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141.

MCAo 허혈동물모델에서 육미지황탕 효능에 관한 프로테오믹스 연구

김영옥, 조동욱, 강봉주, Kim. Young-Ok, Cho. Dong-Wuk, Kang. Bong-Joo 한국한의학연구원 韓國韓醫學硏究院論文集 8 Pages

한국한의학연구원 韓國韓醫學硏究院論文集 2007, Vol.13 No.1 153-160 (8 pages)

김영옥, 조동욱, 강봉주, Kim. Young-Ok, Cho. Dong-Wuk, Kang. Bong-Joo 저

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142.

Toxicoproteomic identification of $TiO_2$ nanoparticle-induced protein expression changes in mouse brain

Jeon. Yu-Mi, Park. Seul-Ki, Lee. Mi-Young 한국통합생물학회 Animal cells and systems 8 Pages

한국통합생물학회 Animal cells and systems 2011, Vol.15 No.2 107-114 (8 pages)

Jeon. Yu-Mi, Park. Seul-Ki, Lee. Mi-Young 저

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143.

An Automated High Throughput Proteolysis and Desalting Platform for Quantitative Proteomic Analysis

Arul. Albert-Baskar, Han. Na-Young, Lee. Hookeun 한국질량분석학회 Mass spectrometry letters 5 Pages

한국질량분석학회 Mass spectrometry letters 2013, Vol.4 No.2 25-29 (5 pages)

Arul. Albert-Baskar, Han. Na-Young, Lee. Hookeun 저

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144.

Fungal Secretome for Biorefinery: Recent Advances in Proteomic Technology

Adav. Sunil S., Sze. Siu Kwan 한국질량분석학회 Mass spectrometry letters 9 Pages

한국질량분석학회 Mass spectrometry letters 2013, Vol.4 No.1 1-9 (9 pages)

Adav. Sunil S., Sze. Siu Kwan 저

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145.

Differential Protein Quantitation in Mouse Neuronal Cell Lines using Amine-Reactive Isobaric Tagging Reagents with Tandem Mass Spectrometry

Cho. Kun, Park. Gun-Wook, Kim. Jin-Young, Lee. Sang-Kwang, Oh. Han-Bin, Yoo. Jong-Shin 한국질량분석학회 Mass spectrometry letters 4 Pages

한국질량분석학회 Mass spectrometry letters 2010, Vol.1 No.1 25-28 (4 pages)

Cho. Kun, Park. Gun-Wook, Kim. Jin-Young, Lee. Sang-Kwang, Oh. Han-Bin, Yoo. Jong-Shin 저

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146.

Influence of CO2 concentration on carbon concentrating mechanisms in cyanobacteria and green algae: a proteomic approach

Ramanan. Rishiram, Vinayagamoorthy. Nadimuthu, Sivanesan. Saravana Devi, Kannan. Krishnamurthi, Chakrabarti. Tapan 한국조류학회(藻類) Algae 7 Pages

한국조류학회(藻類) Algae 2012, Vol.27 No.4 295-301 (7 pages)

Ramanan. Rishiram, Vinayagamoorthy. Nadimuthu, Sivanesan. Saravana Devi, Kannan. Krishnamurthi, Chakrabarti. Tapan 저

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147.

다양한 웹 데이터를 이용한 특정 유기체의 단백질 상호작용 데이터베이스 개발

황두성, Hwang. Doo-Sung 한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part D. Part D 6 Pages

한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part D. Part D 2002, No.0 1091-1096 (6 pages)

황두성, Hwang. Doo-Sung 저

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이 논문은 단백질 상호작용 데이터베이스 개발에 관해 기술한다. 개발된 시스템의 특징으로서는 첫째, 생물학자들의 직접적인 실험을 통해 얻어진 단백질 상호작용 및 유전인자 데이터를 제공한다. 둘째, 생물학적으로 관련 있는 다양한 형식의 데이터를 wrapper를 통해 광범위하게 분포된 웹사이트들로부터 추출한다. 셋째, 다양한 웹 데이터들 간의 어휘적, 의미적 이질성을 완화하기 위해 wrapper-mediator에 의한 계층적 모듈 구조를 이용하여 추출된 데이터는 통합 과정을 거친 후, 데이터베이스 저장 및 검색을 가능하게 하였다....
148.

단백질 구조 예측을 위한 서열 연관 규칙 탐사

김정자, 이도헌, 백윤주, Kim. Jeong-Ja, Lee. Do-Heon, Baek. Yun-Ju 한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part D. Part D 8 Pages

한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part D. Part D 2001, No.0 553-560 (8 pages)

김정자, 이도헌, 백윤주, Kim. Jeong-Ja, Lee. Do-Heon, Baek. Yun-Ju 저

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방식 중 단백체학(proteomics)는 유전체의 최종 산물인 단백질을 직접적으로 다룬다는 측면에서 그 효용성에 대해 많은 기대를 모으고 있다. 본 논문에서는 단백질의 기능을 결정하는 가장 중요한 요소 중 하나인 단백질의 구조를 예측하기 위한 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 단백질의 일차 구조인 아미노산 서열에 타나나는 부서열간의 연관성이 해당 단백질의 이차 혹은 삼차 구조를 결정하는 중요한 단서임을 설명하고, 아미노산 부서열간의 연관성을 표현하기 위한 모델로서 서열 연관 규직을 정의한다. 서열 연관 규칙의 유용성을...
149.

단위 신경망을 이용한 단백질 기능 예측

황두성, Hwang. Doo-Sung 한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 6 Pages

한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 2006, No.0 1-6 (6 pages)

황두성, Hwang. Doo-Sung 저

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단백질의 기능 예측 모델은 guilt-by-association 개념을 바탕으로 단백질-단백질 상호작용 맵을 이용하고 있다. 이 방법은 목표 단백질이 기능이 알려진 단백질과 상호작용이 없는 경우 기능 예측이 불가능하다. 본 논문에서는 단백질 기능 예측 모델을 K-class 다중 분류 문제로 재 정의하고 단백질-단백질 상호작용 데이터 및 단백질의 알려진 속성 등을 학습 모델에 이용한 단위신경망의 설계와 응용을 제안한다. 제안하는 모델은 Yeast 단백질 데이터의 기능 예측에서 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용하는 방법에 비해 분류...
150.

Watersheds 기반 계층적 이진화를 이용한 단백질 반점 분할 알고리즘

김영호, 김정자, 김대현, 원용관, Kim. Youngho, Kim. JungJa, Kim. Daehyun, Won. Yonggwan 한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 8 Pages

한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 2005, No.0 239-246 (8 pages)

김영호, 김정자, 김대현, 원용관, Kim. Youngho, Kim. JungJa, Kim. Daehyun, Won. Yonggwan 저

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생물학자가 단백질을 검색하고 분석하기 위해서는 2차원 젤 전기영동(2DGE : Two Dimensional Gel Electrophoresis) 실험을 해야 한다. 실험 결과는 2차원 영상이 생성된다. 2차원 영상에서 단백질 반점의 패턴 분석을 위해 2차원 젤 영상에 펼쳐진 단백질 반점들을 영상처리를 통해 분할하고, 대조 그룹의 단백질 패턴과 비교분석을 통해 밝히고자하는 단백질 반점을 찾아내야 한다. 단백질 반점을 분할하는 알고리즘에 있어서 기존에는 가우시안 함수를 적용하였지만, 최근 들어 형태학 분리개념에 의한 Watersheds 영역기반...

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