@conference{박준영2024네트워크,

title = {네트워크 분석을 통한 화합물 표현형 효과 추론},

author = {박준영 and 유선용},

url = {https://www.dbpia.co.kr/pdf/pdfView.do?nodeId=NODE11861866&googleIPSandBox=false&mark=0&minRead=5&ipRange=false&b2cLoginYN=false&icstClss=010000&isPDFSizeAllowed=true&accessgl=Y&language=ko_KR&hasTopBanner=true},

year  = {2024},

date = {2024-01-01},

urldate = {2024-01-01},

booktitle = {한국정보과학회 학술발표논문집},

journal = {한국정보과학회 학술발표논문집},

pages = {423–425},

publisher = {한국정보과학회},

abstract = {약물은 예상치 못한 부작용을 유발할 수 있기 때문에 개발과정에서 잠재적인 부작용을 식별하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 약물의 활성 성분인 화합물의 인체에 대한 잠재적인 부작용을 식별하는 데 있어서 네트워크 분석과 Random Walk with Restart(RWR) 알고리즘을 병행하여 활용한다. 다양한 화합물에 의해 유도될 수 있는 표현형을 예측하고, 이를 통해 독성을 평가하는 접근방식을 진행한다. 단백질 상호작용 네트워크 구축과 분석을 통해 화합물과 유전자 상호작용의 복잡성을 포착하고 잠재적인 부작용을 효율적으로 식별할  수  있다. 또한 화합물과 유전자,  표현형간의 연관성 정보를  활용하여  화합물의 효과를  도출하고, 통계적 기법을 활용하여 신뢰성 높은 표현형을 추론할 수 있다. 이는 약물 독성 예측과 새로운 약물 표적 발견에 기여할 수 있는 가능성을 보여주며 약물 스크리닝 방법의 개선에 유의미한 정보를 제공한다},

keywords = {Network analysis},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}