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학술저널
저자정보
신상원 (가천대학교) 신예은 (가천대학교) 장기업 (가천대학교) 윤영미 (가천대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제16권 제11호(JKIIT, Vol.16, No.11)
발행연도
2018.11
수록면
1 - 9 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2018.16.11.1

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신약 재창출은 현재 사용되는 약물의 새로운 용도를 발견하는 방법이다. 텍스트 마이닝은 정형화되지 않은 문서로부터 의미 있는 지식을 획득하는 과정을 의미한다. 본 논문에서는 약물-유전자와 유전자-질병에서 동시에 측정된 유전자 출현 빈도의 비율을 고려하여 새로운 약물-질병 관계를 추론하는 방법을 제안한다. 생물학적 문헌으로부터 약물-유전자와 유전자-질병의 동시출현 빈도를 측정하고 각 약물과 질병에 대하여 유전자의 출현 비율을 계산한다. 약물-질병 관계의 가중치는 동시에 측정된 유전자 출현 비율의 평균을 이용하여 계산되고 이를 이용하여 각 질병의 분류 정확도를 측정한다. 약물-질병 관계를 추론하는 것에서 동시출현 빈도를 문장 단위로 측정하고 여러 관계를 고려하는 방법이 기존 방법보다 더 정확히 식별해내는 것을 보였다.
#text mining #data mining #co-occurrence #drug repositioning #bioinformatics

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 실험 데이터
Ⅲ. 동시발생 기반 약물-질병 관계 추론
Ⅳ. 성능 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Bruce Booth / 2004 / Prospects for productivity / Nature Reviews Drug Discovery 3(5):451~456 google schola DiMasi Josph A. / 2001 / New drug development in the United States from 1963 to 1999 / Clinical Pharmacology & Therapeutics 69(5):286~296 google schola Tokens Ross / 2005 / An overview of the drug development process / Physician executive 31(3):48~52 google schola Jiao Li / 2016 / A survey of current trends in computational drug repositioning / Briefings in Bioinformatics 17(1):2~12 google schola Douglas E. Jorenby / 1999 / A Controlled Trial of Sustained-Release Bupropion, a Nicotine Patch, or Both for Smoking Cessation / New England Journal of Medicine 340(9):685~691 google schola

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