데이터베이스 연구회지(SIGDB)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
유전자 발현량 차이를 이용한 네트워크 기반 질병 관련 유전자 탐색 기법 |
| 영문제목(English Title) |
A Network-based Approach to Detect Disease-related Genes using Differentially Expressed Gene Analysis |
| 저자(Author) |
김현진
안재균
박상현
Hyunjin Kim
Jaegyoon Ahn
Sanghyun Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 28 NO. 03 PP. 0089 ~ 0101 (2012. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
마이크로어레이 데이터를 분석하는 대표적인 방법 중 한가지는 차등 발현 유전자(Differentially Expressed Gene)들을 찾는 것이다. 차등 발현 유전자란 두 실험 조건 하에서 샘플 집합의 유전자 발현량이 많이 차이나는 유전자를 의미한다. 하지만 기존의 차등 발현 유전자를 찾는 방법들은 유전자끼리 주고 받는 영향을 고려하지 않아 근본적인 한계를 지니고 있다. 실제로 기존 방법들로, 질병과 관련되어 있다고 생물학적 실험으로 증명된 유전자들을 많이 찾아내지 못하고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 유전자 사이의 상관관계를 고려한 단백질-단백질 상호작용(Protein-Protein Interaction) 네트워크를 적용하여 유전자 간에 미치는 영향을 기존 방법에 추가함으로써 차등 발현 유전자를 검색하는 새로운 방법을 제안한다. 이렇게 찾아낸 유전자들로 질병과 관련된 클래스 분류를 시도한 결과, 기존의 네트워크적 접근 방법을 적용하지 않은 차등발현 유전자를 찾는 방법보다 더 높은 정확도와 AUC(Area Under Curve)를 보였다. 또한 점수 값의 상위에 위치해있는 유전자들이 해당 질병과 얼마나 관련되어 있는지에 대해서 다른 특성 선택(Feature Selection) 방법들과 비교해보았을 때 더 낮은 p-value를 나타냄으로써 본 연구의 방법이 질병 관련 유전자를 잘 검색한다는 사실을 보여주었다.
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영문내용
(English Abstract) |
One of general method for microarray analysis is discovering differentially expressed genes. The differentially expressed gene is a gene which shows different expression levels between two conditions. However, existing methods for finding differentially expressed genes have a limitation. They cannot consider influences among genes. Specifically, they can hardly discover the biologically proved genes which are related to specific diseases. To get over the limitation, we propose a novel approach to discover disease-related genes using differentially expressed genes and protein-protein interaction network. The proposed approach uses protein-protein interaction to reflect the influences among genes. The approach showed better accuracy and AUC(Area Under Curve) value than a method which does not consider the influences among genes and showed lower p-value than other feature selection methods.
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| 키워드(Keyword) |
특성 선택
차등 발현 유전자
마이크로어레이 데이터 분석
질병
생물정보학
Feature selection
Differentially expressed gene
Microarray analysis
Disease
Bioinformatics
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