• Àüü
  • ÀüÀÚ/Àü±â
  • Åë½Å
  • ÄÄÇ»ÅÍ
´Ý±â

»çÀÌÆ®¸Ê

Loading..

Please wait....

¿µ¹® ³í¹®Áö

Ȩ Ȩ > ¿¬±¸¹®Çå > ¿µ¹® ³í¹®Áö > JIPS (Çѱ¹Á¤º¸Ã³¸®ÇÐȸ)

JIPS (Çѱ¹Á¤º¸Ã³¸®ÇÐȸ)

Current Result Document :

ÇѱÛÁ¦¸ñ(Korean Title) An Efficient Functional Analysis Method for Micro-array Data Using Gene Ontology
¿µ¹®Á¦¸ñ(English Title) An Efficient Functional Analysis Method for Micro-array Data Using Gene Ontology
ÀúÀÚ(Author) Dong-wan Hong   Jong-keun Lee   Sung-soo Park   Sang-kyoon Hong   Jee-hee Yoon  
¿ø¹®¼ö·Ïó(Citation) VOL 03 NO. 01 PP. 0038 ~ 0042 (2007. 06)
Çѱ۳»¿ë
(Korean Abstract)
¿µ¹®³»¿ë
(English Abstract)
Microarray data includes tens of thousands of gene expressions simultaneously, so it can be effectively used in identifying the phenotypes of diseases. However, the retrieval of functional information from a large corpus of gene expression data is still a time-consuming task. In this paper, we propose an efficient method for identifying functional categories of differentially expressed genes from a micro-array experiment by using Gene Ontology (GO). Our method is as follows: (1) The expression data set is first filtered to include only genes with mean expression values that differ by at least 3-fold between the two groups. (2) The genes are then ranked based on the t-statistics. The 100 most highly ranked genes are selected as informative genes. (3) The t-value of each informative gene is imposed as a score on the associated GO terms. High-scoring GO terms are then listed with their associated genes and represent the functional category information of the micro-array experiment. A system called HMDA (Hallym Micro-array Data analysis) is implemented on publicly available microarray data sets and validated. Our results were also compared with the original analysis.
Å°¿öµå(Keyword) Micro-array data   Functional analysis   Gene Ontology   Informative genes.  
ÆÄÀÏ÷ºÎ