마이크로어레이 실험 및 분석 데이터 처리를 위한 통합 관리 시스템의 설계와 구현

Design and Implementation of Integrated System for Microarray Data

  • 이미경 (부산대학교 전자계산학과) ;
  • 최정현 (부산대학교 전자계산학과) ;
  • 조환규 (부산대학교 전자계산학과, 부산대학교 컴퓨터 및 정보통신연구소)
  • 발행 : 2003.06.01

초록

마이크로어레이 기술이 널리 이용됨에 따라 마이크로어레이 이미지 데이터와 이미지 분석 데이터들이 급격히 늘어나고 있다. 그러나 국내에서는 그 데이터들을 효율적으로 관리하기 위한 시스템이 개발되어 공개된 경우가 없다. 그리고 마이크로어레이 실험은 한 실험실에서 분석하고 연구할 수 있는 유전자의 수가 제한되어 있으므로 서로 다른 연구실에서 실험한 연구 결과들을 공유함으로써 실험의 중복을 막을 수 있고 그 연구 결과들을 축척할 수 있다. 본 논문에서는 마이크로어레이 이미지 데이터를 처리 및 관리하기 위한 통합 시스템, WEMA(Web management of MicroArray)를 개발하였다. WEMA는 마이크로어레이 데이터 표준 규정의 제안인 MIAME(Minimal Information About a Microarray Experiment)에서 정의한 데이터 요소를 바탕으로 데이터 스키마를 설계하였으며 마이크로어레이 실험 설계에 따라 체계적으로 데이터를 관리하기 위해서 공동적인 데이터 단위를 정의하였다. WEMA의 주요 기능은 마이크로어레이 이미지 및 분석 데이터의 효율적인 관리, 데이터입출력의 통합 기능, 메타 파일 생성 등이다. 본 WEMA 시스템을 이용해서 실제로 한 식물 분자 생물학 연구실에서 만들어내는 마이크로어레이 이미지 데이터를 처리, 관리한 결과 생물학자들이 마이크로어레이 데이터를 체계적으로 관리, 분석할 수 있었으며 연구자들간의 데이터 교환 및 의사 소통이 원활히 이루어졌다.

As DNA microarrays are widely used recently, the amount of microarray data is exponentially increasing. Until now, however, no domestic system is available for the efficient management of such data. Because the number of experimental data in a specific laboratory is limited, it is necessary to avoid redundant experiments and to accumulate the results using a shared data management system for microarrays. In this paper, a system named WEMA (WEb management of Micro Arrays) was designed and implemented to manage and process the microarray data. WEMA system was designed to include the basic feature of MIAME (Minimal Information About a Microarray Experiment), and general data units were also defined in the system in order to systematically manage the data. The WEMA system has three main features: efficient management of microarray data, integration of input/ouput data, and metafile processing. The system was tested with actual microarray data produced by a molecular biology laboratory, and we found that the biologists could systematically manage and easily analyze the microarray data. As a consequence, the researchers could reduce the cost of data exchange and communication.

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참고문헌

  1. ArrayDB Software
  2. Nucleic Acids Research v.29 no.1 The Stanford microarray database Gavin,S.;H.B.Tima;K.Andrew(et al.)
  3. IBM Systems Journal v.40 GeneX : An open source gene expression database and integrated tool set Harry,M.;S.Jason;Z.Jiaye(et al.)
  4. Genome Research v.11 Argus-A new database system for web-based analysis of multiple microarray data sets Jason,C.;M.W.Griffin;A.G.Michael(et al.)
  5. Genome Biology 3: software0003.1-0003.6 Bioarray software envir onment(base0 : a platform for comprehensive management and analysis of microarry data Lao,H.S.;T.Carl;V.C.Johan(et al.)
  6. MAGE-ML (MicroArray and GeneExpression - Markup Language)
  7. Microarray Biochip Technology Mark,S.
  8. MIAME(Minimum Information About A Microarray Experiment)
  9. Partisan array LIMS
  10. DNA Microarrays and Gene Expression from experiments to data analysis and modeling Pierre,B.;G.W.Hatfield
  11. Stanford Microarray Database