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A5015753017
Research Areas
- Biomedical Text Mining and Ontologies
- Bioinformatics and Genomic Networks
- Computational Drug Discovery Methods
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 약물-질병 관계를 추론하는 방법을 제안한다. 생물학적 문헌으로부터 유전자-질병의 동시출현 빈도를 측정하고 각 약물과 질병에 대하여 유전자의 계산한다. 관계의 가중치는 비율의 평균을 이용하여 계산되고 이를 질병의 분류 정확도를 측정한다. 것에서 문장 단위로 여러 고려하는 방법이 기존 방법보다 더 정확히 식별해내는 것을 보였다.
10.14801/jkiit.2018.16.11.1
article
KO
The Journal of Korean Institute of Information Technology
2018-11-30
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