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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제13권 제2호
- 발행연도
- 2011.1
- 수록면
- 649 - 657 (9page)
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인간 유전학에서 질병과 관련있는 DNA 염기순서의 변이를 확인하기 위해서 특정표현형과 단일 유전자좌간의 연관을 분석하는 방법들이 주로 사용되어왔다. 하지만 당뇨와 같은 복합질환에서는 유전자간의 상호작용이나 유전자와 환경인자간의 상호작용이 질병의 발생에 영향을 줄 수 있어서, 단일유전자좌의 분석으로는 설명할 수 없는 경우가 많이 발생한다. 유전자-유전자간 상호작용 및 유전자-환경인자간 상호작용을 분석하기 위한 여러 방법들이 제시되고 있다. 본 연구에서는 로지스틱 회귀분석을 비롯하여 의사결정나무, 신경망 분석, MDR 방법 등에 대해 알아보고, 유전자데이터에 이를 적용하여 분석하였다. 분석 결과 4개의 방법론 중 선형모형인 로지스틱 회귀분석은 의사결정나무보다는 오분류율이 약간 낮고, 비선형 모형인 신경망 분석과 MDR보다 높게 나타났다. 4개의 방법론의 결과가 동일하지는 않았으나, 질병과 관련된 주요 상호작용은 공통적으로 찾는 것을 확인하였다.
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참고문헌 (17)
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Cordell,H.J / 2009 / Detecting gene-gene interactions that underlie human diseases / Nature Reviews Genetics
Garcia-Magarinos, M. / 2009 / Evaluating the Ability of Tree-Based Methods and Logistic Regression for the Detection of SNP-SNP Interaction / Annals of Human Genetics 73 : 3
Hahn, L. W. / 2003 / Multifactor Dimensionality Reduction Software for Detecting Gene-Gene and Gene-Environment Interactions / Bioinformatics 19 (3) : 376 ~ 382
Heidema, A. G. / 2006 / The Challenge for Genetic Epidemiologists : How to Analyze Large Numbers of SNPs in Relation to Complex Diseases / BMC Genetics 7 (23) : 1 ~ 15
Motsinger-Reif, A. A. / 2008 / Comparison of Approaches for Machine-Learning Optimization of Neural Networks for Detecting Gene-Gene Interactions in Genetic Epidemiology / A
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Hahn, L. W. / 2003 / Multifactor Dimensionality Reduction Software for Detecting Gene-Gene and Gene-Environment Interactions / Bioinformatics 19 (3) : 376 ~ 382
Heidema, A. G. / 2006 / The Challenge for Genetic Epidemiologists : How to Analyze Large Numbers of SNPs in Relation to Complex Diseases / BMC Genetics 7 (23) : 1 ~ 15
Motsinger-Reif, A. A. / 2008 / Comparison of Approaches for Machine-Learning Optimization of Neural Networks for Detecting Gene-Gene Interactions in Genetic Epidemiology / A
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