DNA Chip is able to show DNA-Data that includes diseases of sample to User by using complementary characters of DNA. So this paper studied Neural Network algorithm for Image data processing of DNA-chip. DNA chip outputs image data of colors and intensities of lights when some sample DNA is putted on DNA-chip, and we can classify pattern of these image data on user pc environment through artificial neural network and some of image processing algorithms. Ultimate aim is developing of pattern classifying algorithm, simulating this algorithm and so getting information of one's diseases through applying this algorithm. Namely, this paper study artificial neural network algorithm for classifying pattern of image data that is obtained from DNA-chip. And, by using histogram, gradient edge, ANN and learning algorithm, we can analyze and classifying pattern of this DNA-chip image data. so we are able to monitor, and simulating this algorithm.
In this study we propose an automatic reading system for diagnostic DNA chips. We define a general specification for an automatic reading system and propose a possible implementation method. The proposed system performs the whole reading process automatically without any user intervention, covering image acquisition, image analysis, and report generation. We applied the system for the automatic report generation of a commercialized DNA chip for cervical cancer detection. The fluorescence image of the hybridization result was acquired with a $GenePix^{TM}$ scanner using its library running in HTML pages. The processing of the acquired image and the report generation were executed by a component object module programmed with Microsoft Visual C++ 6.0. To generate the report document, we made an HWP 2002 document template with marker strings that were supposed to be searched and replaced with the corresponding information such as patient information and diagnosis results. The proposed system generates the report document by reading the template and changing the marker strings with the resultant contents. The system is expected to facilitate the usage of a diagnostic DNA chip for mass screening by the automation of a conventional manual reading process, shortening its processing time, and quantifying the reading criteria.
DNA칩 영상의 패턴 분류는 인간의 유전적 질병에 대한 유용한 정보를 획득할 수 있다는 점에서 아주 중요한 것이다. 본 논문에서는 DNA칩 영상의 패턴을 분류하기 위해 신경망의 학습 알고리즘 중 Back-propagation과 Self Organizing Map을 이용하여 패턴을 분류하는 알고리즘을 개발하고 이들의 결과를 비교 분석하였다. 또한 개발한 알고리즘은 PC 환경 및 S3C2440 (ARM920T)을 CPU Core로 사용한 MV2440 보드에서 실험하여 그 결과를 디스플레이 함으로써 사용자가 다양한 환경에서 보다 쉽게 유전자 정보를 얻는데 도움을 줄 수 있도록 하였다.
본 논문은 여성 자궁경부암의 원인이 되는 인두유종 바이러스(papillomavirus)를 진단하기 위한 HPY-DNA 칩의 영상으로부터 탐촉자(probe)의 위치를 찾아내고 각 탐촉자에서의 교잡반응(hybridization) 여부를 결정하기 위한영상리 방법의 구현에 관한 것이다. HPV-DNA 칩은 22종의 HPV를 알아내기 위한 탐촉자들과 환자 샘플과 항상 반응하는 마커들로 구성되어 있다. 침 영상에서 탐촉자 들의 위치는 마커와 상대적으로 고정되어 있어서 도터(dotter)와 스캐너(scanner)의 정밀도에 따른 오차만을 갖는다. 한편 각 탐촉자는 진단신뢰도를 높이기 위하여 4번 씩 인쇄된다. 본 논문은 마커들간의 상대거리와 탐촉자의 중복 인쇄라는 사전정보를 템플릿 정합방법과 결합하여 안정적으로 마커를 찾고, 교잡반응 여부를 정확히 분류하는 방법을 제시한다. 정규화된 상관도를 정합도(matching measure)로 채택하여, 마커들의 상대적 위치에 대하여 평균을 취하면 안정적으로 마커를 찾을 수 있다는 것을 실험을 통하여 보인다. 또한 이미 계산된 정합도를 특징(feature) 값으로 사용하여 4개의 중복 탐촉자에 대한 평균 특징 값을 분류(classification)하면 탐촉자의 교잡반응 여부를 정확히 알아낼 수 있다는 실험 결과를 보인다.
본 논문에서는 마이크로어레이 처리를 위한 새로운 이미지 분석 알고리즘과 격자 반점들의 위상 정보를 이용하여 격자의 위치를 결정하는 방법을 제시한다. 마이크로어레이는 유전자의 발현량의 측정을 위해서 수만 혹은 수십 만개의 유전자에 대해서 한번에 실험을 할 수 있는 장비이다. 한번의 실험으로 생성되는 데이터 양이 엄청나게 많기 때문에 자동화된 분석이 필요하다. 이 마이크로어레이의 실험 결과는 16-비트 회색조 이미지 파일로 하나의 유전자가 여러 개의 픽셀로 뭉쳐져 있는 반점(spot)이 격자 구조형태로 나타난다. 본 논문에서 이미지 데이터에서 그래프 구조를 생성하여 이들 반점이 어느 격자에 속하는지 결정하는 알고리즘과 격자 구조의 기울어짐을 측정하여 격자의 정확한 위치와 모양을 결정하는 방법을 제시하고 실제 이미지 데이터를 통한 많은 실험 결과를 보여 준다.
한국생물정보시스템생물학회 2000년도 International Symposium on Bioinformatics
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pp.45-52
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2000
Genomic approach produces massive amount of data within a short time period, New high-throughput automatic sequencers can generate over a million nucleotide sequence information overnight. A typical DNA chip experiment produces tens of thousands expression information, not to mention the tens of megabyte image files, These data must be handled automatically by computer and stored in electronic database, Thus there is a need for systematic approach of data collection, processing, and analysis. DNA sequence information is translated into amino acid sequence and is analyzed for key motif related to its biological and/or biochemical function. Functional genomics will play a significant role in identifying novel drug targets and diagnostic markers for serious diseases. As an enabling technology for functional genomics, bioinformatics is in great need worldwide, In Korea, a new functional genomics project has been recently launched and it focuses on identi☞ing genes associated with cancers prevalent in Korea, namely gastric and hepatic cancers, This involves gene discovery by high throughput sequencing of cancer cDNA libraries, gene expression profiling by DNA microarray and proteomics, and SNP profiling in Korea patient population, Our bioinformatics team will support all these activities by collecting, processing and analyzing these data.
본 논문에서는 교잡반응된 스팟을 템플릿 정합법으로 감지하는 온-오프 형태의 DNA 마이크로어레이 영상의 자동분석을 위한 새로운 비선형 정합도를 제안한다. HPV DNA 칩의 목표 스팟은 인유두종 바이러스(HPV)의 종을 알아내기 위해서 설계된다. 제안하는 척도는 전체 템플릿 영역을 이진 문턱값으로 양극화하여 스팟 영역 내의 밝은 화소의 개수를 취해서 얻는다. 이 척도를 추정된 마커 위치의 정확도 관점에서 평가하여 정규화된 상관도보다 우수함을 보인다.
본 논문에서는 DNA칩 이미지 처리시스템을 위한 완전 그리딩 알고리즘을 제안한다. DNA칩 이미지를 분석하여 처리할 수 있는 많은 DNA칩 분석 시스템이 있다. 하지만 이전의 시스템들은 정확한 이미지 처리를 통한 올바른 유전자 발현정보를 얻기 위해서 많은 사용자의 개입이 필요한 단점이 있었다. 본 논문에서는 사용자의 개입이 없는 정확한 자동 이미지 처리를 위해서, $\varepsilon$-그래프 모델링 기법을 제시하고, MBR, Mass, Geometry 등 세가지 종류의 반점(spot) 중심을 이용한 완전 그리딩 알고리즘을 제안한다. 제시된 이미지 처리 기술은 완전한 자동 DNA칩 분석 시스템으로, 사용자의 개입없이도 정확한 DNA칩 위치 정보를 얻을 수 있다.
최근 마이크로어레이 실험기술의 개발로 인해서 생물학자들은 한꺼번에 수천 혹은 수만 개의 유전자 발현실험이 가능하게 되었다. 마이크로어레이를 이용한 유전자 발현 패턴 분석에 필요한 이미지의 분석 작업은 사용자의 많은 수작업이 필요하며, 올바른 결과를 얻기 위해서 많은 주의가 필요하다. 그러므로 사용자의 수작업을 최소화하고 정확한 발현결과를 얻기 위해서 마이크로어레이 이미지의 자동 분석 방법이 필요하다. 일반적으로 마이크로어레이 데이타는 반점(spot) 위치의 변동이나 모양, 크기가 고르지 않는 것과 같은 다양한 문제로 인하여 자동 분석이 어렵다. 특히 블록과 반점의 주소를 결정하는 것은 마이크로어레이 분석 중 어려운 단계이며, 대부분 상용 프로그램에서는 수작업을 통해서 해결하거나, 수작업이 필요한 반자동시스템을 이용하고 있다. 본 논문에서는 균일 격자(regular grid) 구조 탐색을 이용하여 새로운 블록과 반점의 주소를 결정하는 알고리즘을 소개한다. 본 알고리즘에서는 입력된 반점들의 중심점을 이용하여, 균등 일직선 서열(equally spaced and collinear sequence)을 생성하고 이를 통하여 이미지의 기울기와 단위길이를 계산한다. 계산되어진 기울기와 단위길이를 이용하여 가상점을 허용한 균등 일직선서열을 다시 생성하고, 이를 이용하여 마이크로어레이의 주소를 결정한다. 실험 결과 다양한 실험 데이터에 대하여 매우 안정적이며, 신뢰성이 높은 결과를 얻을 수 있었다. 본 알고리즘에 대한 자세한 정보는 http://jade.cs.pusan.ac.kr/~autogrid에 정리되어 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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