본 연구에서는 NSAID계 약물인 sulindac, sulindac sulfone, 그리고 sulindac sulfide 처리에 의한 암세포 생존율에 미치는 영향을 확인하기 위하여, 인간 대장암 세포주인 HCTl16에 각각 10 ${\mu}M$의 NSAID들을 처리하였다. 처리한약물 중 sulindac sulfide에 의한 암세포 생존율이 가장 높게 감소하는 것으로 MTS assay 결과 확인되었다. 또한 sulindac sulfide의 처리 농도가 증가됨에 따라 세포 생존율이 감소하는 것으로 확인되었다. Sulindac sulfide의 처리에 따른 이러한 암 세포 사멸의 분자생물학적 기전을 이해하기 위하여, oligo DNA microarray 실험을 수행하였다. 그 결과, 10 ${\mu}M$의 sulindac sulfide의 처리에 의해 2배 이상 발현이 증가되는 유전자가 23개 확인되었고, 반대로 2배 이상 발현이 감소되는 유전자가 33개 확인되었다. 증가되는 유전자중 3개(NAG-1, DDIT3, PCK2)를 선택하여, RT-PCR과 real-time PCR을 수행하였다. 그 결과 두 실험 모두 DNA microarray 실험결과와 동일하게 발현이 증가되었다. 이 중 sulindac, sulindac sulfone, sulindac sulfide에 의 한 NAG-1 유전자의 발현변화를 RT-PCR과 real-time PCR 방법으로 확인한 결과, sulindac sulfide에 의한 암 억제유전자인 NAG-1의 발현이 가장 많이 발현되었다. 이러한 연구결과는 세포생존율 결과와 비교하였을 때, NAG-1의 높은 발현과 암 세포 생존율의 감소가 관련이 있음을 간접적으로 시사한다. 따라서 이들 연구결과는 sulindac sulfide에 의한 화학적 암 예방법의 분자생물학적 기전을 이해하는데 도움을 줄 것으로 생각한다.
한국생물정보시스템생물학회 2000년도 International Symposium on Bioinformatics
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pp.41-44
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2000
With the advent of DNA microarray and "chip" technologies, gene expression in an organism can be monitored on a genomic scale, allowing the transcription levels of many genes to be measured simultaneously. Functional interpretation of massive expression data and linking such data to DNA sequences have become the new challenges to bioinformatics. I will us yeast cell cycle expression data analysis as an example to demonstrate how special database and computational methods may be used for extracting functional information, I will also briefly describe a novel clustering algorithm which has been applied to the cell cycle data.
Cancer is a major health problem in Oman. It is reported that cancer incidence in Oman is the second highest after Saudi Arabia among Gulf Cooperation Council countries. Based on GLOBOCAN estimates, Oman is predicted to face an almost two-fold increase in cancer incidence in the period 2008-2020. However, cancer research in Oman is still in its infancy. This is due to the fact that medical institutions and infrastructure that play central roles in data collection and analysis are relatively new developments in Oman. We believe the country requires an organized plan and efforts to promote local cancer research. In this paper, we discuss current research progress in cancer diagnosis using machine learning techniques to optimize computer aided cancer detection and classification (CAD). We specifically discuss CAD using two major medical data, i.e., medical imaging and microarray gene expression profiling, because medical imaging like mammography, MRI, and PET have been widely used in Oman for assisting radiologists in early cancer diagnosis and microarray data have been proven to be a reliable source for differential diagnosis. We also discuss future cancer research directions and benefits to Oman economy for entering the cancer research and treatment business as it is a multi-billion dollar industry worldwide.
마이크로어레이는 생명과학 분야에서 사용되는 대규모의 유전자 발현정도를 동시에 측정할 수 있는 도구이다. 마이크로어레이 실험은 많은 양의 데이터를 생성하기 때문에, 자동화된 효과적인 분석기법이 필요하다. 이 논문에서는 약물의 영향 분석을 위해 약물의 투여량 및 투여후의 시간대별로 샘플을 추출하여, 마이크로어레이를 이용하여 유전자의 발현량을 분석하는 경우에, 약물에 대해서 반응하는 유전자를 추출하는 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 유전자의 발현정도값을 이전 시간의 값을 기준값으로 하여 증가, 감소, 답보에 해당하는 기호로 매핑하여, 분석자가 원하는 패턴을 보이는 유전자를 추천한다. 한편, 유전자의 상호간에 많은 영향을 주고 받기 때문에 특정 약물을 투여할 때, 이에 직접적인 영향을 받는 것도 있지만, 이와는 전혀 상관없이 동작하는 것도 있기 때문에, 제안한 방법에서는 이러한 약물 투여와 유의성이 있을 가능성이 있는 유전자만을 전처리과정을 통해서 필터링하는 기법을 활용한다. 제안한 방법은 실제 약물 투여 실험 샘플에 대한 마이크로어레이 데이터에 적용하여 활용가능성을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권2호
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pp.311-324
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2006
The Support Vector Machine(SVM) is very functional and efficient classification method to any other classification analysis method. However, its optimal extension to more than two classes is not obvious. In this paper several multi-category SVM methods are introduced and compared using simulation and real data sets. Also comparison with traditional multi-category classification and SVM based methods is performed.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제21권4호
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pp.349-361
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2014
This paper compares of lasso type estimators in various high-dimensional data situations with sparse parameters. Lasso, adaptive lasso, fused lasso and elastic net as lasso type estimators and ridge estimator are compared via simulation in linear models with correlated and uncorrelated covariates and binary regression models with correlated covariates and discrete covariates. Each method is shown to have advantages with different penalty conditions according to sparsity patterns of regression parameters. We applied the lasso type methods to Arabidopsis microarray gene expression data to find the strongly significant genes to distinguish two groups.
There are some critical drawbacks in the use of biomarkers for a global assessment of the toxicological impacts many chemicals and environmental pollutants have, primarily due to an individual biomarker's specificity for an explicit chemical or toxicant. In other words, the biomarker-based assessment methodology used to analyze toxicological effects lacks a high-throughput capability. Therefore, eco-toxicogenomics, or the study of toxicogenomics with organisms present within a given environmental locale, has recently been introduced with the advent of the so-called "-omics" era, which began with the creation of microarray technologies. Fish are comparable with humans in their toxicological responses and thus data from toxicogenomic studies performed with fish could be applied, with appropriate tools and implementation protocols, to the evaluation of environments where human or animal health is of concern. At present, there have been very active research streams for developing expression sequence tag (EST) databases (DBs) for zebra fish and rainbow trout. Even though few reports involve toxicogenomic studies with fish, a few groups have successfully fabricated and used cDNA microarrays or oligo DNA chips when studying the toxicological impacts of hypoxia or some toxicants with fish. Furthermore, it is strongly believed that this technology can also be implemented with non-model fish. With the standardization of DNA microarray technologies and ample progress in bioinformatics and proteomic technologies, data obtained from DNA microarray technologies offer not only multiple biomarker assays or an analysis of gene expression profiles, but also a means of elucidating gene networking, gene-gene relations, chemical-gene interactions, and chemical-chemical relationships. Accordingly, the ultimate target of eco-toxicogenomics should be to predict and map the pathways of stress propagation within an organism and to analyze stress networking.
임상시험을 위한 표본 수 산정방법에 대해 지금까지 많은 방법이 개발되었고 현재 국내외 임상시험 기관에서 이 방법들을 토대로 표본 수를 산정하고 있다. 하지만 마이크로어레이칩 을 이용한 실험에 필요한 표본 수 산정에 대한 연구는 아직 미비하여 제대로 이용되지 않고 있다. 본 연구의 목적은 마이크로어레이 실험에 필요한 표본 수를 산정하는 데 있어 실제 마이크로어레이 자료의 재현성에 대한 정보를 이용하여 그 지침을 제공하는데 있다. 재현성 비교에서는 5가지 검정방법 즉, Fold change, Two-sample t-test, Wilcoxon rank-sum test, SAM, LPE 방법 별로 재현성을 측정하였다. 발현 값의 표준화 방법에 있어서는 MAS5, RMA 두 가지로 세분화 하였으며 반복수에 따라 상위 20개 또는 100개 유전자에 대한 일치성도 측정하였다. 또한, 표본수를 산정하는데 있어 기존에 제시한 방법에 현실적인 정보를 이용하여 좀 더 세분화하여 실험에 필요한 표본수를 산정해 보았다.
Seo, Bong-Jong;Son, Ji Won;Kim, Hye-Ryun;Hong, Seok-Ho;Song, Haengseok
한국발생생물학회지:발생과생식
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제18권1호
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pp.1-11
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2014
Early growth response 1 (Egr1) is a zinc-finger transcription factor to direct second-wave gene expression leading to cell growth, differentiation and/or apoptosis. While it is well-known that Egr1 controls transcription of an array of targets in various cell types, downstream target gene(s) whose transcription is regulated by Egr1 in the uterus has not been identified yet. Thus, we have tried to identify a list of potential target genes of Egr1 in the uterus by performing multi-step in silico promoter analyses. Analyses of mRNA microarray data provided a cohort of genes (102 genes) which were differentially expressed (DEGs) in the uterus between Egr1(+/+) and Egr1(-/-) mice. In mice, the frequency of putative EGR1 binding sites (EBS) in the promoter of DEGs is significantly higher than that of randomly selected non-DEGs, although it is not correlated with expression levels of DEGs. Furthermore, EBS are considerably enriched within -500 bp of DEG's promoters. Comparative analyses for EBS of DEGs with the promoters of other species provided power to distinguish DEGs with higher probability as EGR1 direct target genes. Eleven EBS in the promoters of 9 genes among analyzed DEGs are conserved between various species including human. In conclusion, this study provides evidence that analyses of mRNA expression profiles followed by two-step in silico analyses could provide a list of putative Egr1 direct target genes in the uterus where any known direct target genes are yet reported for further functional studies.
Since astrocytes were shown to play a central role in maintaining neuronal viability both under normal conditions and during stress such as ischemia, studies of the astrocytic response to stress are essential to understand many types of brain pathology. The micro array system permitted screening of large numbers of genes in biological or pathological processes. Therefore, the gene expression patterns in the in vitro model of astrocytes following exposure to oxygen-glucose deprivation (OGD) were evaluated by using the micro array analysis. Primary astrocytic cultures were prepared from postnatal Swiss Webster mice. The cells were exposed to OGD for 4 hrs at $37^{\circ}C$ prior to cell harvesting. From the cultured cells, we isolated mRNA, synthesized cDNA, converted to biotinylated cRNA and then reacted with GeneChips. The data were normalized and analyzed using dChip and GenMAPP tools. After 4 hrs exposure to OGD, 4 genes were increased more than 2 folds and 51 genes were decreased more than 2 folds compared with the control condition. The data suggest that the OGD has general suppressive effect on the gene expression with the exception of some genes which are related with ischemic cell death directly or indirectly. These genes are mainly involved in apoptotic and protein translation pathways and gap junction component. These results suggest that microarray analysis of gene expression may be useful for screening novel molecular mediators of astrocyte response to ischemic injury and making profound understanding of the cellular mechanisms as a whole. Such a screening technique should provide insights into the molecular basis of brain disorders and help to identify potential targets for therapy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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