Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference (한국생물정보학회:학술대회논문집)

Korean Society for Bioinformatics (한국생명정보학회)
권호 표지

Molecular Profiling of Clinical Features in Breast Cancer Using Principal Component Analysis

주성분 분석 방법을 이용한 유방암의 임상적 특징과 관련된 유전자 분석

  • Han, Mi-Ryung (Seoul National University Biomedical Informatics (SNUBI)) ;
  • Lee, Seok-Ho (Seoul National University Biomedical Informatics (SNUBI)) ;
  • Han, Won-Shik (Department of Surgery and Cancer Research Institute, Seoul National University College of Medicine) ;
  • Kim, Mi-Hyeon (Seoul National University Biomedical Informatics (SNUBI)) ;
  • Noh, Dong-Young (Department of Surgery and Cancer Research Institute, Seoul National University College of Medicine) ;
  • Kim, Ju-Han (Seoul National University Biomedical Informatics (SNUBI))
  • Published : 2004.11.04
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Abstract

유방암 환자의 임상정보(clinical features)와 cDNA microarray 기술을 이용하여 얻은 유전자 발현 프로파일은 유방암 예후 인자를 찾는 데에 매우 중요하다. 본 논문에서는 임상정보와 유전자 발현 정보를 접목해서 분석하는 방법으로써 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 이용하였다. 이 방법은 다변량 자료의 차원을 줄이는 방법으로써, 대용량 실험 데이터로 인해 발생하는 문제점을 해결하기 위하여 많이 쓰이고 있다. 본 연구에서는 주성분 분석을 이용하여 먼저 한국인 유방암 환자 73명의 cDNA microarray 데이터 차원을 줄이고, 이를 통해 얻어진 주성분(Principal Components)과 임상정보 데이터와의 상관관계를 보았다. One-way ANOVA를 이용한 상관관계 분석 결과의 P-value는 permutation test를 통해 검증하였다. 동일한 방법을 estrogen receptor(ER)(+) 환자 20명과 ER(-) 환자 31명에 적용해본 결과, ER(-) 환자 중에서 재발과 관련된 유전자를 찾을 수 있었다. 주성분 분석을 molecular phenotypic profiles of clinical features에 이용한 결과 발견된 유전자는 유방암의 재발과 관련된 예후 인자로서 의미가 있다.

Keywords