팀명
TEAM8201
팀원 명단
김규찬 강문경
지도교수
김경섭 교수님
작품 배경 및 목적
최근 생물학 분야의 유전체학(genomics), 전사체학(transcripomics), 단백체학(proteomics) 등 여러 전체학(omics)분야에서 수많은 데이터들이 쏟아져 나오고 있는 가운데 이러한 데이터를 응용할 방법으로 바이오마커 개발이 대두되고 있다.
또 이러한 바이오마커를 개발하는 것에 인공지능(AI, Artifical Inteligence)가 이용되고 있으며 인간이 분석하기엔 너무 많거나 너무 복잡한 경우 적극적으로 이용되고 있다. 그러나 아직 바이오마커 개발 뿐만아니라 다양한 생물학 데이터 분석에선 많은 부분에서 전통적인 머신러닝(PCA, SVM, KNC, HMM 등)방법들이 최고의 선택으로 여기어 지고 있으며, 최근에 와서야 딥러닝과 인공신경망 같은 기술들을 적용하고 있다.
따라서 기존 머신러닝 방법을 사용하던 것에 딥러닝과 같은 인공신경망 기능을 사용해 보고 개선할 부분을 제시하고자하며, 기존 머신러닝에서 제공하지 못했던 새로운 방법을 딥러닝을 통해 제시해본다.
작품 내용
따라서 여러 인공신경망 기술을 적용해보고 기존 머신러닝 방법에서 더 개선 시킬 방법을 모색하고 추후 연구에 대한 가능성을 제시하고자 한다.
현재는 유전자 예측의 목적으로 HMM 알고리즘을 이용하여 진행하고 있지만, 이 연구에선 CAE를 이용하여 서열로부터 rbcL유전자 서열 여부를 판단하는 모델을 제작하여 해보았다.
또 모델을 AE를 이용할 경우, 서열을 복원하여 사용할 수 있단 점에 주목하여 일부 서열로부터 인공적으로 엽록체 유전체 전체 서열을 출력하는 서열을 제작하였다.
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