• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2006.02a
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• pp.46-55
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• 2006

(주)지노믹트리는 DNA 마이크로어레이 기술을 기반으로 하는 분자진단회사로서, 다음의 세가지 사업에 전력하고 있다. 첫째는 독창적이며 특화된 바이오마커 발굴기술 (MAGIC system)을 바탕으로 각종 암진단을 위한 바이오마커 개발연구 두 번째는 당사의 원천 기술인 다중동시검출 시스템을 이용한 질병 진단 시스템 및 증폭시스템 세 번째는 마이크로어레이 기술을 이용한 유전자 발현 분석, Array CGH, DNA 메틸레이션 분석 그리고 miRNA 검출 등의 지노믹스시대의 연구를 위한 토탈솔루션을 제공하고 있다. 지난 5년간의 마이크로어레이 기반기술을 이용한 자체연구 활동을 수행하면서 축적된 마이크로어레이 관련기술 노-하우들을 국내 마이크로어레이 연구자들에게 공급하기 위하여 노력하고 있다. 특히 당사의 지노믹서비스 부문은 유전자 발현 분석 솔루션 제공을 위해서 자체적으로 제작하여 공급하고 있는 human cDNA(17K/25K) 및 rat cDNA (5.0K) 마이크로어레이, Human (22K) 및 mouse (10K) 올리고뉴클레오타이드 마이크로 어레이 그리고 미생물 연구를 위한 대장균 (6K) 및 폐렴균 (2.2K) 올리고뉴클레오타이드 마이크로어레이 제공 및 이를 이용한 유전자 발현 분석 서비스를 제공하고 있다. 체적으로 제작되는 마이크로어레이 서비스는 2001년 도입한 ISO9001 품질인증시스템의 기반하에서 제작부터 생산까지의 엄격한 품질관리 과정을 거쳐서 고품질의 마이크로어레이를 이용한 분석서비스를 제공 하고 있다. 또한 고객요구형 서비스를 위하여 국외 유수의 마이크로어레이 회사 (Agilent, Microarray Inc, TIGR, Eurogentec 등)의 whole genome 기반의 마이크로어레이 제품을 이용한 분석서비스를 제공하고 있으며 마이크로어레이 실험을 위해서 필수적으로 이용되고 있는 시약 (labeling kit), 마이크로어레이 hybridization을 위한 hardware (hybridization chamber, hnay centrifuge)등을 자체적으로 개발하여 공급하고 있다. DNA copy number 측정을 위한 Array CGH 분석을 위해서는 자체적으로 제작공구하고 있는 human cDNA 마이크로어레이 (17K/25K) 그기고 rat (5.0K) 마이크로어레이를 이용한 분석서비스 및 whole genome 기반의 Agilent 올리고뉴클레오타이드 CGH 어레이 (44K, 35Kb resolution)를 이용한 분석서비스를 제공하고 있다. Epigenetic study를 하는 연구자들을 위한 메틸레이션 마이크로어레이 분석 서비스를 제공하고 있다. 기존분석법인 Bisulfite 처리기반의 분석이 아닌 enzyme digestion후 PCR 증폭방법을 이용한 분석방법을 이용함으로써, bisulfite 처리에 의한 DNA 손실문제를 최소화 하였다. 현재 50개의 문헌을 통해 잘 보고된 메틸레이션 유전자들에 대한 분석서비스를 제공하고 있으며, 지속적으로 표적컨텐츠의 숫자를 증가시킬 예정이다. 최근 많은 연구자들의 관심을 끌고 있는 micro RNA 검출을 위한 DNA 마이크로어레이 서비스를 제공할 예정이다 (2006년 3월 출시). 현재 까지 알려진 약 320개의 모든 miRNA를 탑재하고 있는 소형 DNA 마이크로어레이를 이용한 분석서비스로서 1장의 마이크로어레이 실험을 통하여 알려진 모든 miRNA의 비교분석이 가능하다. 마이크로어레이 실험 뿐만 아니라 data 분석을 위한 software도 상당히 중요한 비중을 차지하고 있다 이를 위하여 (주)지노믹트리는 Agilent에서 개발한 GeneSpring GX (유전자 발현 분석), Signet (마이크로어레이 database) 및 GeneSpring GT (SNP 분석)를 공급하고 있다. 통계적인 기반 지식의 없은 일반 user들을 위한 간편하면서도 종합적인 기능을 포함하고 있는 우수한 프로그램으로 이미 국제적으로 많은 인정을 받고 있다. (주)지노믹트리는 국내외 많은 연구자들의 경제적, 시간적 연구여건을 고려한 마이크로어레이 토탈솔루션을 제공하고 있으며, 실험 분석에서 data 마이닝 그리고 마이크로어레이 실험 디자인에 이르는 토탈솔루션을 제공하고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.955-957
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• 2004

DNA 마이크로어레이(microarray)란 새로운 개념의 기술이 도입되면서, 이를 이용하여 유전체(genome)를 탐색하거나, 동시에 수천 개의 유전자간의 상호작용을 관찰 할 수 있게 되었다. 이러한 이점으로 인하여, 많은 DNA 마이크로어레이 실험이 시행되고 있다. DNA 마이크로어레이 실험으로 생성되는 이미지 데이터는 그 양이 방대하고, 분석하는 연구자에 따라 판정이 달라질 수 있으므로, 이를 효율적으로 분석할 수 있는 방법들이 필요하게 되었다. 하지만, 마이크로어레이 이미지 데이터는 반점(Spot) 위치의 변동이나 반점의 모양, 크기가 고르지 않는 것과 칼은 다양한 문제로 인하여 자동적으로 분석하기는 어렵다. 본 논문에서는 마이크로어레이의 균일 격자(regular grid) 구조 탐색을 이용하여 새로운 주소 결정 알고리즘을 소개한다.

• KSBB Journal
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• v.22 no.6
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• pp.387-392
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• 2007

Recently, microfluidic biochips for DNA microarray are providing a number of advantages such as, reduction in reagent volume, high-throughput parallel sample screening, automation of processing, and reduction in hybridization time. Particularly, the enhancement of target probe hybridization by decrease of hybridization time is an important aspect highlighting the advantage of microfluidic DNA microarray platform. Fundamental issues to overcome extremely slow diffusion-limited hybridization are based on physical, electrical or fluidic dynamical mixing technology. So far, there have been some reports on the enhancement of the hybridization with the microfluidic platforms. In this review, their principle, performance, and outreaching of the technology are overviewed and discussed for the implementation into many bio-applications.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.295-297
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• 2003

본 논의에서는 cDNA 마이크로어레이 분석에서 다변량 분석의 한 방법인 Hotelling의 T제곱 통계량을 이용하여 유의적 유전자군을 검색하고, 이 유전자군을 사용하여 검사자료를 두군으로 분류하는데 단변량 t통계량에 기초한 접근보다 얼마나 효율적인지를 평가하고자 한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.30 no.10
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• pp.544-555
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• 2003

Since the result data from DNA microarray experiments contain a lot of gene expression information, adequate analysis methods are required. Hierarchical clustering is widely used for analysis of gene expression profiles. In this paper, we study leaf-ordering, which is a post-processing for the dendrograms output by hierarchical clusterings to improve the efficiency of DNA microarray data analysis. At first, we analyze existing leaf-ordering algorithms and then present new approaches for leaf-ordering. And we introduce a software HCLO(Hierarchical Clustering ＆ Leaf-Ordering Tool) that is our implementation of hierarchical clustering, some of existing leaf-ordering algorithms and those presented in this paper.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.18 no.1
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• pp.115-127
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• 2005

DNA microarray experiments allow us to study expression of thousands of genes simultaneously, Normalization is a process for removing noises occurred during the microarray experiment, Print-tip is regarded as one main sources of noises, In this paper, we review normalization methods most commonly used in the microarray experiments, Especially, we investigate the effects of print-tips through simulated data sets.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.724-726
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• 2004

DNA 마이크로어레이 기술의 발전은 암의 조기 발견 및 예후 예측을 가능하게 해주었으며, 이와 관련된 많은 연구가 진행 중이다. 마이크로어레이 데이터의 분류에서 관련 유전자들의 선택은 필수적이며, 유전자 선택방법은 분류기와 짝을 이루어 특징-분류기를 형성한다. 이제까지 여러 가지 특징-분류기를 사용하여 마이크로어레이 데이터를 분류해 왔지만, 알고리즘의 한계와 데이터의 결함 등으로 인하여 최적의 특징-분류기를 찾기 어려웠다. 따라서 앙상블 분류기를 이용하여 높은 분류성능을 얻는 방법이 시도되어왔으며. 최적의 것을 찾기 위하여 유전자 알고리즘이 사용되기도 했다. 본 논문에서는 이를 발전시켜 다양한 최적의 앙상블을 생성하기 위해 종분화 방법을 사용한다. 림프종 암 데이터에 대하여 leave-one-out cross-validation을 적용한 결과, 제안한 방법으로 다양한 최적해를 탐색하는 것을 확인할 수 있었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.22 no.3
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• pp.617-626
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• 2009

A series of recent papers reported that the inter-gene correlations in Affymetrix microarray data sets were strong and long-ranged, and the assumption of independence or weak dependence among gene expression signals which was often employed without justification was in conflict with actual data. Qui et al. (2005) indicated that applying the nonparametric empirical Bayes method in which test statistics were pooled across genes for performing the statistical inference resulted in the large variance of the number of differentially expressed genes. Qui et al. (2005) attributed this effect to strong and long-ranged inter-gene correlations. Klebanov and Yakovlev (2007) demonstrated that the inter-gene correlations provided a rich source of information rather than being a nuisance in the statistical analysis and they developed, by transforming the original gene expression sequence, a sequence of independent random variables which they referred to as a ${\delta}$-sequence. We note in this report using two cDNA microarray data sets experimented in this country that the strong and long-ranged inter-gene correlations were still valid in cDNA microarray data and also the ${\delta}$-sequence of independence could be derived from the cDNA microarray data. This note suggests that the inter-gene correlations be considered in the future analysis of the cDNA microarray data sets.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.301-303
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• 2001

최근 DNA 칩 또는 마이크로어레이 기술의 발전으로 인해 한 세포 내의 수천 개의 유전자의 발현 정도를 동시에 측정할 수 있게 되었다. 이러한 마이크로어레이 데이터를 분석해서 암의 경과나 세포의 주기적 변화 등에 영향을 미치는 유전자들을 알아낼 수 있다. 본 논문에서는 베이지안망을 이용해서 마이크로어레이 데이터를 분석, 백혈병의 경과를 예측한다. 베이지안망은 다수의 변수들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 각 유전자들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 각 유전자들간의 확률적 관계를 사람이 알아보기 쉬운 형태로 학습할 수 있다는 장점이 있다. 마이크로어레이 데이터에 대해서 학습된 베이지안망은 백혈병 경과 예측에 대해서 기존의 방법보다 뛰어난 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.706-708
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• 2002

DNA 마이크로어레이 실험으로 나온 데이터들을 클러스터링하는 것은 유전자의 기능과 유전자의 네트워크를 파악해 나가는데 도움을 주게 된다. 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 방법은 그러한 실험 분석에서 가장 보편적으로 사용되는 방법이다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링을 통해서 나온 결과 트리에 대해서, 트리의 리프 노드들을 재배열함으로써, 인접한 리프 노드들간의 거리의 종합이 최소가 되도록 하는 문제인 리프오더링 방법을 다루었고, 새로운 리프오더링 알고리즘을 제안하였다. 그리고, 이를 포함한 여러 리프오더링 방법들에 대한 실험 및 생물학적인 분석을 하였다.