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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.12
- 수록면
- 25 - 30 (6page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2018.16.12.25
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유전자 규정 네트워크 (GRN)에 RNA-시퀀싱 데이터를 활용할 때, 해당 유전자와 환경과의 상호 작용에 의해서 생기는 형질들 중에서 연관성이 높은 유전자로 GRN을 구성하는 것은 상당히 어려운 일이다. 본 연구에서는 Big-Data의 RNA-시퀀싱 자료들로, 지지 벡터 머신 회귀 특징 추출(SVM-RFE) 에 근거하여, 연관성이 높은 유전자(maximum-relevancy)는 추출하고, 연관성이 낮은 유전자(minimum-redundancy)는 제거하는 MRMR 필터 방법을 집중도 의존 정규화(intensity-dependent normalization, DEGSEQ)에 기반 하여 데이터의 정밀성을 높여, 소수 연관성 높은 유전자만 판별해 내는 방법을 사용한다. 제안한 방법은 R 언어 패키지를 사용하여 편리함과 동시에, 다른 기존의 방법을 비교하였을 때, Big-Data의 시간 활용도를 높이면서, 동시에 높은 연관성 있는 유전자만을 잘 추출해 냄을 확인하였다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Materials and Methods
Ⅲ. The proposed Algorithm
Ⅳ. The performance comparisons
Ⅴ. Conclusion
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - H. Bolouri / 2014 / Modeling genomic regulatory networks with big data / Trends in Genetics 30 (5) : 182 ~
[학술지(정기간행물)] - Y. H. Yang / 2002 / Normalization for cDNA microarray data / Nucleic Acids Res 30 (4) : 15 ~
[학술지(정기간행물)] - T. R. Golub / 1999 / Molecular classification of cancer : class discovery and class prediction by gene expression monitoring / Science 286 (5439) : 531 ~ 537
[학술지(정기간행물)] - S. K Kim / 2014 / A nineteen gene-based risk score classifier predicts prognosis of colorectal cancer patients / Molecular Oncology 8 (8) : 653 ~ 1666
[학술지(정기간행물)] - C. Ding / 2005 / Minimum Redundancy Feature Selection from Microarray Gene Expression Data / J. Bioinfo. Compu. Bio 3 (2) : 185 ~ 205
[학술지(정기간행물)] - Y. H. Yang / 2002 / Normalization for cDNA microarray data / Nucleic Acids Res 30 (4) : 15 ~
[학술지(정기간행물)] - T. R. Golub / 1999 / Molecular classification of cancer : class discovery and class prediction by gene expression monitoring / Science 286 (5439) : 531 ~ 537
[학술지(정기간행물)] - S. K Kim / 2014 / A nineteen gene-based risk score classifier predicts prognosis of colorectal cancer patients / Molecular Oncology 8 (8) : 653 ~ 1666
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