본 연구의 목적은 마이크로어레이 자료로부터 암 또는 질병에 유의한 유전자집단을 찾아내는 보다 효과적인 방법을 제안하고자 하는 것이다. 유전자 집단 분석의 대표적 방법인 PAGE와 GSEA의 한계점을 살펴보고, 그것을 보완하기 위한 GSA-AT라는 방법을 제안하였다. 모의실험과 실제자료실험을 통해 분석해 본 결과 본 연구에서 제안한 GSA-AT 방법에서 더 의미 있는 결과를 도출하였다.
The complete genome sequence of a Gram-positive bacterium .Bacillus subtilis has recently been reported and it is now clear that more than 50% of its ORFs have no known function (1). To study the global gene expression in B. subtilis at single gene resolution, we have tested the glass DNA microarrays in a step-wise fashion. As a preliminary experiment, we have created arrays of PCR products for 14 ORF whose transcription patterns have been well established through transcriptional mapping analysis. We measured changes in mRNA transcript levels between early exponential and stationary phase by hybridizing fluorescently labeled cDNA (with Cy3-UTP and Cy5-UTP) onto the array. We then compared the microarray data to confirm that the transcription patterns of these genes are well consistent with the known Northern analysis data. Since the preliminary test has been successful, we scaled up the experiments to ${\sim}$94% of the 4,100 annotated ORFs for the complete genome sequence of B. subtilis. Using this whole genomic microarray, we searched genes that are catabolite-repressive and those that are under the control of ${\sigma}^{Y}$, one of the functionally unknown ECF sigma factors. From these results, we here report that we have established DNA microarray techniques that are applicable for the whole genome of B. subtilis.
A systems biology approach for the identification of perturbed molecular functions is required to understand the complex progressive disease such as breast cancer. In this study, we analyze the microarray data with Gene Ontology terms of molecular functions to select perturbed molecular functional modules in breast cancer tissues based on the definition of Gene ontology Functional Code. The Gene Ontology is three structured vocabularies describing genes and its products in terms of their associated biological processes, cellular components and molecular functions. The Gene Ontology is hierarchically classified as a directed acyclic graph. However, it is difficult to visualize Gene Ontology as a directed tree since a Gene Ontology term may have more than one parent by providing multiple paths from the root. Therefore, we applied the definition of Gene Ontology codes by defining one or more GO code(s) to each GO term to visualize the hierarchical classification of GO terms as a network. The selected molecular functions could be considered as perturbed molecular functional modules that putatively contributes to the progression of disease. We evaluated the method by analyzing microarray dataset of breast cancer tissues; i.e., normal and invasive breast cancer tissues. Based on the integration approach, we selected several interesting perturbed molecular functions that are implicated in the progression of breast cancers. Moreover, these selected molecular functions include several known breast cancer-related genes. It is concluded from this study that the present strategy is capable of selecting perturbed molecular functions that putatively play roles in the progression of diseases and provides an improved interpretability of GO terms based on the definition of Gene Ontology codes.
본 연구에서는 전통주 제조시 부산물로 생산되는 주박과 누룩으로부터 추출물과 유기용매 분획물을 총 85종을 제조하고, 이들에 의한 항염증 활성을 연구하였다. 85종의 분획물 중 선별한 세 가지의 분획물(KSD-E1-3, KSD-E2-3, KSD-E4-3)에 의해서 LPS에 의해 염증이 유도된 RAW 264.7 세포주에서 nitric oxide 생산이 현저히 감소됨을 확인하였다. 또한, 세가지 분획물에 의해 염증유발 유전자인 COX-2, TNF-alpha, 그리고 iNOS 유전자의 발현이 감소되었다. 세 가지 분획물 중 KSD-E4-3에 의한 항염증 활성의 작용기전을 이해하기 위하여 oligo DNA microarray를 수행하였다. 마이크로어레이 결과 발현이 감소된 유전자 중 염증과 관련된 유전자 6개(IL-1F6, iNOS, IL-10, Fabp4, IL-1RN, CSF2)를 선택하여, RT-PCR과 정량적 real-time PCR을 수행하였다. 그 결과, 모든 유전자의 발현이 감소됨을 확인하였다. 결론적으로, 이러한 연구결과는 전통주 주박이 항염증 활성을 가지고 있는 식품이나 약품을 개발하는데 필요한 새로운 자원으로서 활용 가능함을 시사하는 것이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권3호
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pp.397-408
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2009
마이크로어레이 기술은 수만 개 유전자의 발현 패턴을 동시에 관찰하는 것을 가능하게 하였고, 이들을 하나씩 검정하여 찾아낸 특이발현 현상을 보이는 유전자를 중심으로 질병의 진단, 치료법 정립과 신약 개발을 위한 기본 정보를 확립하였다. 그러나 개별 유전자분석의 여러 문제점이 발견되면서 유전자들을 생물학적 대사경로나 염색체 위치가 같은 것끼리 묶은 집단을 분석하여 질병의 발생이나 생존에 영향을 미치는 집단을 찾는 방법이 제시되었다. 이러한 유전자 집단의 유의성에 대한 연구는 2002년에 MIT에서 비롯되어 GSEA, SAM-GS와 중심극한 정리의 개념을 이용한 모수적 방법인 PAGE 등이 사용되고 있다. 본 논문에서는 이들 통계량의 구조적 한계를 극복하고 계산이 간단한 새로운 모수적 방법을 제안하고 자료 분석을 통하여 효율성을 보였다.
With the introduction of DNA microarrays, a high throughput analysis of gene expression is now possible as a replacement to the traditional time-consuming Southern-blot analysis. This cDNA microarray should be ahighly favored technology in the area of molecular toxicology or analysis of environmental stresses.In this study, therefore, we developed a novel cDNA microarray for analyzing stress-specific responses in japanese Medaka fish. In the design and fabrication of this stress specific functional cDNA microarray, 123 different genes in Medaka fish were selected from eighteen different stress responsive groups and spotted on a 25${\times}$75 mm glass surface. After exposure of the fish to bisphenol A which is the one of the well-known endocrine disrupting chemicals (EDCs), over 1 or 10 days, the responses of the DNA chip were found to show distinct expression patterns according to the mode of toxic actions from environmental toxicants. As a results, they showed specific gene expression pattern to bisphenol A, additionally, the chemical spesific biomarkers could be suggested based on the chip analysis data. Therefore, this chip can be used to monitor stress responses of unknown and/or known toxic chemicals using Medaka fish and may be used for the further development of biomarkers by utilizing the gene expression patterns for known contaminants.
In post-genome period, the technique for identifying gene expression has been changed to high throughput screening. In the field of molecular nutrition, the need for this technique to clarify molecular function of the specific nutrient is essential. In this study, we have tested the zinc-regulated gene expression in zinc-deficient U937 cells, using cDNA microarray which is the cutting-edge technique to screen large numbers of gene expression simultaneously. The study result can be used for the preliminary gene screening data for clarifying, using monocyte U937 cell line, molecular Zn aspect in atherosclerosis. U937 cells were cultured in Zn-adequate (control, 12 $\mu$M Zn) or Zn-deficient (experimental, 0 $\mu$M Zn) ESMI media during 2 days, respectively. Cells were harvested and RNA was extracted. Total RNA was reverse-transcriptinized and synthesized cDNA probe labeled with Cy-3. fluorescent labeled cDNA probe was applied to microarray slide for hybridization slide, and after then, the slide was scanned using fluorescence scanner. ‘Highly expressed genes’ in Zn-deficient U937 cells, comparing to Zn-adequate group, are mainly about the genes for motility protein, immune system protein, oncogene and tumor suppressor and ‘Less highly expressed genes’ are about the genes for transcription, apoptosis associated protein, cell cycle, and several basic transcription factors. The results of this preliminary study imply the effectiveness of cDNA microarray for expression profiling of a singly nutrient deficiency, specially Zn. Furthur study, using tailored-cDNA array and capillary endothelial cell lines, would be beneficial to clarify molecular Zn function, more in detail.
Biclustering is a method of finding meaningful subsets of objects and attributes simultaneously, which may not be detected by traditional clustering methods. It is popularly used for the analysis of microarray data representing the expression levels of genes by conditions. Usually, biclustering algorithms do not consider a sequential relation between attributes. For time series data, however, bicluster solutions should keep the time sequence. This paper proposes a new biclustering algorithm for time series data by modifying the plaid model. The proposed algorithm introduces a parameter controlling an interval between two selected time points. Also, the pruning step preventing an over-fitting problem is modified so as to eliminate only starting or ending points. Results from artificial data sets show that the proposed method is more suitable for the extraction of biclusters from time series data sets. Moreover, by using the proposed method, we find some interesting observations from real-world time-course microarray data sets and apartment price data sets in metropolitan areas.
마이크로어레이 실험의 실험자들은 원 측정치인 영상을 조사하여 통계적 분석이 가능한 자료의 형태로 변환하는데 이러한 과정을 흔히 사전 처리라고 부른다. 마이크로어레이의 사전 처리는 불량 영상의 제거(filtering), 결측치의 대치와 표준화로 세분되어질 수 있다. 표준화 방법과 결측치 대치 방법 각각에 대하여서는 많은 연구가 보고되었으나, 사전 처리를 구성하는 원소들간의 적정한 순서에 대하여서는 연구가 미흡하다. 표준화 방법과 결측치 대치 방법 중 어느 것이 먼저 실시되어야 하는지에 대하여서 아직 알려진 바가 없다. 본 연구는 사전 처리 순서에 대한 탐색적 시도로서 대장암과 위암을 대상으로 실시한 두 조의 cDNA 마이크로어레이 실험 자료를 이용하여 사전 처리를 구성하는 원소들간의 다양한 순서에 따라 검색된 특이 발현 유전자 군이 어떻게 변화하는지를 분석하고 있다. 즉, 결측치대치와 표준화의 여러가지 방법들의 조합에 따라 검색된 특이 발현 유전자 군이 얼마나 일치적인가를 확인하고자 한다. 결측치 대치 방법으로는 K 최근접 이웃 방법과 베이지안 주성분 분석을 고려하였고, 표준화 방법으로는 전체 표준화, 블럭별 국소(within-print tip group) 평활 표준화 그리고 분산 안정화를 유도하는 표준화 방법을 적용하였다. 따라서 사전 처리를 구성하는 두개 원소가 각각 2개 수준과 3개 수준을 가지고 있고, 두개 원소의 순열에 따른 모든 가능한 사전 처리 개수 수는 12개가 된다. 본 연구에서는 12개 사전 처리 방법 각각에 따라 정상 조직과 암 조직간 특이적으로 발현하는 유전자 군을 검색하였고, 사전 처리 순서를 바꾸었을때 유전자 군이 얼마나 일치적으로 유지되는지를 파악하고 있다. 표준화 방법으로 분산 안정화 표준화를 사용할 경우는 사전 처리 순서에 따라 특이 발현 유전자 군이 다소 민감하게 변하는 것을 보이고 있다.
Recently, the gene expression data, product of high-throughput technology, appeared in earnest and the studies related with it (so-called bioinformatics) occupied an important position in the field of biological and medical research. The microarray is a revolutionary technology which enables us to monitor several thousands of genes simultaneously and thus to gain an insight into the phenomena in the human body (e.g. the mechanism of cancer progression) at the molecular level. To obtain useful information from such gene expression measurements, it is essential to analyze the data with appropriate techniques. However the high-dimensionality of the data can bring about some problems such as curse of dimensionality and singularity problem of matrix computation, and hence makes it difficult to apply conventional data analysis methods. Therefore, the development of method which can effectively treat the data becomes a challenging issue in the field of computational biology. This research focuses on the gene selection and classification for cancer subtype discrimination based on gene expression (microarray) data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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