• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권1호
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• pp.79-84
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• 2010

두 개의 이차원 단백질 전기영동 영상에서 한쪽 영상의 각 반점이 다른 영상의 어느 반점과 일치하는 지 알아내는 일은 단백질의 생성과 소멸, 변이 등을 알 수 있게 하는 중요한 일이다. 단백질 반점은 주로 2차원 전기영동에 의해 분리된다. 이 과정은 조직의 상태, 실험 조건 등에 따라 같은 단백질이라도 그 위치가 조금씩 다르게 된다. 각 반점을 정합하여 보면 균일하지 않은 비선형 변환 관계를 이룬다. 그러나 국지적으로 보면 반점 사이의 토폴로지가 유지되는 것을 볼 수 있다. 본 연구는 이러한 토폴로지의 유지에 착안하여 반점끼리 정합하는 방법을 제안한다. 토폴로지의 유사성을 비교하기 위하여 이웃한 반점과의 거리와 각도를 비교하였다. 실험을 통하여 제안한 방법이 우수함을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권3호
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• pp.323-328
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• 2006

단백질 분석에 사용하는 이차원 젤 영상에서 단백질은 반점으로 나타난다. 같은 세포에서 추출한 두 젤 영상을 비교하면 같은 단백질은 비슷한 위치의 반점으로 나타난다. 정상 세포와 암 세포의 젤 영상을 비교하면 달라진 단백질을 알 수 있으므로 이는 신약개발의 중요한 정보가 된다. 젤 영상은 생물학적 실험 방법으로 만들어지므로 반점의 위치가 일정하지 않아 자동으로 정합하기 매우 어렵고, 이 문제는 NP-hard임이 밝혀졌다. NP-hard 문제를 푸는 방법으로 신경회로망이 널리 쓰이므로 그 중 젤 영상 정합에 적당한 홉필드 신경망으로 문제를 해결하였다. 두 젤 영상의 반점의 위치와 거리를 매개변수로 하는 에너지 함수를 정의하였고, 이 에너지 함수가 최소로 되는 두 반점이 같은 단백질이라 판정한다. 에너지 함수는 검토중인 반점뿐만 아니라 이웃한 반점도 함께 검사하도록 하여 단순한 거리 개념만이 아니라 전체 반점의 형태를 반영하도록 하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권6호
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• pp.561-574
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• 2008

2차원 전기영동 영상 분석 프로그램의 반점 검출 단계는 영상 분할 알고리즘을 사용해서 겔 영상을 반점 영역으로 분할하고 각 반점 영역을 반점 형태 모형에 정합하여 다음 단계에 필요한 반점 정보를 정량화한다. 현재 영상 분할 알고리즘으로는 분수령 기법이 일반적으로 사용되며, 대표적인 반점 형태 모형으로는 가우스 모형, 확산 모형이 있다. 확산 모형이 가우스 모형보다 실제의 반점 형태에 좀 더 가깝기는 하지만, 반점 형태는 매우 다양하며 특히 x-축과 y-축에 대해서 비대칭적인 형태를 보인다. 반점이 비대칭적 형태인 이유는 2-DE 처리가 통상 이상적인 환경 하에서 이루어질 수 없기 때문에 단백질이 완전히 확산되지 못하기 때문으로 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 비대칭 확산 모형을 제안한다. 비대칭 확산 모형은 초기에는 단백질이 하나의 원으로부터 확산되지만, 시간이 흐름에 따라 x-축과 y-축에 대해서 비대칭적으로 확산된다고 가정한 모형이다. 실험으로서 19개의 겔 영상에 대해서 세 모형별로 반점 정합을 수행하고 세 모형의 비교를 위해서 SNR의 평균을 구하였다. 실험결과인 SNR의 평균은 가우스 모형이 14.22dB, 확산 모형이 20.72dB, 비대칭 확산 모형이 22.85dB이었다. 실험결과로써 비대칭 확산 모형이 가우스 모형과 확산 모형에 비해서 반점 정합에 보다 더 효율적이며 적합한 모형임을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권5호
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• pp.601-608
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• 2007

2 Dimensional Gel Electrophoresis(2DGE) is an essentialmethodology for analysis on the expression of various proteins. For example, information for the location, mass, expression, size and shape of the proteins obtained by 2DGE can be used for diagnosis, prognosis and biological progress by comparison of patients with the normal persons. Protein spot matching for this purpose is comparative analysis of protein expression pattern for the 2DGE images generated under different conditions. However, visual analysis of protein spots which are more than several hundreds included in a 2DGE image requires long time and heavy effort. Furthermore, geometrical distortion makes the spot matching for the same protein harder. In this paper, an iterative algorithm is introduced for more efficient spot matching. Proposed method is first performing global matching step, which reduces the geometrical difference between the landmarks and the spot to be matched. Thus, movement for a spot is defined by a weighted sum of the movement of the landmark spots. Weight for the summation is defined by the inverse of the distance from the spots to the landmarks. This movement is iteratively performed until the total sum of the difference between the corresponding landmarks is larger than a pre-selected value. Due to local distortion generally occurred in 2DGE images, there are many regions in whichmany spot pairs are miss-matched. In the second stage, the same spot matching algorithm is applied to such local regions with the additional landmarks for those regions. In other words, the same method is applied with the expanded landmark set to which additional landmarks are added. Our proposed algorithm for spot matching empirically proved reliable analysis of protein separation image by producing higher accuracy.