• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
• /
• pp.776-779
• /
• 2008

DNA 기술의 발달로 얻어진 대량의 유전자 정보를 손쉽게 이상 값을 가진 유전자의 정확한 분류와 진단을 할 수 있는 방법인 Microarray 기술에 대한 기대가 커지고 있다. 정확한 분류를 하기 위해서는 추출된 유전자에 들어 있는 많은 잡음 즉 이상 값을 가진 유전자만을 추출할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 세 가지 dataset에 대해 기존 연구방법의 여러 가지 유전자 추출 방법을 조사하고 Matlab으로 구현한 진화프로그램을 이용하여 새로운 데이터의 분류방법과 모델링 방법을 제안한다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국생물정보시스템생물학회 2005년도 BIOINFO 2005
• /
• pp.339-343
• /
• 2005

Boolean networks(BN) construction is one of the commonly used methods for building gene networks from time series microarray data. However, BN has two major drawbacks. First, it requires heavy computing times. Second, the binary transformation of the microarray data may cause a loss of information. This paper propose two methods using liner regression to construct gene regulatory networks. The first proposed method uses regression based BN variable selection method, which reduces the computing time significantly in the BN construction. The second method is the regression based network method that can flexibly incorporate the interaction of the genes using continuous gene expression data. We construct the network structure from the simulated data to compare the computing times between Boolean networks and the proposed method. The regression based network method is evaluated using a microarray data of cell cycle in Caulobacter crescentus.

• 응용통계연구
• /
• 제22권3호
• /
• pp.617-626
• /
• 2009

최근에 보고되는 일련의 연구는 Affymetrix 마이크로어레이 자료에서 유전자간 상관관계가 강하고 장범위(長範圍)(long-ranged)로 나타나고 있으며, 기존의 "편한" 가정, 즉 유전자간 상관관계가 매우 약하며, 따라서 유전자간 유사 독립성을 가정할 수 있다는 주장이 비현실적이라는 것을 보고하고 있다. Qui 등 (2005b)은 각 유전자의 검정통계량을 병합하여 통계적 추론을 하는 이른바 비모수적 경험적 베이즈 방법을 적용하면 검색된 특이발현 유전자수의 분산이 커진다는 것을 보고하고 있고, 이러한 분산의 불안전성 이유로서 유전자간 강한 상관관계를 지적하고 있다. 또한 Klebanov와 Yakovlev (2007)는 유전자간 상관관계가 통계적 분석을 어렵게 하는 요인이라기 보다는 유용한 정보의 원천이고 적정한 변환을 통하여 근사 독립을 유지할 수 있는 급수를 만들 수 있으며 이 급수를 ${\delta}$-급수라고 불렀다. 본 보고에서는 국내에서 생산된 2조의 cDNA 마이크로어레이 자료에서 유전자간 상관관계가 비교적 강하며, 장범위(長範圍)로 나타나는 것을 확인하며, 유사 독립성을 전제할 수 있는 ${\delta}$-급수가 cDNA 마이크로어레이에서도 발견되는 것을 보고하고자 한다, 동 보고는 추후 cDNA 마이크로어레이 자료의 분석에서도 유전자간 상관관계를 고려하여야 함을 강조하고 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.167-172
• /
• 2007

많은 유전자 정보와 그 부산물은 많은 방법을 통해 연구되어 왔다. DNA 마이크로어레이 기술의 사용은 많은 데이터를 가져왔으며, 이렇게 얻은 데이터는 기존의 연구 방법으로는 분석하기 힘들다. 본 논문에서는 많은 양의 데이터를 처리할 수 있게 하기 위하여 K-means 클러스터링 알고리즘을 이용한 분할 클러스터링을 제안하였다. 제안한 방법을 쌀 유전자로부터 나온 마이크로어레이 데이터에 적용함으로써 제안된 클러스터링 방법의 유용성을 검증하였으며, 기존의 K-means 클러스터링 알고리즘을 적용한 결과와 비교함으로써 제안된 알고리즘의 우수성을 확인할 수 있었다.

• BMB Reports
• /
• 제36권6호
• /
• pp.558-564
• /
• 2003

In microarray data mining, one of the key problems is how to handle weak signals. Based on a bent piecewise linear accumulated distribution generally found in the microarray data, a new detectable threshold finding method is proposed to filter genes with unreliable information in this paper. More reliable and reproducible data is produced for the subsequent data mining.

• 응용통계연구
• /
• 제18권1호
• /
• pp.115-127
• /
• 2005

DNA마이크로어레이 기술은 수천 개 또는 수만 개의 유전자의 발현을 동시에 탐색할 수 있는 새로운 과학 기술이다. 표준화(normalization)는 마이크로어레이 실험에서 다양한 원인에 의해 발생하는 잡음(noise)을 줄이거나 제거하는 과정을 나타낸다. print-tip의 변동은 잡음의 주요 요인으로 인지되어 왔다. 본 논문에서는 잡음의 주요 발생요인이 되는 print-tip의 변동을 조절하기 위한 print-tip 표준화 작업에 대한 객관적인 비교 및 그 타당성 평가를 하였다. 먼저 그동안 제안된 여러 표준화 방법들 중에서 가장 널리 사용되고 있는 방법들을 정리해서 소개한 후에, 잡음이 많이 포함된 실제 cDNA 실험자료를 이용하여 각 표준화 방법의 특성을 비교해 보았다. 또한 실험자료와 유사한 모의분포를 생성한 후에 print-tip 표준화 작업에 대한 체계적인 비교를 해 보았다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국생물정보시스템생물학회 2006년도 Principles and Practice of Microarray for Biomedical Researchers
• /
• pp.98-107
• /
• 2006

Chromosomal copy number changes (aneuploidies) are common in human populations. The extra chromosome can affect gene expression by whole-genome level. By gene expression microarray analysis, we want to find aberrant gene expression due to aneuploidies in Klinefelter (+X) and Down syndrome (+21). We have analyzed the inactivation status of X-linked genes in Klinefelter Syndrome (KS) by using X-linked cDNA microarray and cSNP analysis. We analyzed the expression of 190 X-linked genes by cDNA microarray from the lymphocytes of five KS patients and five females (XX) with normal males (XY) controls. cDNA microarray experiments and cSNP analysis showed the differentially expressed genes were similar between KS and XX cases. To analyze the differential gene expressions in Down Syndrome (DS), Amniotic Fluid (AF)cells were collected from 12 pregnancies at $16{\sim}18$ weeks of gestation in DS (n=6) and normal (n=6) subjects. We also analysis AF cells for a DNA microarray system and compared the chip data with two dimensional protein gel analysis of amniotic fluid. Our data may provide the basis for a more systematic identification of biological markers of fetal DS, thus leading to an improved understanding of pathogenesis for fetal DS.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
• /
• 제17권5호
• /
• pp.2519-2525
• /
• 2016

There are several existing reports of microarray chip use for assessment of altered gene expression in different diseases. In fact, there have been over 1.5 million assays of this kind performed over the last twenty years, which have influenced clinical and translational research studies. The most commonly used DNA microarray platforms are Affymetrix GeneChip and Quality Control Software along with their GeneChip Probe Arrays. These chips are created using several quality controls to confirm the success of each assay, but their actual impact on gene expression profiles had not been previously analyzed until the appearance of several bioinformatics tools for this purpose. We here performed a data mining analysis, in this case specifically focused on ovarian cancer, as well as healthy ovarian tissue and ovarian cell lines, in order to confirm quality control results and associated variation in gene expression profiles. The microarray data used in our research were downloaded from ArrayExpress and Gene Expression Omnibus (GEO) and analyzed with Expression Console Software using RMA, MAS5 and Plier algorithms. The gene expression profiles were obtained using Partek Genomics Suite v6.6 and data were visualized using principal component analysis, heat map, and Venn diagrams. Microarray quality control analysis showed that roughly 40% of the microarray files were false negative, demonstrating over- and under-estimation of expressed genes. Additionally, we confirmed the results performing second analysis using independent samples. About 70% of the significant expressed genes were correlated in both analyses. These results demonstrate the importance of appropriate microarray processing to obtain a reliable gene expression profile.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
• /
• 제17권1호
• /
• pp.95-100
• /
• 2016

Background: Survival time of lymphoma patients can be estimated with the help of microarray technology. In this study, with the use of iterative Bayesian Model Averaging (BMA) method, survival time of Mantle Cell Lymphoma patients (MCL) was estimated and in reference to the findings, patients were divided into two high-risk and low-risk groups. Materials and Methods: In this study, gene expression data of MCL patients were used in order to select a subset of genes for survival analysis with microarray data, using the iterative BMA method. To evaluate the performance of the method, patients were divided into high-risk and low-risk based on their scores. Performance prediction was investigated using the log-rank test. The bioconductor package "iterativeBMAsurv" was applied with R statistical software for classification and survival analysis. Results: In this study, 25 genes associated with survival for MCL patients were identified across 132 selected models. The maximum likelihood estimate coefficients of the selected genes and the posterior probabilities of the selected models were obtained from training data. Using this method, patients could be separated into high-risk and low-risk groups with high significance (p<0.001). Conclusions: The iterative BMA algorithm has high precision and ability for survival analysis. This method is capable of identifying a few predictive variables associated with survival, among many variables in a set of microarray data. Therefore, it can be used as a low-cost diagnostic tool in clinical research.

• Journal of Genetic Medicine
• /
• 제7권2호
• /
• pp.111-118
• /
• 2010

염색체 microarray 검사는 유전체 전체를 한번에 검색하여 초현미경적인 염색체 이상을 매우 정밀하고 정확하게 검출할 수 있다. 외국에서는 현재 자주 활용되는 임상 진단 검사로 자리잡았고, 염색체 검사 또는 표적 부위를 검출하는 FISH 검사나 PCR 기반의 분자유전학적 방법을 대체하고 있다. 최근 발표된 consensus 들은 염색체 microarray 검사를 비특이적인 다발성 기형, 발달지연 또는 정신지체, 자폐증상질환의 환자에서는 염색체 검사보다 먼저 시행할 수 있는 검사로 제안하였다. 염색체 microarray 검사는 핵형 분석에서 검출된 염색체 불균형을 검증하기 위해 염색체 검사에 보조적으로 활용할 수 있고, 염색체 이상에 대한 보다 정확하고 종합적인 분석이 가능하다. 그러나 염색체 microarray 검사는 균형재배열의 염색체 이상과 low-level 모자이시즘을 검출하기 어렵고, 임상적 중요성이 불명확한 CNV에 대한 해석과 검사비용이 고가라는 한계점이 있다. 이러한 이유로 인해 현재로서는 염색체 microarray 검사가 산전 진단 목적으로는 고식적인 염색체 검사를 대신할 수는 없다는 의견이다. 임상검사실에서 염색체 microarray 검사 시행 시, 유전학적 및 세포유전학적 지식과 경험이 결과 분석과 해석 과정에서 요구되며, 적절한 검증 과정 단계와 유전상담이 동반되어야 한다.