Gene Expression Pattern Analysis Using Aspect Model-based Dimensionality Reduction

Aspect model 기반의 차원 축소를 이용한 유전자 발현데이터 분석

본 논문에서는 aspect model을 이용한 차원 축소 기반의 유전자 발현 데이터 분석을 제시한다. Aspect model은 은닉변수모델의 하나로서, 이를 이용하여 유전자 발현 데이터에 대한 확률적 학습 과정을 통해 특징적 발현 패턴을 추출할 수 있다. 또한 모델로부터 커널함수를 유도함으로써 발현패턴에 기반한 유전자간의 유사도를 자연스럽게 측정할 수 있다. 모델에 의해 정의되는 은닉공간 차원 수는 데이터 permutation 기반의 검증을 통해 결정한다. 효모 (yeast)의 세포 주기(cell cycle) 관련 발현데이터네 대한 실험에서, 주기별 특징 발현 패턴을 추출할 수 있었다. 또한 aspect model로부터 유도된 커널 기반의 유사도 척도를 이용함으로써, 동일 기능 또는 동일 complex 범주에 속하는 유전자 쌍 예측에서 기본적인 상관계수에 의한 방법에 비해 보다 향상된 성능을 얻을 수 있었다.