Fisher Criterion을 이용한 Gene Set Enrichment Analysis 기반 유의 유전자 집합의 검출 방법 연구

김재영; 신미영

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김재영 신미영

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지-CI 電子工學會論文誌 CI編第45卷第4號

발행연도: 2008.7

수록면: 19 - 26 (8page)

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Gene set enrichment analysis (GSEA)는 두 개의 클래스를 가지는 마이크로어레이 실험 데이터 분석을 위해 생물학적 특징을 기반으로 구성된 다양한 유전자-집합 중에서 두 클래스의 발현값들이 통계적으로 중요한 차이를 나타내는 유의한 유전자-집합을 추출하기 위한 분석 방법이다. 특히, 유전자에 대한 다양한 생물학적인 정보를 지닌 유전자 주석 데이터베이스(Cytogenetic Band, KEGG pathway, Gene Ontology 등)를 이용하여 마이크로어레이 실험에 사용된 전체 유전자 중 특정 기능을 가지는 유전자들을 그룹화하여 다양한 유전자-집합을 발굴하고, 각 유전자-집합 내에서 두 클래스 간에 발현값의 차이를 참조하여 유의한 유전자들을 결정하여, 이를 기반으로 통계적으로 유의한 유전자-집합들을 최종 검출하는 방법이다. 본 논문에서는 GSEA 분석 과정에서 현재 주로 사용되고 있는 signal-to-noise ratio 기반 유전자 서열화(gene ranking) 방법 대신에, Fisher criterion을 이용한 유전자 서열화 방법을 적용함으로써 기존의 GSEA 방법에서 추출하지 못한 생물학적으로 의미 있는 새로운 유의 유전자-집합을 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 또한, 제안한 방법의 성능을 고찰하기 위하여 공개된 Leukemia 관련 마이크로어레이 실험 데이터 분석에 적용하였으며, 기존의 알려진 결과와 비교 분석함으로써 제안한 방법의 유용성을 검증하고자 하였다.

#Significant gene-sets #Gene Set Enrichment Analysis #Gene ranking #Fisher Criterion

참고문헌 (22)

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1. [학술대회논문] - A. Subramanian / 2005 / Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles / Proc. Natl Acad Sci USA : 15545 ~ 15550

2. [학술지(정기간행물)] - E.Taskesen / 2006 / Sub-typing of model organisms based on gene expression data / Bioinformatics technical University of Delft Research Assignment

3. [학술지(정기간행물)] - S. Monti / 2004 / Molecular profiling of diffuse large B-cell lymphoma identifies robust subtypes including one characterized by host inflammatory response / Blood 105 (5) : 1851 ~ 1861

4. [단행본] - C.Bishop / 1995 / Neural Networks for Pattern Recognition / Oxford University Press

5. [학술지(정기간행물)] - A. Blum / 1997 / Selection of relevant features and example in machine learning / Artificial intelligence 97 : 245 ~ 271

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