• KSBB Journal
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• 제22권6호
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• pp.393-400
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• 2007

현재 많은 대학과 기업에서 다양한 방법으로 상용화가 가능한 protein microarray의 개발을 위해 많은 연구를 집중하고 있다. Protein microarray의 제작 및 분석 조건을 최적화하기 위한 연구도 진행되고 있지만 protein microarray로 부터 얻은 분석 결과를 모든 연구자들이 공유하고 통합하기 위한 노력이 절실한 실정이다. 뿐만 아니라, PCR 같은 무한 확장 방법이 존재하지 않는 단백질의 특성을 고려할 때, 좀 더 실용적인 protein microarray를 많이 만들기 위해서는 수많은 단백질들과 결합할 수 있는 특이성이 높고 결합력이 강한 capture molecule들을 개발하는 것이 필수이다. 그러나 이러한 장애에도 불구하고 protein microarray는 아주 적은 시료량으로 high-throughput assay가 가능하다는 장점 때문에 현재의 생명과학의 발전 추세로 볼 때 앞으로 protein microarray가 조만간 실용화될 것이며 이의 시장성은 매우 클 것으로 기대된다. 보다 빠른 실용화를 위해서는 protein microarray의 개발에 필요한 기반 기술의 개발과 동시에 이를 활용하기 위한 contents의 개발도 절실히 요구된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.18-31
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• 2009

최근, 마이크로어레이 실험 데이터의 품질과 재생산성에 대한 신뢰도가 증가하고 있어 마이크로어레이 데이터의 공유 및 활용에 대한 요구가 급속히 증가하고 있다. 그러나 공개되어 있는 국내, 외 마이크로어레이 데이터는 실험 방식, 플랫폼 등에 따라 서로 다른 데이터 항목과 포맷을 가지므로 데이터의 실제적 접근 및 활용이 어려운 상황이다. 본 논문에서는 실험 플랫폼, 데이터 포맷, 정규화 기법, 분석 방식 등이 서로 다른 기존의 마이크로어레이 데이터를 효율적으로 검색, 공유, 통합할 수 있는 마이크로어레이 데이터 공유 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 웹 서비스 기반 기술을 이용하여 분산된 마이크로어레이 데이터를 통합하며, 각 사이트의 사용자는 UDDI를 통하여 검색한 데이터를 표준 MGED 기반의 공통 데이터 구조로 자동 변환하여 다운 받을 수 있다. 정의된 공통 데이터 구조는 IDF,ADF,SDRF,EDF로 구성되어 다양한 구조의 마이크로어레이를 통합할 수 있는 템플릿 역할을 수행하며, MAGE-ML, MAGE-TAB, XML Schema 문서로 저장할 수 있다. 또한 제안된 시스템의 자동 데이터 제출기, 파일 관리자 등은 마이크로어레이 데이터 공유를 위한 다양한 부가 기능을 제공한다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2006년도 Principles and Practice of Microarray for Biomedical Researchers
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• pp.57-61
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• 2006

Microarray란 유리, 실리콘, 플라스틱 등의 매체위에 생체분자를 집적하여 만든 플랫폼을 의미한다. 현재 이러한 플랫폼에 DNA, 화학물질, 유기물질 등 바이오소재를 집적하여 다양한 연구용 제품들이 출시되어 있으며, 수년간 Microarray를 이용한 연구가 진행되어 최근에는 질병진단/예후예측 등의 포괄적인 정보를 포함하는 임상용 microarray제품도 등장하고 있다. 디지탈지노믹스(주)는 2000년 이후로 6년의 기간동안 연구자에게 다양한 종류의microarray를 공급하여 왔으며, 현재 국내에서 가장 많은 종류의 microanay 분석 시스템을 확보하고 있다. 따라서 다양한 연구자들에게 가장 적합한 microarray를 소개할 수 있음은 물론, 그 결과분석 데이터를 제공함으로써 양질의 데이터와 서비스를 제공하고 있다. 특히 디지탈지노믹스(주)에서는 최근에 Combimatrix사의 microarray 시스템을 도입하여, 연구자가 원하는 맞춤형 microarray를 제작할 수 있는 새로운 형태의 차세대 플랫폼을 제공할 수 있게 되었다. 이 기술은 연구자의 목적에 맞게 microarray 제작이 가능하도록 가변적인 특성을 가지고 있으며 높은 민감도 및 재현성을 보여주는 우수한 기술력을 보여준다. Microarray 분야는 그 플랫폼과 분석기술이 나날이 발전하고 있으며, 그 응용범위도 날로 넓어 지고 있다. 그 활용범위의 예를 보면, 1) 유전체 수준에서 발현양상 분석, 2) 약물에 대한 반응성 분석, 3) 질환에 대한 원인 유전자 규명 및 진단제 개발, 4) 독성유전체에서의 약효 및 유효성 분석, 5) 대량의 SNP 분석, 6) 대량의 단백질 수준에서의 발현분석 등이 있으며, 일일이 다 언급하기 힘들 정도로 그 응용범위가 넓어지고 있다. 이러한 microarray기술은 관심 있는 대상에 대한 검색(screening)의 기능과 더불어 분석된 데이터를 기초로 제품화 플랫폼으로써 다시 활용될 수 있는 장점을 가지고 있다. 디지탈지노믹스(주)에서는 구축되어 있는 microarray 분석 시스템을 이용하여 질병 진단, 약물반응성 진단 및 플랫폼 개발에 대한 내부연구도 심도 있게 수행하고 있으며, microarray 기술을 응용하여 산업화, 제품화 할 수 있는 구체적인 사례와 모범답안을 만들기 위해 노력하고 있다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2005년도 BIOINFO 2005
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• pp.366-370
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• 2005

Tissue microarry is one of the high throughput technologies in the post-genomic era. Using tissue microarray, the researchers are able to investigate large amount of gene expressions at the level of DNA, RNA, and protein The important aspect of tissue microarry is its ability to assess a lot of biomarkers which have been used in clinical practice. To manipulate the categorical data of tissue microarray, we applied Bayesian network classifier algorithm. We identified that Bayesian network classifier algorithm could analyze tissue microarray data and integrating prior knowledge about gastric cancer could achieve better performance result. The results showed that relevant integration of prior knowledge promote the prediction accuracy of survival status of the immunohistochemical tissue microarray data of 18 tumor suppressor genes. In conclusion, the application of Bayesian network classifier seemed appropriate for the analysis of the tissue microarray data with clinical information.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.153-159
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• 2005

Microarray gene expression technology has applications that could refine diagnosis and therapeutic monitoring as well as improve disease prevention through risk assessment and early detection. Especially, microarray expression data can provide important information regarding specific genes related with metastasis through an appropriate analysis. Various methods for clustering analysis microarray data have been introduced so far. We used twostep clustering fot ascertain metastasis related gene through t-test. Through t-test between two groups for two publicly available medulloblastoma microarray data sets, we intended to find significant gene for metastasis. The paper describes the process in detail showing how the process is applied to clustering analysis and t-test for microarray datasets and how the metastasis-associated genes are explorated.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권1호
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• pp.53-62
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• 2006

DNA microarray data analysis is a new technology to investigate the expression levels of thousands of genes simultaneously. Since DNA microarray data structures are various and complicative, the data are generally stored in databases for approaching to and controlling the data effectively. But we have some difficulties to analyze and control the data when the data are stored in the several database management systems or that the data are stored to the file format. The existing analysis tools for DNA microarray data have many difficult problems by complicated instructions, and dependency on data types and operating system. In this paper, we design and implement network-based analysis tool for obtaining to useful information from DNA microarray data. When we use this tool, we can analyze effectively DNA microarray data without special knowledge and education for data types and analytical methods.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2001년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.149-153
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• 2001

본 논문은 microarray를 분석하기위한 표준화에 대한 여러 방법들을 소개하고 비교해보았다. Microarray 연구는 Human Genome Project에서 파생된 여러 생명공학 기술 중 가장 널리 사용되는 기술로 기존에는 하지 못했던 총체적인 유전자의 발현상황을 탐색할 수 있다는 장점을 지니고 있으나, 자료들에 일정한 패턴이 나타나거나 잡음이 첨가되어 정보의 추출이 용의하지 않다는 단점을 지니고 있다. 특히 자료에 일정한 패턴이 있는 경우에 올바르지 못한 결론을 이끌어낼 수도 있기에 이 패턴을 제거하는 표준화작업은 microarray 분석에 있어서 매우 중요한 처리과정이다. 본 논문에서는 표준화방법들을 소개하고 각각 가지고 있는 장단점을 실제 국내에서 얻어진 자료를 통해 비교하였고, 그 결과 LOWESS 적합을 통한 표준화방법이 타 방법에 비해 유용한 점이 많음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.2365-2370
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• 2010

마이크로어레이를 기반으로 하는 암 분류 방법은 암 종류에 따라 다르게 발현되는 유전자 양상을 통계적으로 발견함으로써 정확한 암 분류에 기여할 수 있다. 따라서 현재의 마이크로어레이 기술을 이용해서 효과적으로 암을 분류하기 위해서는 특정 암과 밀접하게 관련이 있는 정보력 있는 유전자를 선택하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 난소 암 마이크로어레이 데이터를 이용하여 암에 영향을 미치는 가장 다르게 발현할 가능성이 있는 표지 유전자를 추출할 수 있는 시스템을 고안하고, 다층퍼셉트론 분류기를 이용하여 기존의 마이크로어레이 시스템과 분류 성능을 비교분석하였다. 그 결과 ANOVA를 이용하여 선택된 표지 유전자를 포함하는 마이크로어레이 데이터 셋에서 98.61%의 향상된 분류 성능을 보였다.

• Genomics & Informatics
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• 제5권2호
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• pp.83-87
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• 2007

The analysis of DNA microarray data is a rapidly evolving area of bioinformatics, and various types of microarray are emerging as some of the most exciting technologies for use in biological and clinical research. In recent years, microarray technology has been utilized in various applications such as the profiling of mRNAs, assessment of DNA copy number, genotyping, and detection of methylated sequences. However, the analysis of these heterogeneous microarray platform experiments does not need to be performed separately. Rather, these platforms can be co-analyzed in combination, for cross-validation. There are a number of separate laboratory information management systems (LIMS) that individually address some of the needs for each platform. However, to our knowledge there are no unified LIMS systems capable of organizing all of the information regarding multi-platform microarray experiments, while additionally integrating this information with tools to perform the analysis. In order to address these requirements, we developed a web-based LIMS system that provides an integrated framework for storing and analyzing microarray information generated by the various platforms. This system enables an easy integration of modules that transform, analyze and/or visualize multi-platform microarray data.

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