Abstract
Cluster analysis of microarray data has been often used to find biologically relevant Broups of genes based on their expression levels. Since many functionally related genes tend to be co-expressed, by identifying groups of genes with similar expression profiles, the functionalities of unknown genes can be inferred from those of known genes in the same group. In this Paper we address a novel clustering approach, called seed clustering, and investigate its applicability for microarray data analysis. In the seed clustering method, seed genes are first extracted by computational analysis of their expression profiles and then clusters are generated by taking the seed genes as prototype vectors for target clusters. Since it has strong mathematical foundations, the seed clustering method produces the stable and consistent results in a systematic way. Also, our empirical results indicate that the automatically extracted seed genes are well representative of potential clusters hidden in the data, and that its performance is favorable compared to current approaches.
마이크로어레이 데이터의 클러스터 분석은 생물학적으로 연관성 있는 유전자 그룹을 찾기 위해 종종 사용되는 방법이다. 기능적으로 연관된 유전자들이 대개 유사한 발현 패턴을 나타내는 특징을 이용하여 유사한 발현 프로파일을 가진 유전자 그룹을 찾아냄으로써 알려지지 않은 유전자들의 기능을 같은 그룹에 속한 다른 유전자로부터 유추할 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 클러스터 분석을 위해 시드 클러스터링 알고리즘을 새로이 제안하고, 이 방법을 마이크로어레이 데이터 분석에 적용해본다. 시드 클러스터링 방법은 주어진 데이터를 계산적으로 분석하여 시드 패턴을 자동 추출하고, 이러한 시드 패턴을 목적 클러스터의 프로토타입 벡터로서 간주하여 클러스터를 생성하는 방법이다. 이러한 시드 클러스터링 방법은 수학적 원리에 기초하고 있기 때문에, 매우 체계적인 방법으로 안정적이며 일관성 있는 클러스터링 결과를 생성할 수 있다. 또한, 실제 마이크로어레이 데이터 분석에 적용해본 결과 데이터에 내재된 각 클러스터를 대표하는 시드 패턴을 매우 효과적으로 자동 추출할 수 있었으며, 클러스터링 결과 또한 타 방법에 비해 다소 우월한 경향을 나타내었다.