• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1271-1280
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• 2010

인간의 질병과 가축의 특성에 영향을 주는 유전자들의 상호작용을 규명하는 방법으로 전통적인 통계방법들이 사용되었지만, 유전자와 같은 고차원의 데이터에는 적합하지 않았다. 따라서 다중인자 차원축소방법이 제안되었다. 다중인자 차원축소방법은 모형에 대한 가정이 필요하지 않는 비모수적 방법으로 이분형 자료에 적용 가능 하지만, 연속형 데이터에는 적용할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 일반화 분류 성능이 뛰어난 서포트 벡터 머신 알고리즘을 통해 연속형 자료를 가공하여 다중인자 차원축소방법에 적용하였다. 아울러 한우의 6번 염색체내 6개의 후보 단일염기다형성을 대상으로 연속형 자료인 실제 한우의 경제형질에 서포트 벡터 머신을 이용한 다중인자 차원축소방법을 적용함으로써 한우의 경제형질에 연관된 우수 유전자 상호작용의 조합을 규명하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권5호
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• pp.667-678
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• 2010

인간의 유전자 상호작용을 분석하기 위해 제시된 다중인자 차원축소방법은 연속형자료에는 적용할 수 없다. 그래서 이를 보완한 CART 알고리즘을 활용한 확장된 다중인자 차원축소방법이 제안되었다. 하지만 CART 알고리즘을 활용한 확장된 다중인자 차원축소방법의 검정력이 밝혀지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 모의실험을 통하여 CART 알고리즘을 활용한 확장된 다중인자 차원축소방법의 우수한 검정력을 평가하고, 확인된 검정력을 바탕으로 실제 한우 데이터에 적용하여 한우의 경제형질에 영향을 주는 우수 유전자조합을 규명하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권2호
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• pp.277-287
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• 2013

광범위 유전자 관련 연구에서는 유전자-유전자 상호작용을 규명하는 것은 매우 중요하다. 최근 유전자-유전자 상호작용을 규명하는데에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 그 중 하나로 더미 다중인자 차원축소법이다. 이 연구의 목적은 모의실험을 통해 유전자-유전자 상호작용 파악하기 위한 더미 다중인자 차원축소의 검증력을 평가하는 것이다. 또한 이 방법을 적용하여 한우모집단에서 경제형질을 위한 단일 염기 다형성의 상호작용 효과를 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권4호
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• pp.867-876
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• 2013

대사증후군은 심혈관질환의 발생을 증가시키는 주요 요인으로 알려져 왔다. 특히 만성적인 대사장애로 여러 질병이 한 개인에게서 복합되어 나타나는 대사증후군의 경우 우리나라에서도 유병률이 점차 증가하는 추세이다. 이에 본 연구는 다중인자 차원 축소 방법을 이용하여 대사증후군의 위험도를 확인하고 여러 대사증후군 진단 조합 중에서 가장 위험한 조합을 제시하는 데 목적을 둔다. 자료는 질병관리본부에서 실시한 제 5기 국민건강영양조사 1차년도 (2010년)자료를 이용하여 성인 중에서 분석방법에 적용이 가능한 3,990명을 대상자로 결정하였다. 다중인자 차원 축소 방법을 적용시킨 결과 대사증후군에 가장 위험한 단일 요인은 복부비만이었고, 복부비만을 포함한 대사증후군 진단 조합은 복부비만과 고지혈증, 고혈압이 가장 위험한 것으로 나타났다. 이것은 대사증후군의 새로운 진단 결과이다. 특히, 남성의 경우는 복부비만, 저 HDL-콜레스테롤혈증, 고혈압이 가장 위험한 조합으로 확인되었고 체질량 지수가 $25kg/m^2$이상인 사람에게서는 복부비만, 고지혈증, 고혈당의 조합이 가장 위험한 대사증후군 조합이었다.

• 응용통계연구
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• 제22권2호
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• pp.435-442
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• 2009

통계모형의 상호작용 효과를 분석하기 위해 비모수적인 방법인 다중인자 차원 축소(MDR) 방법을 사용해왔다. MDR 방법은 사례-대조 데이터에만 적용 할 수 있다. 본 논문에서는 연속형 데이터에도 적용 할 수 있는 더미(dummy) 변수를 활용한 MDR방법을 소개한다. 아울러 이를 통해 한우의 주요 경제형질인 등심단면적 (longissimus muscle dorsi area: LMA), 도체중(carcass cold weight: CWT), 일당증체량(average daily gain: ADC)에 영향을 주는 우수 유전자 단일염기다형성(SNP)을 규명한다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1247-1255
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• 2016

Kim과 Lee (2015)는 한우의 등급과 지방산을 향상시키는 우수한 FABP4 유전자를 선별하였다. 본 연구의 목적은 유전자를 확장하여 한우의 경제형질에 영향을 미치는 우수한 유전자형을 선별하는 것이다. 확장된 유전자는 한우의 등급과 지방산과 깊은 연관이 있다고 밝혀진 FABP4, SCD, FASN, SREBPs이다. 우리는 환경적인 요인을 제거하여 보정된 경제형질 값을 활용하여 보정된 경제형질 값에 다중인자차원축소 방법을 적용한다. 그 결과 한우의 등급, 지방산을 향상시키는 우수한 유전자와 유전자형을 선별했다.

• 응용통계연구
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• 제22권6호
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• pp.1239-1247
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• 2009

인간의 질병 또는 가축의 경제적인 특성에 관한 유전자의 규명은 매우 중요한 관심사이며, 우리나라 축산업을 대표하는 한우의 유전자원 보존과 능력향상은 매우 중요한 과제이다. 이를 연구하기 위해 기존 EST_based SNP 연관지도를 사용하여 발굴한 유전자로 연구되어왔으나 이는 통계학적 모델에 기반한 연관지도 작성법으로 실제 위치와는 차이가 있을 수 있다. 따라서 Lee (2009)에 의해 EST_based SNP 연관지도와 염기서열 분석으로 작성되어지는 Gene on sequence를 함께 고려하여 한우의 경제형질 연관 후보 DNA marker들이 발견되었다. 한편, 통계모형의 상호작용 효과를 고려할 때, 유전자와 같은 범주형 data에서 범주가 많을 경우 상호작용의 조합이 많아지므로 종종 모수들의 상호작용에 대한 해석과 모형을 결정하는 것이 어려울 수 있다. 그래서 비모수적인 방법으로 다중인자 차원축소방법 (MDR)을 사용해왔으며, 사례_대조 데이터에만 적용가능 MDR방법을 연속형 데이터에도 적용하기 위해 CART알고리즘을 적용한 확장된 다중인자 차원축소방법(E-MDR)이 제안되었다. 본 연구에서는 새롭게 발견된 단일염기다형성 (SNP)으로부터 E-MDR방법을 적용하여 한우의 경제형질(일당중체량, 근내지방도)에 영향을 주는 우수 유전자 단일염기다형성을 규명하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권3호
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• pp.467-474
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• 2012

인간의 질병과 가축의 경제적인 특성은 하나의 유전자가 아닌 여러 유전자의 상호작용의 영향을 더 많이 받는다고 알려져 있다. 본 논문에서는 유전적인 효과만을 밝혀내기 위해 선형회귀모형을 활용하여 환경적인 요인을 보정하고, 최근 한우의 맛과 육질에 영향을 준다고 밝혀진 단일염기다형성 5개 (Oh 등, 2011)를 이용해 한우의 경제형질에 영향을 주는 우수 유전자 조합을 선별하고 우수 유전자형을 밝힌다. 이때, 많은 유전자들 중에서 우수한 유전자를 찾기 위한 비모수적인 방법인 다중인자 차원 축소 방법을 이용하여 단일 유전자의 효과보다 상호작용의 효과가 한우의 경제형질에 더 많은 영향을 준다는 사실을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1331-1339
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• 2013

지질 단백질 리파제 (lipoprotein lipase; LPL) 유전자는 지방산 합성을 조절하는 유전자로 알려져 있다. 특히, 한우의 LPL 유전자 내의 지방산 합성과 단일염기다형성 (SNP) 사이의 유전적 연관성이 밝혔진 바 있다. 최근에는 LPL 유전자 내의 3가지 SNP 즉, c.322G>A, c.329A>T 그리고 c.1591G>A는 한우의 불포화 지방산 조성과 도체형질과 관련된 새로운 유전자로 밝혀진 바 있다 (Oh 등; 2013). 본 논문은 최근 밝혀진 3개의 새로운 LPL 유전자를 활용 한우의 도체경제형질은 물론 맛과 향이 좋은 여러 경제형질에 영향을 주는 우수 유전자 조합을 선별하려 하였다. 우수 유전자 선별 조합을 선별하기 위해 유전자 조합 방법으로 많이 활용되는 다중인자 차원 축소 방법을 이용하였다. 순수 유전자 효과만의 결과를 활용하기 위해 실험에서 얻어진 자료의 환경요인을 보정한 후 분석을 시도하였다 (Matsuhashi 등, 2011).

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권3호
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• pp.677-685
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• 2015

인간의 질병 또는 가축의 경제적인 특성은 단일 유전자보다는 여러 유전자들의 상호작용에 의한 영향을 많이 받는다. 본 연구에서는 이러한 유전자들의 상호작용을 규명하기 위해 기존에 사용되었던 방법들의 단점을 보완한 에스엔피 하비스트 방법을 이용하였다. 사용된 유전자는 최근 한우의 육질에 영향을 미치는 지방산 조성과 깊은 연관이 있다고 밝혀진 단일염기다형성 중 SREBPs (g.3270+10274 C>T, g.13544 T>C)와 FABP4 (g.2634+1018 A>T, g.2988 A>G, g.3690 G>A, g.3710 G>C, g.3977-325 T>C, g.4221 A>G)이며, 경제형질은 한우의 맛과 향에 영향을 주는 올레인산, 불포화지방산, 근내지방도를 이용하였다. 먼저 에스엔피 하비스트 방법을 이용하여 경제형질에 영향을 주는 우수 유전자 조합을 찾은 뒤 다중인자차원축소방법을 이용하여 단일염기다형성 조합 내의 우수 유전자형도 함께 규명하였다.