• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권1호
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• pp.1-11
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• 2012

환자의 생존시간과 함께 유전자 마이크로어레이 자료가 주어진 경우 생존에 유의한 영향을 미치는 대사경로를 찾는 방법을 연구하였다. 기존의 방법인 유전자 집합 농축도 분석, 글로벌 검정과 왈드 형태 검정을 비교 분석하였고, 치환을 통하여 p값을 구하는 단점을 개선한 수정된 왈드 형태 검정을 제안하였다. 모의실험과 실제자료 분석을 이용하여 새로운 방법의 적용 가능성을 보였다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제50권4호
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• pp.375-381
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• 2018

세포 유전학적 분석은 인간에서의 다양한 종류의 질환을 연구하고 진단하는데 매우 유용하게 사용되고 있다. 지난 수년 동안 세포 유전학적 분석을 통해 매우 의미 있는 결과를 얻을 수 있었으며, 현재 임상검사실에서 일반적인 검사로 확대되어 질병을 진단하고 결과를 평가하는데 매우 유용하게 사용 되고 있다. Microarray는 분자 세포 유전학적인 방법과 기존의 세포유전학적 방법이 융합된 검사방법으로 기존 검사 방법의 단점을 보완하여 유전 관련 질환을 진단하는데 매우 유용하게 사용되고 있다. 따라서 본 논문은 유전질환 진단에 있어 기존의 일반적인 세포유전학적 방법에서 마이크로어레이를 통한 분자세포유전학적 방법으로 어떻게 전환되어 왔는지, 유전 진단을 하는데 앞으로 이 검사방법들이 얼마나 의미 있게 사용될 것인지에 관하여 고찰하였다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제11권1호
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• pp.1-6
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• 2006

환경 내에서 생물학적 복원을 이해하기 위해서는 미생물 기능성 군집 및 활성을 분석하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 유류오염 토양의 미생물 군집을 모니터링하기 위하여 난분해성 물질의 생물학적 분해에 관여하는 100개의 알려진 대사경로 및 유전자를 기반으로 한 oligonucleotide microarray를 개발하였다. 본 연구에 사용된 microarray는 유류오염 분해 대사에 관련된 유전자를 진단하기 위한 15개의 고유한 probe를 포함하고 있다. 디자인된 probe의 hybridization specificity는 표준 균주, Pseudomonas aeruginosa KCTC1636을 이용하여 확인 하였으며, 유류오염토양 시료의 분석결과 alkane, naphthalene, biphenyl, pyrene(PAH ring-hydroxylating) 분해에 관련된 8개의 유전자 발현을 확인 하였다. 이러한 결과는 DNA microarray가 유류오염토양환경에서 생물학적 분해유전자 진단에 효과적으로 이용될 수 있을 뿐만 아니라 생물학적 복원의 가능성을 진단하기에도 적합한 기법이라는 것을 나타내고 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권1호
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• pp.46-58
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• 2007

마이크로어레이 데이타는 동시에 수 만개 유전자의 발현 값을 포함하고 있기 때문에 질병의 발현 형질 분류에 매우 유용하게 쓰인다. 그러나 동일한 생물학적 주제라 할지라도 여러 독립된 연구 집단에서 생성된 마이크로어레이의 분석결과는 서로 다르게 나타날 수 있다. 이에 대한 주된 이유는 하나의 마이크로어레이 실험에 참여한 샘플의 수가 제한적이기 때문이다. 따라서 개별적으로 수행된 마이크로어레이 데이타를 통합하여 샘플의 수를 늘리는 것은, 보다 정확한 분석을 하는데 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 이에 대한 해결 방안으로 두 단계 접근방법을 제안한다. 제 1 단계에서는 개별적으로 생성된 동일주제의 마이크로어레이 데이타를 통합한 후 인포머티브(Informative) 유전자를 추출하고 제 2 단계에서는 인포머티브 유전자만을 이용하여 클래스 분류(Classification) 과정 후 분류자를 추출한다. 이 분류자를 다른 테스트 샘플 데이타에 적용한 실험결과를 보면 마이크로어레이 데이타를 통합하여 샘플의 수를 증가시킬수록, 비교 방법에 비해 정확도가 최대 24.19% 높은 분류자를 만들어 내는 것을 알 수 있다.

• 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.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제14권3호
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• pp.1819-1823
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• 2013

Objective: Microarray data were analyzed to explore key genes and their functions in progression of colorectal cancer (CRC). Methods: Two microarray data sets were downloaded from Gene Expression Omnibus (GEO) database and differentially expressed genes (DEGs) were identified using corresponding packages of R. Functional enrichment analysis was performed with DAVID tools to uncover their biological functions. Results: 631 and 590 DEGs were obtained from the two data sets, respectively. A total of 32 common DEGs were then screened out with the rank product method. The significantly enriched GO terms included inflammatory response, response to wounding and response to drugs. Two interleukin-related domains were revealed in the domain analysis. KEGG pathway enrichment analysis showed that the PPAR signaling pathway and the renin-angiotensin system were enriched in the DEGs. Conclusions: Our study to systemically characterize gene expression changes in CRC with microarray technology revealed changes in a range of key genes, pathways and function modules. Their utility in diagnosis and treatment now require exploration.

• Parasites, Hosts and Diseases
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• 제49권4호
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• pp.341-347
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• 2011

Acanthamoeba infection is difficult to treat because of the resistance property of Acanthamoeba cyst against the host immune system, diverse antibiotics, and therapeutic agents. To identify encystation mediating factors of Acanthamoeba, we compared the transcription profile between cysts and trophozoites using microarray analysis. The DNA chip was composed of 12,544 genes based on expressed sequence tag (EST) from an Acanthamoeba ESTs database (DB) constructed in our laboratory, genetic information of Acanthamoeba from TBest DB, and all of Acanthamoeba related genes registered in the NCBI. Microarray analysis indicated that 701 genes showed higher expression than 2 folds in cysts than in trophozoites, and 859 genes were less expressed in cysts than in trophozoites. The results of real-time PCR analysis of randomly selected 9 genes of which expression was increased during cyst formation were coincided well with the microarray results. Eukaryotic orthologous groups (KOG) analysis showed an increment in T article (signal transduction mechanisms) and O article (posttranslational modification, protein turnover, and chaperones) whereas significant decrement of C article (energy production and conversion) during cyst formation. Especially, cystein proteinases showed high expression changes (282 folds) with significant increases in real-time PCR, suggesting a pivotal role of this proteinase in the cyst formation of Acanthamoeba. The present study provides important clues for the identification and characterization of encystation mediating factors of Acanthamoeba.

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

• 한국환경독성학회:학술대회논문집
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• 한국환경독성학회 2003년도 추계국제학술대회
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• pp.173-173
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• 2003

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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권5호
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• pp.967-976
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• 2011

The Box-Cox transformation is a well known family of power transformations that brings a set of data into agreement with the normality assumption of the residuals and hence the response variable of a postulated model in regression analysis. Normalization (studentization) of the regressors is a common practice in analyzing microarray data. Here, we implement Box-Cox transformation in normalizing regressors in microarray data. Pridictabilty of the model can be improved using data transformation compared to studentization.