• 전자공학회논문지CI
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• 제47권5호
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• pp.17-24
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• 2010

최근 특정 질병의 진단이나 예후 예측을 위해 마이크로어레이 실험 데이터를 이용한 질병 관련 바이오마커 검출 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 정상인에 비해 질병 환자군에서 특이하게 발현되는 개별 유전자를 바이오 마커로 이용하는 기존의 방식과는 달리 동일한 생물학적 패스웨이에 관여하는 유전자 집합의 변화를 분석하여 특이하게 발현되는 패스웨이 유전자 집합을 바이오 마커로 사용하는 유전자 집합 분석(Gene-set analysis) 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 다양한 실험 조건 요인을 가지는 시간열 마이크로어레이 실험 데이터를 이용한 유의한 패스웨이 유전자 집합을 검출하는 방법에 대해 제안한다. 시간열 마이크로어레이 데이터을 이용하여 유전자 집합 분석을 수행하기 위해서는 시간에 따른 유전자 발현값의 변화에 따라 개별 유전자의 유의성을 나타내는 스코어를 maSigPro (microarray Significant Profiles)를 이용하여 계산한 후, 이를 기반으로 전체 유전자의 순위를 결정하여 후보 유전자 집합에 대한 유의성 검증을 윌콕슨 순위합 검증을 통해 수행한다. 후보 유전자 집합의 생성을 위해서는 MSigDB (Molecular Signatures Database)의 패스웨이 정보를 이용하였으며, 본 논문에서 제안한 방법의 검증을 위해 공개된 전립선 암 관련 시간열 마이크로어레이 실험 데이터에 적용한 결과 실제로 전립선암과 관련된 것으로 밝혀진 7개의 패스웨이 중 6개의 패스웨이를 정확하게 검출할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권2호
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• pp.475-486
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• 2015

Mining the microarray data accumulated in the public data repositories can save experimental cost and time and provide valuable biomedical information. Big data analysis pooling multiple data sets increases statistical power, improves the reliability of the results, and reduces the specific bias of the individual study. However, integrating several data sets from different studies is needed to deal with many problems. In this study, I limited the focus to the cross platform classification that the platform of a testing sample is different from the platform of a training set, and suggested a simple classification method based on rank. This method is compared with the diagonal linear discriminant analysis, k nearest neighbor method and support vector machine using the cross platform real example data sets of two cancers.

• Genomics & Informatics
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• 제6권4호
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• pp.210-222
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• 2008

Due to the polygenic nature of cancer, it is believed that breast cancer is caused by the perturbation of multiple genes and their complex interactions, which contribute to the wide aspects of disease phenotypes. A systems biology approach for the identification of subnetworks of interconnected genes as functional modules is required to understand the complex nature of diseases such as breast cancer. In this study, we apply a 3-step strategy for the interpretation of microarray data, focusing on identifying significantly perturbed metabolic pathways rather than analyzing a large amount of overexpressed and underexpressed individual genes. The selected pathways are considered to be dysregulated functional modules that putatively contribute to the progression of disease. The subnetwork of protein-protein interactions for these dysregulated pathways are constructed for further detailed analysis. We evaluated the method by analyzing microarray datasets of breast cancer tissues; i.e., normal and invasive breast cancer tissues. Using the strategy of microarray analysis, we selected several significantly perturbed pathways that are implicated in the regulation of progression of breast cancers, including the extracellular matrix-receptor interaction pathway and the focal adhesion pathway. Moreover, these selected pathways include several known breast cancer-related genes. It is concluded from this study that the present strategy is capable of selecting interesting perturbed pathways that putatively play a role in the progression of breast cancer and provides an improved interpretability of networks of protein-protein interactions.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권6호
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• pp.347-356
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• 2008

마이크로어레이는 분자 생물학 실험에 있어 중요한 도구로 사용되고 있으며, 마이크로어레이 데이타 분석을 위한 다양한 계산학적 방법이 개발되어 왔다. 그러나, 기존 분석방법은 주어진 조건에 영향을 주는 개별 유전자를 추출하는 데 강한 방면, 유전자 간의 복합작용에 의한 영향을 분석하기 힘들다는 단점을 가지고 있다. 하이퍼망 모델은 생물학적인 네트워크 작용을 모방한 구조이며, 계산과정에서 요소간의 복합작용을 직접 고려하기 때문에 기존 방법에서 다루기 힘들었던 요소간 상호작용 분석이 가능하다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 마이크로어레이 데이타를 기반으로 microRNA(miRNA) 프로파일 분석을 위한 하이퍼망 분류 기법을 소개한다. 하이퍼망 분류기는 miRNA 쌍을 기본 요소로 하여 진화 과정을 통해 miRNA 분류 데이타를 학습한다. 학습된 하이퍼망으로부터 유의하다.고 판단되는 miRNA 모듈을 쉽게 추출할 수 있으며, 사용자는 추출된 모듈의 유치미성을 직접 판단할 수 있다. 하이퍼망 분류기는 암 관련 miRNA 발현 데이타 분류 실험을 통해 91.46%의 정확도를 보임으로써 기존 기계학습 방법에 비해 뛰어난 성능을 보여주었으며, 하이퍼망 분석을 통해 생물학적으로 유의한 miRNA 모듈을 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 대한한의학회지
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• 제35권4호
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• pp.36-51
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• 2014

Objectives: cDNA microarray is an effective method to snapshot gene expression. Functional clustering of gene expressions can identify herbal medicine mechanisms. Much microarray data is available for various herbal medicines. This study compares regulated genes with herbal medicines to evaluate the nature of the drugs. Methods: Published microarray data were collected. Total RNAs were prepared from dissociated hippocampal dissociate cultures which were given hypoxic shock in the presence of each herbal medicine. Up- or downregulated genes higher than Global M value 0.5 were selected, clustered in functional groups, and compared with various herbal treatments. Results: 1. Akt2 was upregulated by Acorus gramineus SOLAND, Arisaema amurense var. serratum $N_{AKAI}$ and Coptis chinensis $F_{RANCH}$, and they belong to Araceae herb. 2. Nf-${\kappa}b1$, Cd5, $Gn{\gamma}7$ and Sgne1 were upregulated by Arisaema amurense var. serratum $N_{AKAI}$, Coptis chinensis $F_{RANCH}$ and Rheum coreanum $N_{AKAI}$. 3. Woohwangcheongsim-won, Sohaphyang-won and Scutellaria baicalensis $G_{EORGI}$ downregulated Scp2 and upregulated Tsc2. Woohwangcheongsim-won and Sohaphyang-won upregulated Hba1 and downregulated Myf6. 4. Sohaphyang-won and Scutellaria baicalensis $G_{EORGI}$ downregulated Slc12a1. 5. Woohwangcheongsim-won and Arisaema amurense var. serratum $N_{AKAI}$ upregulated $Rar{\alpha}$, Woohwangcheongsim-won and Coptis chinensis $F_{RANCH}$ downregulated Rab5a and $Pdgfr{\alpha}$, and Woohwangcheongsim-won and Rheum coreanum $N_{AKAI}$ upregulated $Plc{\gamma}1$ and downregulated Pla2g1b and Slc10a1. Conclusions: By clustering microarray, genes are commonly identified to be either up- or downregulated. These results will provide new information to understand the efficacy of herbal medicines and to classify them at the molecular level.

• BMB Reports
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• 제40권4호
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• pp.475-485
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• 2007

Methamphetamine is an illicit drug that is often abused and can cause neuropsychiatric and neurotoxic damage. Repeated administration of psychostimulants such as methamphetamine induces a behavioral sensitization. According to a previous study, Bax was involved in neurotoxicity by methamphetamine, but the function of Bax in rewarding effect has not yet been elucidated. Therefore, we have studied the function of Bax in a rewarding effect model. In the present study, we treated chronic methamphetamine exposure in a Bax-deficient mouse model and examined behavioral change using a conditioned place preference (CPP) test. The CPP score in Bax knockout mice was decreased compared to that of wild-type mice. Therefore, we screened for Bax-related genes that are involved in rewarding effect using microarray technology. In order to confirm microarray data, we applied the RT-PCR method to observe relative changes of Bcl2, a pro-apoptotic family gene. As a result, using our experiment microarray, we selected genes that were associated with Bax in microarray data, and eventually selected the Tgfbr2 gene. Expression of the Tgfbr2 gene was decreased by methamphetamine in Bax knockout mice, and the gene was overexpressed in Bax wild-type mice. Additionally, we confirmed that Creb, FosB, and c-Fos were related to rewarding effect and Bax using immunohistochemistry.

• 한국미생물학회:학술대회논문집
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• 한국미생물학회 2005년도 International Meeting of the Microbiological Society of Korea
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• pp.94-96
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• 2005

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.204-204
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• 2005

• 미생물학회지
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• 제41권2호
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• pp.105-111
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• 2005

다양한 균주들을 대상으로 무작위로 신물질을 스크리닝하는 방법은 많은 노력과 시간이 소요되는 방법이며, 신물질을 발견하는 비율도 계속 낮아지고 있다. 따라서 기존 균주들을 대상으로 microarray 기술을 이용한 target-directed screening기술의 개발은, 학문적 뿐만 아니라 산업적으로도 중요한 의미를 가진다. 본 연구에서는, 이미 분리된 방선균각각의 유전체를 대상으로 microarray 분석을 통해, 새로운 생리활성 물질 생산균주 및 생합성 유전자를 확보할 수 있는 기법을 개발하기 위한 기초실험을 수행하였다. 즉, 기존에 알려진 생리활성물질 생합성 유전자들을 확보하여 DNA chip을 제조하였으며, 유전체 염기서열이 밝혀진 S. coelicolor 균주를 대상으로 그 효율성을 검증하였다. 전체적으로 유전자 상동성이 높을수록 반응감도도 높은 편이었으나, 이러한 상환관계가 일치하지 않는 유전자들도 있었다. 이와 같은 문제는, probe 유전자의 G+C 비율$(\%)$을 서로 비슷하게 구성하거나, 반응조건을 최적화 시킨다면 DNA chip의 효율성을 더욱 높일 수 있을 것으로 판단된다. DNA microarray를 통한 생리활성물질 발굴 연구는 세계적으로도 보고된 바 없는 새로운 접근방법으로서, 본 연구에서 시도하고 있는 방법은 발굴 target과 대상을 지정하고 시도되기 때물에, 효율면에서 무작위 스크리닝과는 비교되지 않을 정도로 높을것으로 예상된다. 또한 본 연구와 같은 접근방법을 최적화 시킨다면, 방선균뿐만 아니라 다른 미생물부터 생리활성물질 및 생합성유전자 스크리닝에도 효과적으로 응용할 수 있을 것이다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제12권2호
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• pp.335-348
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• 2005

The rapid development of microarray technologies enabled the monitoring of expression levels of thousands of genes simultaneously. Recently, the time course gene expression data are often measured to study dynamic biological systems and gene regulatory networks. For the data, biologists are attempting to group genes based on the temporal pattern of their expression levels. We apply the consensus clustering algorithm to a time course gene expression data in order to infer statistically meaningful information from the measurements. We evaluate each of consensus clustering and existing clustering methods with various validation measures. In this paper, we consider hierarchical clustering and Diana of existing methods, and consensus clustering with hierarchical clustering, Diana and mixed hierachical and Diana methods and evaluate their performances on a real micro array data set and two simulated data sets.