$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

[국내논문] 무 변화 패턴을 갖는 시간경로 유전자발현자료를 제거하기 위한 함수들의 비교
Comparison of Functions for Filtering Time Course Gene Expression Data with Flat Patterns 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.20 no.2, 2007년, pp.409 - 422  

김경숙 (전남대학교 통계학과) ,  오미라 (전남대학교 통계학과) ,  백장선 (전남대학교 통계학과) ,  손영숙 (전남대학교 통계학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

시간경로 유전자 발현자료에 대한 본격적인 통계분석을 수행하기에 앞서 의미있는 정보를 제공하지 못할 것으로 여겨지는 유전자들은 선별하여 미리 제거함으로서 자료의 차원을 축소시킬 수 있을 뿐 아니라, 잡음이나 변이가 낮은 자료로 인한 잘못된 판단을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 관측표본에 대한 백분위수 기준과 붓스트랩 표본에 대한 백분위수 기준 하에서 무 변화 패턴을 갖는 유전자들을 제거시킬 수 있는 기존의 필터링 함수들을 비교하였다. 이스트(yeast) 자료에 적용하여 두 가지 필터링 방식에 대해 가장 유사한 결과를 보인 것은 분산 함수였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Filtering genes that do not appear to contribute to regulation prior to the statistical analysis of time course gene expression data can reduce the dimensions of data and the possibility of misinterpretation due to noise or lack of variation. In this paper, we compare six different functions for fil...

주제어

참고문헌 (11)

  1. Chen, Y., Bittner, M. L. and Dougherty, E. R. (1999). Issues associated with microarray data analysis and integration, Nature Genetics, 22, 213-216 

  2. DeRisi, JL., Iyer VR. and Brown PO. (1997). Exploring the metabolic and genetic control of gene expression on a genomic scale, Science, 278, 680-686 

  3. Dudoit, S., Fridlyand, J. and Speed, T. (2002). Comparison of discrimination methods for the classification of tumors using gene expression data, Journal of the American Statistical Association, 97, 77-87 

  4. Fleury, G.A., Hero, O., Yoshida, S., Carter, T., Barlow, C. and Swaroop, A. (2002). Pareto analysis for gene filtering in microarray experiments, In Proceedings of the European Signal Processing Conference(EuSIPCO), Toulo- use, France 

  5. Herrero, J., Diaz-Uriate, R. and Dopazo, J. (2003). Gene expression data preprocessing, Bioinformatics, 19, 655-656 

  6. Kadota K., Tominaga D., Akiyama Y. and Takahashi K. (2003). Detection outlying samples in microarray data: A critical assessment of the effect of outliers on sample classification, Chem-Bio Informatics Journal, 3, 30-45 

  7. de Lichtenberg U., Jensen, L. J., Fausboll, A., Jensen, T. S., Bork, P. and Brunak, S. (2005). Comparison of computational methods for the identification of cell cycle-regulated genes, Bioinformatics, 21, 1164-171 

  8. Lindlof, A. and Olsson, B. (2003). Genetic network inference: the effects of preprocessing, BioSystems, 72, 229-239 

  9. Liang, Y., Tayo, B., Cai, X. and Kelemen, A. (2005). Differential and trajectory methods for time course gene expression data, Bioinformatics, 21, 3009-3016 

  10. Spellman P., Sherlock, G., Zhang, M.Q., Iyer, V.R., Anders, K., Eisen, M.B., Brown, P.O, Botstein, D. and Futcher, B. (1998). Comprehensive identification of cell cycle-regulated genes of the yeast Saccharomyces cerevisiae by microarray hybridization, Molecular Biology of the Cell, 9, 3273-3297 

  11. The Math Works, Inc. (2003). MATLAB/Bioinformatics toolbox, Version 1.0, Natick, MA 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

FREE

Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로