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유전자 조절 네트웍 구축을 위한 진화알고리즘 기법

Evolutionary Algorithm to Construct Regulatory Genetic Network

한국정보과학회 03 봄 학술발표논문집(B), 2003 Apr., 2003년, pp.431 - 433  

정제균 (서울대학교 생물정보학 협동과정, 서울대학교 바이오정보기술 연구센터) ,  오석준 (서울대학교 바이오정보기술 연구센터) ,  남진우 (서울대학교 생물정보학 협동과정, 서울대학교 바이오정보기술 연구센터) ,  장병탁 (서울대학교 생물정보학 협동과정, 서울대학교 바이오정보기술 연구센터, 서울대학교 컴퓨터공학부)

초록
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유전자 네트웍 구축은 다양한 생물학적 실험 결과를 통하여 유전자간의 관계를 모델링하는 작업이다. 현재 유전자 섭동(perturbation) 실험은 대규모 유전자 조절 네트웍(regulatory genetic network) 구축을 위한 중요한 데이터로 인식되고 있다. 하지만 유전자 섭동 실험에 의한 결과는 하나의 유전자가 다른 유전자에 대하여 직접적 또는 간접적인 영향을 주는 지에 대한 정보를 파악하기 어렵다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 섭동 실험에 의한 결과로부터 생성된 복잡한 유전자 관계를 실제 생물마적 네트웍 형태로 단순화시키는 진화알고리즘을 제안하고자 한다. 실험은 진화 알고리즘이 임의의 복잡한 네트웍에 대하여 다양한 후보 네트웍 해를 제시해 줄 수 있는 결과를 보여 주고 있다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 섭동에 의한 생물학 실험 결과를 통한 유전자 조절 네트웍 구축을 위한 유천 알고리즘의 학습 방법에 대해서 살펴보았다. 실험 결과를 통하여 우리는 유전 알고리즘이 해로써 가능한 유전자 조절 네트웍올 제시해 즐 수 있다는 결론을 얻게 되었다.
  • 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 섭동 실험에 의한 결과로부터 생성된 복잡한 유전자 관계를 실제 생물학적 네트웍 형태로 단순화시키는 진화 알고리즘을 제안하고자 한 다.

가설 설정

  • 유전 알고리즘을 통하여 최종 세대에서 결과가 나온 최적해를 그림 6의 (b)에서 보여 주고 있다. 그림 6의 (a)와 (b)의 네트웍 구조가 유사함을 알 수 있다. 사실 생물학적으로 그림 5 의 섭동 실험 결과에 의한 네트웍에 대하여 그림 6의 (a)와 같윤 네트웍이 정답이라고 단정지울 수는 없다.
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