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Oh Jaeik,Hwa Chanwoong,Jang Dongjun,Shin Seungjae,Lee Soojin,Kim Jiwon,Lee Sang Eun,Jung Hae Rim,Oh Yumi,Jang Giyong,Kwon Obin,An Joon-Yong,Cho Sung-Yup 생화학분자생물학회 2022 Experimental and molecular medicine Vol.54 No.-
N6-Methyladenosine (m6A) RNA modification plays a critical role in the posttranscriptional regulation of gene expression. Alterations in cellular m6A levels and m6A-related genes have been reported in many cancers, but whether they play oncogenic or tumor-suppressive roles is inconsistent across cancer types. We investigated common features of alterations in m6A modification and m6A-related genes during carcinogenesis by analyzing transcriptome data of 11 solid tumors from The Cancer Genome Atlas database and our in-house gastric cancer cohort. We calculated m6A writer (W), eraser (E), and reader (R) signatures based on corresponding gene expression. Alterations in the W and E signatures varied according to the cancer type, with a strong positive correlation between the W and E signatures in all types. When the patients were divided according to m6A levels estimated by the ratio of the W and E signatures, the prognostic effect of m6A was inconsistent according to the cancer type. The R and especially the R2 signatures (based on the expression of IGF2BPs) were upregulated in all cancers. Patients with a high R2 signature exhibited poor prognosis across types, which was attributed to enrichment of cell cycle- and epithelial–mesenchymal transition-related pathways. Our study demonstrates common features of m6A alterations across cancer types and suggests that targeting m6A R proteins is a promising strategy for cancer treatment.
진동 기반 물체 인식 기술 및 관련 기계 학습 모델의 최적화
오승재(Seungjae Oh),최승문(Seungmoon Choi) 한국HCI학회 2019 한국HCI학회 학술대회 Vol.2019 No.2
본 논문은 물질의 차이에 따른 투과 진동의 변화를 인식하여 물질을 구별하는 기술과 관련 기계 학습모델을 제안한다. 해당 시스템은 손가락에 착용 가능한 형태의 하드웨어로 제작되었고, 진동의 발생과 인식을 위해서 사용자는 두 손가락에 하드웨어를 착용한 상태로 물체를 잡는다. 테스트를 위하여 총 16 개의 서로 다른 물질로 구성된 입방체를 사용하였다. 물질을 투과한 진동의 패턴을 면밀하게 분석하기 위하여 단시간 푸리에 변환(Short-time Fourier Transform, STFT) 및 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 사용하였다. 최종적으로, 수집한 진동 데이터의 분류를 위해서 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)을 사용하였으며, 해당 기계학습 모델을 최적화하는 과정에 대해서 중점적으로 논의하고자 한다.