진핵생물의 유전자 프로모터 예측에 SVM을 적용한 연구를 수행하였다. 특성 벡터 값 생성을 위한 인코딩 방법 및 학습 데이터 구성에 대한 다양한 실험을 통해, SVM의 활용 방안을 제시하였다. 생물학적 신호부위의 특성을 잘 반영할 수 있도록 인코딩하며, 프로모터 영역 뿐 아니라 인터론, 유전자간 영역, 엑손 영역까지 학습 범주에 포함시키면 SVM의 성능이 향상될 수 있음을 실험적으로 확인하였다. 따라서 적합한 커널 함수의 선택이 중요함을 강조하였다.
<h1>결과 및 고찰</h1> <p>본 논문에서는 다양한 인코딩 방법 및 인코딩 영역선택을 통해서 유전자 프로모터 예측을 위한 SVM 활용 방안을 나름대로 제시하고자 하였다. 앞의 다양한 실험들의 결과를 통해서 알 수 있듯이 예상대로 커널함수의 측면에서 본다면 다항식 커널이 도트 커널보다 대체로 더 나은 성능을 보였다. 그러나 인코딩 대상영역과 인코딩 방식에 따라 어떤 경우에는 오히려 도트 커널이 더 좋은 성능 결과를 보였다(실험 IV 참조). 유전자 예측이나 다양한 신호부위 예측 등에서 인접한 핵산들 간의 상호 의존성을 반영하기 위해 k-mer를 주로 사용하고 있고, 또한 일반적으로 k값이 높을수록 좋은 것으로 인식되고 있으나, 본 논문의 실험 IV, V, VI 및 VII (가 실험에서 k값을 각각 1,2,3,6으로 사용하였음)등의 결과를 비교해보면 알 수 있듯이 개별 핵산을 독립적 개체로 인코딩하였을 경우 예상과는 반대로 오히려 더 높은 성능결과를 보였다. 그리고 인접한 핵산간의 의존성을 반영하기 위해 2개, 3개, 및 6개를 단일체로 보고 인코딩하였을 경우에는 2개, 즉 dimer 기준으로 인코딩하였을 경우의 다항식 커널이 trimer와 hexamer 단위로 인코딩 했을 때의 도트커널과 다항식 커널보다는 더 좋은 성능을 나타냈다. 그리고 positive와 negative의 경계가 뚜렷한 데이터를 사용하였을 뿐만 아니라 새로운 특성, 즉 G + C%값까지 인코딩한 8번째 실험에는 도트 커널과 다항식 커널 둘 다 다른 실험결과에 비해 상대적으로 좋은 성능을 보였고, 특히 다항식 커널의 경우 앞의 모든 실험결과 보다도 횔씬 좋은 성능을 보여주었다. 게다가 Fickett와 Hatzigeorgiou이 기존의 다른 프로그램들의 성능을 비교분석한 결과와 비교해 보더라도 본 연구에서 행해진 실험결과들은 중상위 이상의 성능을 보여준 것으로 여겨진다.</p> <p>본 논문의 실험결과를 토대로 알 수 있는 사실은 생물학적 신호부위의 특성을 잘 반영할 수 있도록 생물학적 문맥(Biological Context)을 잘 투영할 수 있게 인코딩하여야 하며, 단순히 프로모터 영역뿐만 아니라 인터론(Intron), 유전자간 영역(Intergenic region), 및 엑손(Exon) 영역까지도 학습 범주로 포함한다면 SVM의 성능을 훨씬 향상시킬 수 있다는 것이다. 게다가 일반적으로 다항식 커널이 더 강력하지만 경우에 따라서는 주어진 상황과 활용 방도에 따라서 단순한 도트 커널이 더 나을 수 도 있다는 것이다. 즉, 사용자의 용도와 데이터의 특성에 따라 적합한 커널함수를 사용해야 한다는 사실이다.</p> <h1>요 약</h1> <p>유전자의 구조 예측 및 발현 기작에 대한 연구는 매우 중요한 사안으로 대두되고 있다. 특히 유전자 발현 제어에 중요한 역할을 하는 프로모터 영역을 예측하는 것은 전체 생명체 네트워크 규명을 위한 단초를 제공하기 때문에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 진핵생물의 유전자 프로모터 예측을 위한 Support Vector Machine (SVM) 활용방안에 대한 연구내용을 다루고 있다. 특성 벡터 값 생성을 위한 인코딩 방법 및 학습 데이터들의 구성에 대한 다양한 실험을 통해 SVM 활용 방안에 대한 올바른 방향을 제시하고 있다.</p>