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확률적 그래프 모델을 이용한 세포 간 정보 네트워크 추론

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Informatics Network Representation Between Cells Using Probabilistic Graphical Models

나상동, 신현재, 차월석

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초록

영어

This study is a numerical representative modeling analysis for the application of the process that unravels networks between cells in genetics to web of informatics. Using the probabilistic graphical model, the insight from the data describing biological networks is used for making a probabilistic function. Rather than a complex network of cells, we reconstruct a simple lower-stage model and show a genetic representation level from the genetic based network logic. We made probabilistic graphical models from genetic data and extends them to genetic representation data in the method of network modeling in informatics

한국어

유전자 생물학 분야에서 적용가능 한 세포간 네트워크를 입증하는 고처리 정보공학에 응용하려는 수치학적인 표현 모델을 분석 연구한다. 확률적 그래프 모델을 사용하여 데이터 네트워크로부터 생물학적 통찰력을 확률적 함수적으로 응용해 복잡한 세포간 네트워크보다 단순한 하부모델로 구성하여 유전자 베이스네트워크 논리를 유전자 표현 레벨로 나타낸다. 유전자 데이터로부터 확률적 그래프 모델들을 분석하여 유전자 표현 데이터를 정보공학 네트워크 모델의 방법으로 확장 추론한다.

목차

Abstract
 서론
 확률적 그래픽 모델
  정의 1 (network graph)
 유전자 표현 프로파일 모티프
 조절 네트워크 재구성
 결론
 요약
 REFERENCES

저자정보

  • 나상동 Sang Dong Ra. 조선대학교 전자정보공과대학 컴퓨터공학부
  • 신현재 Hyun-Jae Shin. 조선대학교 공과대학 생명화학공학과
  • 차월석 Wol-Suk Cha. 조선대학교 공과대학 생명화학공학과

참고문헌

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