확률적 그래프 모델을 이용한 바이오 셀 정보 추출

본 논문에서는 유전자 생물학 분야의 여러 각도로 세포 간 네트워크를 분석하고, 유전자 생물학 분야를 정보공학 네트워크에 응용하여 수치학적인 표현 모델로 분석 연구하고자 한다. 확률적 그래프 모델을 사용하여 데이터 네트워크로부터 생물학적 통찰력을 확률적 함수적으로 응용해, 복잡한 세포 간 네트워크 보다 단순한 하부모델로 구성하여 유전자 베이스네트워크 논리를 유전자 표현 레벨로 나타낸다. 유전자 데이터로부터 확률적 그래프 모델들을 분석하여 유전자 표현 데이터를 정보공학 네트워크 모델의 방법으로 확장 추론한다.

This study is a numerical representative modelling analysis for applying the process that unravels networks between cells in genetics to Network of informatics. Using the probabilisticgraphicalmodel,theinsightfromthedatadescribingbiologicalnetworksisused formakingaprobabilisticfunction.Ratherthanacomplexnetworkofcells,wereconstructa simple lower-stage model and show a genetic representation level from the genetic based networklogic.Wemadeprobabilisticgraphicalmodelsfromgeneticdataandextendthemto geneticrepresentationdatainthemethodofnetworkmodellingininformatics