• Molecular & Cellular Toxicology
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• 제3권sup4호
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• pp.33.2-33.2
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• 2007

• 대한예방의학회:학술대회논문집
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• 대한예방의학회 2002년도 하계워크샵 연제집
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• pp.76-88
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• 2002

• 한국유전체학회:학술대회논문집
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• 한국유전체학회 2005년도 The 14th Korea Genome Conference
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• pp.66-66
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• 2005

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제11권6호
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• pp.907-914
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• 2001

A whole genome analysis for monitoring specific changes in gene expression, using microarrays or proteome profiling of the same, are the two tools that have already revolutionized current approaches for studying disease. These methods are particularly important in cancer research as there are many overexpressed genes, and their products remain uncharacterized. This article presents a general overview of these technologies and their applications for studying cancer.

• 방사선산업학회지
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• 제7권2_3호
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• pp.109-113
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• 2013

In a previous study, a relatively high dose of gamma radiation (1 kGy) did not fully induce typical SOS genes such as sulA, recA, recN, and din in Salmonella Typhimurium (S. Typhimurium) (Lim et al. 2008, Gene expression profiles following high-dose exposure to gamma radiation in Salmonella enterica serovar Typhimuium. J. Radiat. Ind. 3:111-119). In this study, we examined changes in the transcriptional repertoire of S. Typhimurium after a dose of 10 Gy using DNA microarrays. It was found that more than half (~65%) of the 26 up-regulated genes belong to the SOS regulon: ten genes are typical SOS genes, and seven genes are Salmonella prophage genes, which are known to be activated by LexA cleavage. Among 29 down-regulated genes, the function of five genes with the most decreased expression is associated with carbohydrate transport and energy production. This suggests that upon exposure to gamma radiation cells may cease growing by reducing the metabolic activity, and repair DNA damage using a DNA repair system such as the SOS response system. The difference in expression of the SOS genes between a high (1 kGy) and low (10 Gy) dose of radiation shows the possibility that cells may opt for one of multiple regulatory circuits in response to the specific gamma radiation dose.

• 한국미생물생명공학회:학술대회논문집
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• 한국미생물생명공학회 2002년도 학술발표대회
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• pp.66-66
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• 2002

• 한국영양학회:학술대회논문집
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• 한국영양학회 2003년도 연합학술대회
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• pp.132.1-132.1
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• 2003

• 유전체소식지
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• 제6권1호
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• pp.12-23
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• 2006

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2001년도 제2회 생물정보 워크샵 (DNA Chip Bioinformatics)
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• pp.97-115
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• 2001

cDNA microarray technology allows the monitoring of expression levels for thousands of genes simultaneously. Many statistical analysis tools become widely applicable to the analysis of cDNA microarray data. In this talk, we consider a two-way ANOVA model to differentiate genes that have high variability and ones that do not. Using this model, we detect genes that have different gene expression profiles among experimental groups. The two-way ANOVA model is illustrated using cDNA microarrays of 3,800 genes obtained in an experiment to search for changes in gene expression profiles during neuronal differentiation of cortical stem cells.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.183-187
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• 2002

DNA microarray는 분자생물학 및 DNA 컴퓨팅 분야에 널리 사용되고 있는 실험 도구이다. DNA microarray를 이용하는 한 예는 알려진 유전자 집합을 바탕으로 하여 hybridization을 통해 새로운 DNA 서열을 분석하는 것이다. 이를 위한 가장 간단한 방법은 알려진 유전자의 모든 서열을 DNA microarray 상에 올려놓는 것이지만 이는 결과의 정확도 및 칩 제작비용 면에서 비효율적이다. 따라서 일반적으로는 유전자 서열 정보를 파악한 후 일련의 DNA 서열을 선택하는 probe 디자인 과정을 거친다. 그러나 현재 유전자 서열을 바탕으로 최적의 probe 집합을 찾는 결정적인 방법이 존재하고 있지 않다. 이에 본 논문은 oligo DNA microarray을 이용한 DNA 서열 분석 문제에 있어서 가능한 많은 유전자를 인식하면서 최소의 probe 개수를 갖는 집합을 찾는 방법을 제안한다. 제시된 방법은 가능한 probe 집합들로 해집합을 구성한 후, 유전알고리즘을 이용한 진화 과정을 통해 목적하는 probe 집합을 찾는다. 본 논문에서는 GenBank로부터 얻은 일련의 유전자 집합을 대상으로 실험하였으며 그 결과를 분석하였다.