MCL 알고리즘을 사용한 유전자 발현 데이터 클러스터링

손호선; 류근호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 손호선 류근호

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

발행연도: 2008.7

수록면: 27 - 33 (7page)

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유전자 발현 데이터의 분석 기법 중 무감독 학습 기반의 클러스터링 기법은 생물학적 변화와 진의 발현 정도를 이해하는데 자주 사용되는 방법이다. 생명공학 연구에 있어서 그래프 기반의 MCL 알고리즘은 그래프 내의 노드들을 클러스터링 하는 알고리즘으로 빠르고 효과적이다. 우리는 기존의 MCL 알고리즘을 개선하여 마이크로어레이 데이터에 적용시켰다. MCL 알고리즘 수행 시 inflation과 대각선 항의 두 요인을 조정하는 시뮬레이션을 실행 하였으며, 마코브 행렬을 이용하여 변환 하였다. 또한 개선된 MCL 알고리즘에서는 더 명확한 클래스를 구분하기 위하여 각 열의 평균을 구한 후 그 값을 임계치로 사용하였다. 따라서 수정된 알고리즘은 기존의 알고리즘들보다 정확도를 높일 수 있었다. 즉, 실제 실험 결과 기존에 알려진 클래스와 비교 했을 때 평균 70%의 정확도를 보였다. 또한, 다른 클러스터링 기법, K-means 알고리즘, 계층적 클러스터링 그리고 SOM 알고리즘을 비교 분석하였으며, 그 결과 MCL 알고리즘이 다른 클러스터링 기법보다 더 좋은 결과를 보임을 알 수 있다.

#Gene Expression #MCL algorithm #Clustering #Hierarchical #K-means

참고문헌 (16)

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1. [단행본] - Ho Sun Shon / 2007 / Clustering DNA Microarray Data by MCL Algorithm / ISMB

2. [학술지(정기간행물)] - E. Hartuv / 1999 / An Algorithm for Clustering cDNAs for Gene Expression Analysis / RECOM B 99 : 188 ~ 197

3. [학술대회논문] - R. Sharan / 2000 / CLICK : A Clustering algorithm with applications to gene expression analysis / Proceedings ISMB

4. [단행본] - T. Kohonen / 1997 / Self-Organizing Maps / Springer Verlag

5. [학술지(정기간행물)] - T.Kohonen / 1998 / The self-organizing map / Neurocomputing 21 : 1 ~ 6

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