A Graph Model and Analysis Algorithm for cDNA Microarray Image

cDNA 마이크로어레이 이미지를 위한 그래프 모델과 분석 알고리즘

  • 정호열 (부산대학교 전자계산학과) ;
  • 황미녕 (부산대학교 전자계산학과) ;
  • 유영중 (부산외국어대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 조환규 (부산대학교 전기전자정보컴퓨터공학부)
  • Published : 2002.08.01

Abstract

In this Paper we propose a new Image analysis algorithm for microarray processing and a method to locate the position of the grid cell using the topology of the grid spots. Microarray is a device which enables a parallel experiment of 10 to 100 thousands of test genes in order to measure the gene expression. Because of the huge data obtained by a experiment automated image analysis is needed. The final output of this microarray experiment is a set of 16-bit gray level image files which consist of grid-structured spots. In this paper we propose one algorithm which located the address of spots (spot indices) using graph structure from image data and a method which determines the precise location and shape of each spot by measuring the inclination of grid structure. Several experiments are given from real data sets.

본 논문에서는 마이크로어레이 처리를 위한 새로운 이미지 분석 알고리즘과 격자 반점들의 위상 정보를 이용하여 격자의 위치를 결정하는 방법을 제시한다. 마이크로어레이는 유전자의 발현량의 측정을 위해서 수만 혹은 수십 만개의 유전자에 대해서 한번에 실험을 할 수 있는 장비이다. 한번의 실험으로 생성되는 데이터 양이 엄청나게 많기 때문에 자동화된 분석이 필요하다. 이 마이크로어레이의 실험 결과는 16-비트 회색조 이미지 파일로 하나의 유전자가 여러 개의 픽셀로 뭉쳐져 있는 반점(spot)이 격자 구조형태로 나타난다. 본 논문에서 이미지 데이터에서 그래프 구조를 생성하여 이들 반점이 어느 격자에 속하는지 결정하는 알고리즘과 격자 구조의 기울어짐을 측정하여 격자의 정확한 위치와 모양을 결정하는 방법을 제시하고 실제 이미지 데이터를 통한 많은 실험 결과를 보여 준다.

Keywords

References

  1. D. J. Duggan, M. Bittner, Y. Chen, P. Meltzer, and J. M. Trent, 'Expression profiling using eDNA microarrays,' Nature Genetics, Vol.21 , pp. 10-14, 1999 https://doi.org/10.1038/4434
  2. R. Ekins and F. Chu, 'Microarrays: their origins and applications,' Trends in Biotechnology, Vol.17, pp. 217-218, 1999 https://doi.org/10.1016/S0167-7799(99)01329-3
  3. N. Brandle, H. Chen, H. Bischof, and H. Lapp, 'Robust parametric and semi-parametric spot fitting for spot array image,' Proceedings of Intelligent Systems for Molecular Biology, pp. 43-49, 2000
  4. J. Buhler, T. Ideker, and D. Haynor, 'Dapple: Improved Techniques for Finding Spots on DNA Microarrays,' University of Washinton CSE Technical Report UWTR 2000-08-05, 2000
  5. C.S. Brown, P. C. Goodwin, and P. K. Sorger, 'Image metrics in the statistical analysis of DNA microarray data,' Proceedings of National Academy of Sciences of the United States of America, Vol.98, pp, 8944-8949, 2001 https://doi.org/10.1073/pnas.161242998
  6. M. Steinfath, W. Wruck, H, Seidel, H. Lehrach, U. Radelof, and J. O'Brien, 'Automated image analysis for array hybridization experiments,' Bioiniormatics, Vol.17, pp. 634-641, 2001 https://doi.org/10.1093/bioinformatics/17.7.634
  7. http://rana.stanford.edu/software/
  8. M. Eisen, P. Spellman, P. Brown, and D. Botstein, 'Cluster analysis and display of genome-wide expression patterns,' Proceedings of National Academy of Sciences of the United States of America, Vol.95, pp. 14863-14868, 1998 https://doi.org/10.1073/pnas.95.25.14863
  9. http://www.biodiscovery.com/
  10. http://www.mediacy.com/arraypro.htm
  11. M. Schena, Microarray Biochip Technology, Eaton Publishing, 2000
  12. http://llmpp.nih.gov/lymphoma/data/rawdata/