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

»çÀÌÆ®¸Ê

Loading..

Please wait....

±¹³» ³í¹®Áö

Ȩ Ȩ > ¿¬±¸¹®Çå > ±¹³» ³í¹®Áö > Çѱ¹Á¤º¸°úÇÐȸ ³í¹®Áö > Á¤º¸°úÇÐȸ ³í¹®Áö D : µ¥ÀÌŸº£À̽º

Á¤º¸°úÇÐȸ ³í¹®Áö D : µ¥ÀÌŸº£À̽º

Current Result Document :

ÇѱÛÁ¦¸ñ(Korean Title) ¸Ê¸®µà½º ±â¹ÝÀÇ ¾Ï ƯÀÌÀû ´ÜÀ§ ¹Ýº¹ º¯ÀÌ ¿µ¿ª ÃßÃâ
¿µ¹®Á¦¸ñ(English Title) Detection of Cancer-specific Copy Number Variation Regions with MapReduce
ÀúÀÚ(Author) ½ÅÀç¹®   È«»ó±Õ   °øÁøÈ­   ÀÌÀºÁÖ. À±ÁöÈñ   Jae-Moon Shin   Sang-Kyoon Hong   Jin-Hwa Kong   Un-Joo Lee   Jee-Hee Yoon  
¿ø¹®¼ö·Ïó(Citation) VOL 40 NO. 05 PP. 0305 ~ 0318 (2013. 10)
Çѱ۳»¿ë
(Korean Abstract)
¸ðµç ¾Ï ¼¼Æ÷´Â Ã¼¼¼Æ÷ º¯À̸¦ µ¿¹ÝÇÑ´Ù. ¾Ï À¯Àüü º¯ÀÌ ºÐ¼®¿¡ ÀÇÇÏ¿© ¾ÏÀ» ¹ß»ý½ÃÅ°´Â À¯ÀüÀÚ ¹× Áø´Ü/Ä¡·á¹ýÀ» Ã£¾Æ³¾ ¼ö ÀÖ´Ù. º» ¿¬±¸¿¡¼­´Â Â÷¼¼´ë ½ÃÄö½Ì µ¥ÀÌÅ͸¦ ÀÌ¿ëÇÏ¿© ¾Ï Æ¯ÀÌÀû ´ÜÀ§ ¹Ýº¹ º¯ÀÌ(copy number variation, CNV) ¿µ¿ªÀ» Ã£¾Æ³»´Â »õ·Î¿î µ¥ÀÌÅÍ ¸¶ÀÌ´× ¾Ë°í¸®ÁòÀ» Á¦¾ÈÇÑ´Ù. Á¦¾ÈÇϴ ¹æ½Ä¿¡¼­´Â ¾Ï È¯ÀÚÀÇ ¾Ï À¯Àüü¿Í µ¿ÀÏÀÎÀÇ Á¤»ó À¯Àüü¿¡ Á¸ÀçÇϴ CNV È帠¿µ¿ªÀ» °¢°¢ ÃßÃâÇÑ ÈÄ, ÀÌ µé °á°ú¸¦ »óÈ£ ºñ±³ ºÐ¼®ÇÏ¿© ¾Ï Æ¯ÀÌÀû CNV ¿µ¿ª¸¸À» ¼±º°Çس½´Ù. º» ¿¬±¸¿¡¼­ °³¹ßÇÑ º´·Ä ¾Ë°í¸®ÁòÀº ¾Ï°ú Á¤»ó À¯Àüü µ¥ÀÌÅ͸¦ µ¿½Ã¿¡ ºÐ¼®ÇÏ¿© ¾Ï Æ¯ÀÌÀû CNV ¿µ¿ªÀ» ÃßÃâ/º¸°íÇϸç, ÇϵÓ(Hadoop) È¯°æÀÇ ¸Ê¸®µà½º(Map/Reduce) ÇÔ¼ö¿¡ ÀÇÇÏ¿© À̵頵¥ÀÌÅ͸¦ ºÐ»ê, º´Çà Ã³¸®ÇÑ´Ù. ¼º´É Æò°¡¸¦ À§ÇÏ¿© ¾Ç¼º Èæ»öÁ¾°ú À¯¹æ¾Ï È¯ÀÚÀÇ ¾Ï/Á¤»ó À¯Àüü µ¥ÀÌÅ͸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ½ÇÇèÀ» ¼öÇàÇÏ¿´À¸¸ç, ±× °á°ú¸¦ ÅëÇØ Á¦¾ÈµÈ ¹æ½ÄÀÌ ´ë±Ô¸ðÀÇ À¯Àüü µ¥ÀÌÅͷκÎÅÍ ¾Ï Æ¯ÀÌÀû CNV ¿µ¿ªÀǠŸÀÔ ¹× À§Ä¡¸¦ È¿À²ÀûÀ¸·Î ÃßÃâÇÏ°í ÀÖÀ½À» º¸ÀδÙ.
¿µ¹®³»¿ë
(English Abstract)
The genomes of all cancer cells carry somatic mutations. Therefore, analyses of cancer genomes provide insight for understanding cancer-causing genes, diagnosis and therapy. In this work, we propose a data mining algorithm to detect cancer-specific copy number variation (CNV) regions by using next generation sequencing (NGS) data. The proposed method detects the candidate CNV regions from a cancer genome and the matched normal genome from the same individual, respectively, and identifies the cancer-specific CNVs by comparing the candidate CNV regions of a cancer genome with those of the matched normal genome. In this study, we also propose a novel parallel algorithm which simultaneously analyzes data from the cancer and patient-matched normal samples to identify cancer-specific CNV regions. This method is able to simultaneously perform tasks with large numbers of computing nodes using map and reduce functions in Hadoop project. The preliminary results conducted with the malignant melanoma and breast cancer data showed the prominent efficiency in identifying the types (gains or losses) and the exact locations of the cancer-specific CNVs.
Å°¿öµå(Keyword) ¾Ï À¯Àüü   ´ÜÀ§ ¹Ýº¹ º¯ÀÌ   Â÷¼¼´ë ½ÃÄö½Ì ±â¼ú   À¯ÀüÀû ±¸Á¶ º¯ÀÌ   ¸Ê¸®µà½º   cancer genome   copy number variation   next-generation sequencing technology   genetic structural variation   map/reduce  
ÆÄÀÏ÷ºÎ PDF ´Ù¿î·Îµå