• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.235-237
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• 2004

Microarray 로 표현되는 유전자 발현 데이터는 일반적으로 샘플(sample) 수에 비해 많은 수의 유전자를 포함한다. 피처 추출은 이러한 데이터에 기계학습 방법론을 효과적으로 적용하기 위한 방법 중 하나로, 학습성능을 향상시키고 계산 시간을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 중요한 피처들을 발견할 수 있다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 본 연구에서는 베이지안 신경망(Bayesian Neural Network)에 기반 한 자동유효성탐지(Automatic Relevance Detection, ARD) 기법을 사용하여 유전자 발현 데이터에서 학습 오류를 줄이는 동시에 학습에 필요한 최소한의 유전자 집합을 추출할 수 있는 방법을 제시했다. CAMDA 2003에서 제시된 폐종양 환자의 유전자 발현 데이터에 대해 실험한 결과, 12600 개의 유전자 중에서 가장 중요하다고 여겨지는 187 개의 유전자를 발견했으며, 높은 학습성능을 달성했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.6-10
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• 2006

마이크로어레이 실험의 등장으로 한 번에 수백 개에서 수천 개의 유전자를 실험할 수 있게 되었다. 이는 기존의 실험과 비교했을 때 질적인 측면과 양적인 측면에서 가히 혁신적이라 할 수 있다. 마이크로어레이 칩을 이용한 실험에서 쏟아져 나오는 엄청난 데이터를 비교, 분석, 관리하기 위해서는 실험실의 마이크로어레이 분석 소프트웨어나 시스템간의 데이터 형식이 호환되어야 하며, 소프트웨어의 지원 또한 획기적이고 효율적이어야 한다. 본 논문에서는 다양한 종류의 마이크로어레이 입력 데이터 및 분석 데이터를 다룰 수 있고, 표준 파일 형식으로의 변환 기능을 제공하며, 마이크로어레이 이미지 분석용 소프트웨어인 ArrayMall[1,2]과 유전자 조절 네트워크 분석 시스템인 GENAW[3]를 통합하고 마이크로어레이 실험데이터의 분석, 관리 및 데이터 공유를 위한 분산 시스템인 SMILE[4]에 대해 소개한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (B)
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• pp.7-10
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• 2007

마이크로어레이 데이터는 매우 많은 수의 유전자로 구성되며, 암 분류 성능을 높이기 위해서는 대상 암과 관련된 유용한 유전자를 선택해야 한다. 기존 필터 기반 유전자 선택 기법은 유전자를 개별적으로 평가하여 암 분류에 사용하기 때문에, 유전자 사이의 관계나 분류기와의 상관성을 고려하지 않으며, 비슷한 특성의 유전자를 중복해서 선택하는 경향이 있다. 본 논문에서는 필터와 래퍼 방식을 결합하여 분류결과를 반복적으로 반영하며 유전자를 선택하는 기법을 제안한다. 필터 기법으로 유전자의 순위를 계산할 때 이전 분류에서 틀린 샘플의 가중치가 높도록 설계하고, 분류를 반복하면서 각 단계에서 유용한 유전자를 추가로 선택한다. 제안하는 방법을 대표적 암 분류 데이터인 림포마 암과 대장암 데이터에 적용하여 유용성을 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.733-736
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• 2007

최근 생명 공학 기술의 발달로 마이크로 단위의 실험이 가능해지고 하나의 칩상에 수 만개의 유전자들의 발현 양상을 보다 쉽게 관찰할 수 있게 되었다. DNA 칩 기술에 의해 얻어지는 마이크로어레이(microarray) 데이터는 세포나 조직 내의 유전자 발현도(expression level)를 측정한 것으로 질병 진단이나 유전자 기능 예측 등에 이용되고 있다. 본 논문에서는 대량의 시계열 마이크로어레이 데이터 분석을 위해 효율적으로 데이터의 차원을 판단하는 점진적 주성분 분석을 이용하여 데이터의 차원을 축소 한다. 제안된 방법은 실제 시계열 마이크로어레이 데이터인 yeast cell cycle 데이터에 적용되었고, 데이터 차원 축소에 대한 효율성을 검증하기 위해 클러스터링을 수행하였다. 그 결과 데이터를 축소하여 클러스터링을 수행한 경우 학습 성능이 향상 된 결과를 보였다.

• BMB Reports
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• 제45권9호
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• pp.521-525
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• 2012

In addition to its pivotal role in neuronal survival, PI3K/Akt signaling is integral to neuronal differentiation and neurite outgrowth. However, the exact role of Akt in neuronal differentiation is still controversial. Here, we found that nuclear expression of CA-Akt resulted in unusual rapid neurite outgrowth and overexpression of KD-Akt caused multiple dendrite growth without specific axon elongation. Moreover, microarray data revealed that the expression of FOXQ1 expression was about 10-fold higher in cells with nuclear, active Akt than in control cells. Quantitative real-time PCR analysis showed that mRNA levels were upregulated in NLS-CA-Akt cells as compared to KD or EV cells. Furthermore, our FACS analysis demonstrated that overexpression of NLS-CA-Akt accumulate cells in the G1 phase within 24 h, fitting with the rapid sprouting of neuritis. Thus, our data implied that at least in this early time frame, the overexpression of nuclear, active Akt forced cells into neurite development through probably FOXQ1regulation.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권3호
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• pp.1003-1008
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• 2016

Breast cancer is now the leading cause of cancer death in women worldwide. Cancer progression is driven not only by cancer cell intrinsic alterations and interactions with tumor microenvironment, but also by systemic effects. Integration of multiple profiling data may provide insights into the underlying molecular mechanisms of complex systemic processes. We performed a bioinformatic analysis of two public available microarray datasets for breast tumor stroma and peripheral blood mononuclear cells, featuring integrated transcriptomics data, protein-protein interactions (PPIs) and protein subcellular localization, to identify genes and biological pathways that contribute to dialogue between tumor stroma and the peripheral circulation. Genes of the integrin family as well as CXCR4 proved to be hub nodes of the crosstalk network and may play an important role in response to stroma-derived chemoattractants. This study pointed to potential for development of therapeutic strategies that target systemic signals travelling through the circulation and interdict tumor cell recruitment.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권5호
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• pp.2273-2278
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• 2014

Purpose: The purpose of our study was to explore the molecular mechanisms in the process of oral squamous cells carcinoma (OSCC) development. Method: We downloaded the affymetrix microarray data GSE31853 and identified differentially expressed genes (DEGs) between OSCC and normal tissues. Then Gene Ontology (GO) and Protein-Protein interaction (PPI) networks analysis was conducted to investigate the DEGs at the function level. Results: A total 372 DEGs with logFCI >1 and P value < 0.05 were obtained, including NNMT, BAX, MMP9 and VEGF. The enriched GO terms mainly were associated with the nucleoplasm, response to DNA damage stimuli and DNA repair. PPI network analysis indicated that GMNN and TSPO were significant hub proteins and steroid biosynthesis and synthesis and degradation of ketone bodies were significantly dysregulated pathways. Conclusion: It is concluded that the genes and pathways identified in our work may play critical roles in OSCC development. Our data provides a comprehensive perspective to understand mechanisms underlying OSCC and the significant genes (proteins) and pathways may be targets for therapy in the future.

• 한국수정란이식학회지
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• 제22권4호
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• pp.199-208
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• 2007

Although many studies have focused on the biological and toxicological effects of phenol products, in particular, in reproductive tracts, the data about their effects in this estrogenic responsive tissue are much less clear. In addition, the in vitro and in vivo data concerning ED-adverse impacts in other endocrine organs, i.e. pituitary gland, are not understood well either. Thus, a further study is needed for providing a new insight into possible impacts of estrogenic EDs including phenol products in humans and wildlife. A combination of in vitro and in vivo system for examining EDs may bring better understanding into the regulatory mechanisms underlying EDs-induced events. In addition, this information may support for developing optimal screening methods of estrogenic EDs, in particular, phenol products.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1093-1098
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• 2018

본 논문에서는 고성능 컴퓨팅을 활용한 뉴럴 네트워크 기반의 휴대용 질병 진단 플랫폼 구현 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 임상 데이터 수집, 진단 알고리즘 및 반응 물질 선정, 진단 플랫폼 구현으로 구성된다. 진단 알고리즘 검증을 위해서 총 401명(정상인 314명, 간암환자 87명)의 혈액과 1,146개의 압타머(aptamer)로 구성된 마이크로 어레이로부터 얻어진 임상 데이터를 사용 하였다. 검증 결과, 최종적으로 32개의 선별된 압타머를 사용하여 97.5%로 간암 여부를 판별 할 수 있었다. 이것을 바탕으로 32개의 생체 신호를 입력으로 가지는 휴대용 질병 진단 플랫폼을 설계 및 구현하였다.