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생물주석정보를 이용하여 각 유전자간 유사성을 계산하는 제1 유사성 계산수단;유전자간 상호정보를 이용하여 유전자간 유사성을 계산하는 제2 유사성 계산수단;마이크로어레이 발현 데이터로부터 실험조건에 따라 특이성을 가지는 유전자를 씨앗 유전자로 선택하는 씨앗 유전자 선택수단;상기 제1,2 유사성 계산수단의 결과를 바탕으로 상기 씨앗 유전자를 중심으로 한 영역을 확장해가면서 유사 유전자 그룹인 유전자 모듈을 형성하는 유전자 모듈 형성수단;상기 유전자 씨앗을 중심으로 형성된 각 유전자 모듈들에 대해서 병렬화된 베이지안 네트워크 학습을 수행하는 학습수단; 및상기 각 유전자 모듈들 간에 공통적으로 포함되어 있는 매개 유전자를 이용하여 상기 학습수단에서 학습된 각 유전자 모듈을 하나의 네트워크로 통합하는 통합수단;으로 구성됨을 특징으로 하는 베이지안 네트워크 학습을 이용한 유전자 회로 역공학 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 제1 유사성 계산수단은RSS(Resnik Sementic Similarity)를 이용하여 유전자간 유사성을 계산하되, S(fi,fj)이 두 노드의 최단 공통 부모 노드의 값에 음수 로그를 취한 것일 때, 두 유전자 간의 유사성 AI(gi,gj)는 공통의 기능을 가지는 경우의 S(fi,fj)값을 모두 더하고 여기에 서로 다른 기능에 대한 최대의 S(fi,fj)값을 더하여 구하는 것을 특징으로 하는 베이지안 네트워크 학습을 이용한 유전자 회로 역공학 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 제2 유사성 계산수단은 gi와 gj는 유전자이고, xi,yj는 상기 유전자 gi와 gj의 이산화된 발현 수치이며, P는 확률함수일 때, 유전자간 유사성인 MI(gi,gj)를 ∑xi∑xjp(xi,xj)log(p(xi,xj)/p(xi)p(xj))를 통해 구하는 것을 특징으로 하는 베이지안 네트워크 학습을 이용한 유전자 회로 역공학 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 씨앗 유전자 선택수단은uci는 실험조건 c아래에서 유전자 i의 평균을, u￢ci는 실험조건 c를 제외한 나머지 조건에서 유전자 i의 평균을, 그리고 각각에서의 표준편차를 σci, σ￢ci로 정의할 때, D = │uci - u￢ci│/ (σci + σ￢ci)와 같이 얻어지는 특이성 측도 D값 중 기준치 uD + 3*σD(uD : 특이성 측도의 평균, σD : 특이성 측도의 표준편차) 이상의 유전자들을 씨앗 유전자로 선택함을 특징으로 하는 베이지안 네트워크 학습을 이용한 유전자 회로 역공학 시스템
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제 1 항에 있어서, 유전자 모듈 형성수단은 상기 생물주석정보와 상호정보의 합집합으로 씨앗 유전자를 중심으로 한 유전자 모듈을 형성하되, uAI는 생물주석정보를 이용한 유전자간 유사성의 평균, σAI는 생물주석정보를 이용한 유전자간 유사성의 표준편차, uMI는 상호정보를 이용한 유전자간 유사성의 평균, σMI 는 상호정보를 이용한 유전자간 유사성의 표준편차일 때, 상기 유전자 모듈을 형성하기 위한 기준값으로 각각 uAI + 4*σAI , uMI + 3*σMI 를 이용하는 것을 특징으로 하는 베이지안 네트워크 학습을 이용한 유전자 회로 역공학 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 학습수단은 쓰레드(Thread) 단위로 각 유전자 모듈을 병렬처리함을 특징으로 하는 베이지안 네트워크 학습을 이용한 유전자 회로 역공학 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 학습수단은 학습을 위해 언덕 오름 방법 또는 적은 후보 방법 또는 모델 병합 방법을 사용하되, 네트워크 구조 평가의 측도로 MDL(Minimum Description Length Score) 스코어를 사용함을 특징으로 하는 베이지안 네트워크 학습을 이용한 유전자 회로 역공학 시스템
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생물주석정보 및 유전자간 상호정보를 이용하여 각 유전자간 유사성을 계산하는 제1 단계;마이크로어레이 발현 데이터로부터 실험조건에 따라 특이성을 가지는 유전자를 씨앗 유전자로 선택하는 제2 단계; 상기 제1 단계를 통하여 얻어진 결과를 바탕으로 상기 씨앗 유전자를 중심으로 한 영역을 확장해가면서 유사 유전자 그룹인 유전자 모듈을 형성하는 제3 단계; 상기 유전자 씨앗을 중심으로 형성된 각 유전자 모듈들에 대해서 병렬화된 베이지안 네트워크 학습을 수행하는 제4 단계; 및상기 각 유전자 모듈들 간에 공통적으로 포함되어 있는 매개 유전자를 이용하여 상기 학습된 각 유전자 모듈을 하나의 네트워크로 통합하는 제5 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 베이지안 네트워크 학습을 이용한 유전자 회로 역공학 방법
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