ID(DiseaseID)와 질병 이름(DiseaseName) 정보를 갖는다.
	에지는 연결된 두 노드를 원인 유전자와 결과 유전자를 설정하여 방향성을 갖는데, 이 방향성은 무엇을 나타내는가?	또한 에지는 연결된 두 노드를 원인 유전자 (Source Gene)와 결과 유전자(Target Gene)를 설정하여 방향성을 갖는다. 이러한 방향성은 해당 질병에 대해 원인 유전자가 영향을 미칠 때 결과 유전자가 질병과 관련이 있을 확률을 나타낸다. 또한 임계값 사용 유무에 따라 연산 시 노드 간의 에지를 사용하지 않는 경우가 발생할 수 있다.
	유전자 객체는 무엇을 발현시키기 위한 임계값을 갖는가?	유전자 객체는 해당 유전자 ID(GeneID)와 유전자 이름 (GeneName), 유전자가 질병을 발현시키기 위한 임계값(Threshold)을 갖는다. 임계값의 사용 유무에 따라 플랫폼의 한 분석 방법을 두 가지 방법으로 제공한다.

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구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
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