• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.247-249
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• 2004

마이크로어레이 기술은 근래에 개발된 신기술로써 동시에 수천-수만 개의 유전자 발현을 측정할 수 있어 다양한 생물학적 연구에 이용되고 있다. 여러 단계의 실험 과정과 이를 통해 얻은 다량의 데이터를 처리하기 위해서는 이를 효율적으로 관리. 저장, 분석할 수 있는 통할 정보 관리 시스템을 필요로 한다. 현재 외국에서는 몇몇 관리시스템이 개발되어 있고. 국내에서도 WEMA 등이 있지만 아직 데이터 관리부분에 기능이 치우쳐 있다. 따라서 우리는 복잡한 자료구조를 가지는 마이크로어레이의 실험 정보와 각 단계별 처리 정보 등을 사용자의 관점에서 효과적이고 체계적으로 관리할 수 있고, 데이터 정규화 및 다양한 통계적 분석 기능을 갖춰 불필요한 시간과 비용을 줄임으로써 마이크로어레이 연구에 도움을 주고자 통합 분석관리 시스템 cMAMS (cDNA Microarray Analysis and Management System)를 개발하였다. 웹 기반으로 구현된 cMAMS는 데이터를 저장, 관리하는 부분과 데이터를 분석하는 부분, 그리고 모든 관련 점보가 저장되는 데이터베이스 부분으로 구성되어 있다 데이터관리부분에서는 WEMA의 계층적 데이터구조론 도입해 관리의 효율성을 높이고 시스템의 이용자를 시스템운영자, 프로젝트관리자, 일반사용자로 구분하여 데이터 접근을 제한함으로써 보안성을 높였다. 통계처리 언어 R로 구현된 데이터분석 부분은 7 단계의 다양한 분석(전처리 정규화, 가시화, 군집분석. 판별분석, 특이적 발현 유전자 선뿐, 마이크로어레이 간의 상판분석)이 가능하도록 구현하였고, 분석결과는 데이터베이스에 저장되어 추후에 검토 및 연구자간의 공유가 가능하도록 하였다. 데이터베이스는 실험정보가 저장된 데이터베이스, 분석결과가 저장된 데이터베이스, 그리고 유전자 정보 탐색을 위한 데이터베이스로 분류해 데이터를 효율적으로 관리할 수 있게 하였다. 본 시스템은 LiNUX를 운영체계로 하고 데이터베이스는 MYSQL로 하여 JSP, Perl. 통계처리 언어인 R로 구현되었다.

• 응용통계연구
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• 제29권3호
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• pp.437-448
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• 2016

서로 상관있는 유전자들의 발현조절이 질병이나 종양의 발생에 영향을 미치기 때문에 단일유전자 분석 대신 공통의 생물학적 요소를 지닌 유전자 집단 분석이 각광을 받게 되었고 생물학적으로 좀더 설명하기 쉬운 결과를 얻게 되었다. 표현형에 따라 유의한 차이를 보이는 유전자 집단을 찾는 여러 방법들이 있지만, 대부분의 방법들이 집단에 속한 유전자들의 표현형에 따른 발현의 차이를 탐색하거나 유전자들 사이의 공발현 구조가 다른지 탐색하는 것이다. 본 연구에서는 특이발현과 특이공발현의 차이를 모두 고려하는 탐색방법을 제시하였고 p53이란 유전자 자료와 모의자료를 이용하여 제시한 방법의 성능을 알아 보았다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권3호
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• pp.397-408
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• 2009

마이크로어레이 기술은 수만 개 유전자의 발현 패턴을 동시에 관찰하는 것을 가능하게 하였고, 이들을 하나씩 검정하여 찾아낸 특이발현 현상을 보이는 유전자를 중심으로 질병의 진단, 치료법 정립과 신약 개발을 위한 기본 정보를 확립하였다. 그러나 개별 유전자분석의 여러 문제점이 발견되면서 유전자들을 생물학적 대사경로나 염색체 위치가 같은 것끼리 묶은 집단을 분석하여 질병의 발생이나 생존에 영향을 미치는 집단을 찾는 방법이 제시되었다. 이러한 유전자 집단의 유의성에 대한 연구는 2002년에 MIT에서 비롯되어 GSEA, SAM-GS와 중심극한 정리의 개념을 이용한 모수적 방법인 PAGE 등이 사용되고 있다. 본 논문에서는 이들 통계량의 구조적 한계를 극복하고 계산이 간단한 새로운 모수적 방법을 제안하고 자료 분석을 통하여 효율성을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.22-24
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• 2006

마이크로어레이는 전체 유전체 수준의 mRNA 발현 여부에 대한 측정이 가능하다는 점에서 분자생물학의 실험 도구로서 가장 강력한 도구 중에 하나로 부각되어 있다. 현재까지 마이크로어래이의 결과로부터 유사한 발현 패턴을 찾기 위한 여러 가지 바이클러스터링 알고리즘들이 개발되어 왔다. 하지만 대다수의 알고리즘들이 최적의 바이클러스터들을 찾기보다는 일정 수준의 가능한 바이클러스터의 결과만을 제시하고 있다. 본 논문에서는 다른 개체집단들과 상호 진화하는 공진화적 학습에 의한 진화연산 기법을 통하여 유전자-조건의 매트릭스로부터 열과 행을 동시에 클러스터링하는 공진화적 바이클러스터링 알고리즘(co-evolutionary biclustering algorithm: CBA)을 제안하고자 한다. CBA는 유전자발현 데이터에서 유전자-조건의 상호의존적인 부성분들로 구성된 최적화 문제에 적합한 계산방식이라고 할 수 있다. 인간 유전자 발현 데이터에 대한 실험 결과. 제시한 알고리즘은 이전의 알고리즘에 비해 발견한 바이클러스터의 패턴 유사도에 있어서 우수한 성능을 보이고 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.747-752
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• 2011

마이크로어레이 분류는 전형적으로 분류기 디자인과 에러 추정이 현저하게 작은 샘플에 기반한다는 것과 교차 검증 에러 추정이 대다수의 논문에 사용된다는 주목할 만한 두 가지 특징을 소유한다. 마이크로어레이 난소 암 데이터는 수 만개의 유전자 발현으로 구성되어 있고, 이러한 정보를 동시에 분석하기 위한 어떤 체계적인 절차도 없다. 본 논문에서는, 통계에 따라 유전자의 우선순위를 정함으로써 표지유전자를 선택하였고, 널리 보급되어 있는 분류 규칙인 선형 분류 분석, 3-nearest-neighbor와 결정 트리 알고리즘은 표지 유전자를 선택한 데이터와 선택하지 않는 데이터의 분류 정확도 비교를 위해 사용되어졌다. ANOVA를 이용하여 선택된 표지 유전자를 포함하는 마이크로어레이 데이터 셋에 선영 분류분석 규칙을 적용한 결과 97.78%의 가장 높은 분류 정확도와 가장 낮은 예측 에러 추정치를 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.315-320
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• 2008

오늘날 인간 genome프로젝트와 같은 종합적인 연구의 궁극적 목적을 달성하기 위해서는 이들 연구로부터 획득한 대량의 관련 데이터에 대해 새로운 현실적 의미를 부여할 수 있어야 한다. 이러한 맥락에서 유전자 발현 분석 시스템과 염기 서열 분석 시스템의 구축이 포스트 genome 시대를 맞이하여 새롭게 주복을 받고 있다. 최근에는 종양의 특정 부 클래스가 특정 염색체와 관련되어 있다는 사실이 밝혀지면서, 마이크로어레이는 유전자 발현 정보를 기반으로 암의 분류와 예측을 통한 진단 분야에도 활용되기 시작했다. 본 논문에서는 암에 걸린 흰쥐 외피 기간 세포 분화 실험에서 얻어진 3840 유전자의 마이크로어레이 cDNA를 이용하여 데이터의 정규화를 거쳐 정보력 있는 유전자 목록을 별도로 추출할 수 있는 시스템을 고안하고 보다 정보력 있는 유전자를 선택하기 위해 조합 방법을 제안하였다. 그리고 제안한 시스템과 방법론의 가능성을 실험을 통해 검증하였다. 그 결과 PC-ED 조합이 98.74%의 정확도와 0.04%의 MSE를 보여 단일 유사성 척도를 사용하여 유전자 목록을 생성하고 실험을 수행한 경우보다 분류 성능이 향상되었다.

• 응용통계연구
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• 제24권6호
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• pp.1077-1094
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• 2011

마이크로어레이 유전자 발현 데이터인 yeast cdc15에 대해 시계열 데이터의 특성을 반영한 푸리에 계수를 이용한 검정통계량과 FDR 다중비교법을 이용하여 차별화된 유전자를 선별한 후 선별된 유전자들에 대해 모형기반 군집방법, K-평균법, PAM, SOM, 계층적 Ward 군집방법과 Fuzzy 군집방법을 실시하였다. 군집방법에 따른 특성을 알아보고 군집화 결과와 내부유효성 측도로 연결성 측도, Dunn 지수와 실루엣 값을 살펴본다. 또한 GO분석을 통한 생물학적 의미도 파악해본다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.197-207
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• 2010

대용량(High-throughput) 형태로 얻어진 cDNA 마이크로어레이 데이터에 다양한 데이터 마이닝 기법을 적용하면 서로 다른 조직에서 추출한 유전자의 발현정도를 비교할 수 있고 정상세포와 암세포에서 발현량의 차이를 보이는 DEG(Differently Expression Gene) 유전자를 추출할 수 있다. 이들을 이용하여 병을 진단할 수 있을 뿐만 아니라, 암의 진행 단계(Cancer Stage)에 따른 치료 방법을 결정할 수 있다. 마이크로어레이를 기반으로 한 대부분의 암 분류자는 기계학습 기법을 이용하여 암 관련 유전자를 추출하여, 이들 유전자를 총체적으로 이용하여 독립 샘플의 클래스(암, 정상)를 판정한다. 하지만 유전자의 발현량의 차이뿐만 아니라 유전자와 유전자의 상관관계의 변화가 질병 진단에 활용될 수 있다. 대부분의 질병은 단독 유전자의 변이에 의한 것이 아니라 유전자의 모듈로 이루어진 유전자조절네트워크의 변이에 의한 것이기 때문이다. 본 논문에서는 조건에 따라 특이적 관계를 나타내는 유전자 쌍을 식별하여, 이들 유전자 쌍을 이용한 유전자 분류 모듈을 생성한다. 분류 모듈을 이용한 암 분류 방법이 기존의 암 분류 방법보다 높은 정확도로 암과정상 샘플을 분류함을 보여주고 있다. 분류 모듈을 구성하는 유전자의 수가 상대적으로 적으므로 임상키트로의 개발도 고려할 수 있다. 향후 분류 모듈에 속하는 유전자의 기능적 검증을, GO(Gene Ontology)를 활용함으로서, 밝혀지지 않은 새로운 암 관련 유전자를 식별하고, 분류 모듈을 확대하여 암 특이적 유전자조절네트워크 구성에 활용할 계획이다.

• 응용통계연구
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• 제23권4호
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• pp.705-713
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• 2010

마이크로어레이 실험 결과로부터 생존예측지표를 개발하는 일은 관찰 유전자수가 환자의 수보다 훨씬 많고 또 반응변수가 중도절단이 포함된 생존시간이기 때문에 어려운 작업이다. 또한 개별유전자 분석의 문제점이 대두되면서 동일한 대사기능을 수행하는 유전자들의 집합을 대상으로 분석하는 방법이 대두되고 있다. DLBCL 환자들의 마이크로어레이 유전자 발현 자료와 생존시간, 유전자들의 대사경로 정보를 바탕으로 생물학적 해석이 쉬운 생존예측지표를 찾고 그 정확성을 검정하는 pilot study를 실시하였다. 또한 유전자 걸러내기가 지표의 효율성에 미치는 영향력도 비교하여 보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권4호
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• pp.741-753
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• 2011

마이크로어레이 유전자 발현데이터인 효모데이터를 이용하여 군집분석을 실시하였다. 모형기반 군집방법, K-평균법, 중앙값 중심분포 (PAM), 자기 조직화 지도 (SOM), 계층적 Ward 군집방법을 이용하여 군집화를 실시하고, 연결성 측도 (connectivity), Dunn지수, 실루엣 측도 (silhouette)를 이용하여 각 군집방법에 대한 유효성을 측정하고 군집분석 결과를 비교하고자한다.