유전자 프로모터 영역에 대한 학습 및 검정 데이터로 EPD(Eukaryotic Promoter Database) 데이터를 활용하였다. 이 데이터베이스는 전사 시작 위치가 확인된 진핵생물 POL II 계열의 프로모터 데이터를 수집하고 있으며, 중복이 없는 상세 주석 정보를 포함하고 있다. 또한, 이번 연구에서는 진핵생물의 유전자 구조 예측 프로그램인 GENIE를 개발하기 위해 사용된 CDS 서열 데이터를 배프로모터 데이터로 활용하였다. SVM을 통해 프로모터 영역이 '맞다' 혹은 '아니다'로 분류하였으며, 이를 통해 학습 및 검정 데이터를 추출하였다.
<h1>재료 및 방법</h1> <p>앞에서 언급한 바와 같이 유전자 프로모터 영역에 대한 학습 및 검정 데이터로는 EPD (Eukaryotic Promoter Database 데이터를 사용하였다. EPD는 ISREC (Swiss Institute for Experimental Cancer Research)의 생물정보학 그룹에서 제작, 운영하는 데이터베이스이다. EPD는 신험적으로 전사의 시작위치가 규명된 진핵생물 POL II 계열의 프로모터 데이더를 집적해 놓은 것으로, 데이터베이스 내의 엔트리 프로모터 서열들 간의 중복을 없애고 최대한의 상세 주석정보를 담고 있는 잘 정리된 양질의 데이터베이스이다. 또한 TSS(Transcription Start Site)를 기준으로 상위부위(upstream)의 499bp와 하위부위(downstream)의 100bp (즉, \( -499 \sim+100 \) 영역에 해당하는 프로모터 서열. TSS는 0로 표기)를 포함하여 전체 길이가 600bp인 프로모터 서열 데이터들이 EPD 데이터베이스에 저장되어 있다. 이러한 이유에서 본 논문의 실헙 데이터로 EPD를 활용하였다. 그리고 본 연구의 다양한 실험에서 배(非)프로모터 데이터로는 진핵생물의 유전자 구조 예측 프로그램인 GENIE를 게발하기 위해 사용되었던 양질의 CDS 서열 데이터를 활용하였다.</p> <p>SVM은 통계학적 이원 분류 기법의 하나인데, 본 논문에서 수행할 실험과 같이 유전자 프로모터 영역이 '맞다' 혹은 '아니다'로 분류되는 예에 적합하다. SVM은 인크딩(encoding)에 의해 특성 벡터(feature vector)의 형태로 표현된 데이터를 기계 학습을 통해 분류 모델을 만들고 다른 데이터를 그 모델에 적용해 얼마나 잘 분류하는지 여부를 살펴본다. 본 논문의 실험에서는 서열의 특성들을 잘 반영하는 인코딩 방법을 찾기 위해 다양한 인코딩 방법들을 여러 실험을 통해 검정해 보았다. 이러한 인코딩 방법뿐만 아니라 실제 식별에 유익한 프로모터 영역을 찾기 위해 프로모터 영역 중에서 다양한 부분을 positive 데어터로 설정해서 실험해 보았다. 본 논문에서는 앞에서 언급했듯이 SVMlight (http:// svmlight.joachims.org/)를 사용-하였고 커널함수(kernel function)는 SVMlight의 도트 커널(dot kernel)과 다항식 커널(Polynomial kernel)을 그대로 사용하였다.</p> <p>앞에서 언급한 것처럼 학습 데이터는 EPD 데이더메이스 사이트(http://www.epd.isb-sib.ch/)의 분류범주 중에서 "homo sapiens"범추의 서열을 추출하여 사용하였다. 실험 당시 EPD에는 1,871 개의 homo sapiens 서열이 있었는데, 극히 일부는 서열결정에 있어서 확실성이 결여된 서열이 존재했다. EPD에 있는 서열에서 핵심 프로모터 영역을 정확히 알지는 못하므로 일반적으로 프로모터 영역이라 예상되는 영역을 추출하였다.그러나 종마다 프로모터의 영역이 유동적이므로 영역을 변경 하면서 4 번의 실험을 거쳤다. 그리고 핵산 잔기들(rcsidues)간의 의존성(dependency)을 고려하여 1개, 2개, 3개 및 6개의 핵산 잔기들을 단일체로 간주하여 인코딩하여 실험 및 검정을 해 보았다. 프로모터로 예측되는 positive 데이터와 프로모터가 될 수 없는 영역을 negative 네이터로 추출하여 각각을 학습(training) 데이터와 검정(test) 데이터로 나누었다. 개별 실험에서 학습 성능을 평가하기 위해서 인반적으로 널리 사용되는 특이성(Specificity : \( S_{p} \) ) 과 민감성(Sensitivity : \( S_{n} \) )은 사용하였으며, 이들은 다음과 같이 정의된다.</p> <caption>\( S_{n}=\frac{T P}{T P+F N}, \quad S_{p}=\frac{T P}{T P+F P} \) (수식 1)</caption> <p>위에서 TP는 True Positive, FN은 False Negative, FP는 False Positive를 의미한다.</p>