[논문]마이크로어레이 데이터의 게놈수준 분석을 위한 퍼지 패턴 매칭에 의한 유전자 필터링

이선아; 이건명; 이승주; 김원재; 김용준; 배석철

doi:10.5391/jkiis.2008.18.4.471

마이크로어레이 데이터의 게놈수준 분석을 위한 퍼지 패턴 매칭에 의한 유전자 필터링
Gene filtering based on fuzzy pattern matching for whole genome micro array data analysis 원문보기

한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.18 no.4, 2008년, pp.471 - 475

이선아 (충북대학교 전기전자컴퓨터공학부) , 이건명 (충북대학교 전기전자컴퓨터공학부) , 이승주 (청주대학교 생명유전통계학부) , 김원재 (충북대학교 의과대학) , 김용준 (충북대학교 의과대학) , 배석철 (충북대학교 의과대학)

초록
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생명과학분야에서 마이크로어레이 기술은 세포에서의 RNA 발현 프로파일을 관찰할 수 있도록 함으로써 생명현상의 규명 및 약물개발 등에서 분자수준의 생명현상에 대한 관찰과 분석이 가능해지고 있다. 마이크로어레이 데이터분석에서는 특정한 처리나 과정에서 현저한 특성을 보이는 유전자를 식별하기 위한 분석뿐만 아니라 유전자 전체인 게놈수준에서의 분석도 이루어진다. 약물반응 실험에서는 약물에 대한 게놈수준의 발현 프로파일을 관찰하는 것도 많은 정보를 제공할 수 있다. 약물실험에서는 대조군과 실험군들간에 관심있는 상대적인 발현특성을 갖는 유전자군을 전체적으로 추출하는 것이 필요한 경우가 있다. 예를 들면 정상군은 두개의 실험군에 대해서 중간정도의 발현정도를 갖는 유전자군을 식별하는 분석을 하는 경우, 생물학적인 데이터의 특성상 절대값을 비교하는 방법으로는 유용한 유전자들을 효과적으로 식별해 낼 수 없다. 이 논문에서는 정상군과 실험군들의 발현정도값의 경향을 판단하기 위해서 각 유전자에 대해서 집단별 대표값을 선정하여 퍼지집합으로 집단의 값의 범위를 결정하고, 이를 이용하여 특성 패턴을 갖는 유전자들을 식별해내는 방법을 제안하고, 실제 데이터를 통해서 실험한 결과를 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper

Microarray technology in biological science enables molecular level observations and analyses on the biological phenomina by allowing to measure the RNA expression profiles in cells. Microarray data analysis is applied in various purposes such as identifying significant genes which react to drug treatment, understanding the genome scale phenomina. In drug response experiments, the microarray-based gene expression analysis could provide meaningful information. It is sometimes needed to identify the genes which shows different expression behavior for treatment group and normal group each other. When the normal group shows the medium level expression, it is not easy to discriminate the group just by expression level comparison. This paper proposes a method which selects group-wise representative values for each gene and sets the value range of the groups in order to filter out the genes with specific pattern. It also shows some experiment results.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

마이크로 어레이는 약물효능 분석 분야에서도 사용되고 있다. 동물 실험 등에서 약물을 투약한 것과 하지 않는 샘플들에 대해서 마이크로 어레이 분석하여, 약물에 반응한다고 판단되는 단백질을 주정하고, 약리메카니즘을 규명하기 위한 연구를 하고 있다.

제안 방법

정보가 얻어진 경우를 전제로 한다. 발암물질(O)과 항암 후보물질(S)의 동시투약 집단에 대한 결과로 효과가 있는 집단((O+S)P)과 효과가 없는 집단((O+P)N)으로 마이크로 어레이 데이터를 구별한다. 이 때, 게놈 전체에 대해서 암 억제 유전자 및 암유전자 후보가 될 수 있는 것은 유전자의 발현 정도값이 아래 같은 특성을 가지는 것이다.
단계 2. 유전자 饥에 대해서 샘플 집단 §별로 소속함수의 평균 을 계산한다.
지시적 추출 방법은 분석자가 미리 관심있는 패턴이나 특성에 대한 정보를 이용하여, 이러한 특성을 만족하는 유전자를 추출하도록 하는 것이다. 이 논문에서는 지시적 유전자 추출 방법으로서 특정 패턴을 퍼지 매칭 패턴으로 정의하도록 하여 유전자를 추출하는 방법을 제안하였다. 특히, 마이크로어레이 데이터분석에서 게놈 전체에 대해서 약물효능 분석과 같은 경우에 필요한 특정 패턴을 보이는 유전자를 효과적으로 선택하기 위한 방법으로 퍼지 패턴을 이용하는 방법을 제안하였다.
절대적인 비교 연산을 하는 것이 곤린, 하다. 이러한 비교를 위해 퍼지비교를 하여 특정 퍼지패턴을 만족하는 유전자를 추출하는 방법을 제안한다.
즉, 발현정도값의 절대적 인비교만으로 곤란하고, 일부에 대해서는 이러한 대소관계를 만족하지 못하더라도 후보로 선정할 수 있는 방법이 필요하다. 이러한 요구에 부응하기 위한 방법으로 소속함수를 이용하여 정의한 퍼지패턴을 이용하여 후보 유전자를 선정하는 방법을 제안한다.
제안한 방법에 대한 유용성을 보이기 위해서 실제 효능실험 중인 항암물질의 마이크로어레이 데이터 분석에 퍼지 패턴을 이용한 유전자 선정 방법을 적용하였다. 그림 2는 실제 마이크로어레이 데이터의 예를 보인 것으로, 행은 특정 유전자를 나타내고, 열을 마이크로어레이 실험에 사용된 샘플을 나타내고, 수치값은 해당 샘플에 대한 대응되는 유전자의 발현정도값을 나타낸다.
이 논문에서는 지시적 유전자 추출 방법으로서 특정 패턴을 퍼지 매칭 패턴으로 정의하도록 하여 유전자를 추출하는 방법을 제안하였다. 특히, 마이크로어레이 데이터분석에서 게놈 전체에 대해서 약물효능 분석과 같은 경우에 필요한 특정 패턴을 보이는 유전자를 효과적으로 선택하기 위한 방법으로 퍼지 패턴을 이용하는 방법을 제안하였다.

대상 데이터

분석 대상는 항암 후보물질의 효능을 보는 마이크로 어레이 분석 실험으로, 정상집단에 대한 샘플(N)과, 발암물질과 항암 후보물질을 동시에 투약한 실험한 동물 샘플이 확보되고, 이들 샘플에 대한 마이크로어레이 실험을 통해 유전자 발현 정보가 얻어진 경우를 전제로 한다. 발암물질(O)과 항암 후보물질(S)의 동시투약 집단에 대한 결과로 효과가 있는 집단((O+S)P)과 효과가 없는 집단((O+P)N)으로 마이크로 어레이 데이터를 구별한다.

데이터처리

마이크로어레 이 데이터로부터 샘플집 단간의 차별화된 패턴을 보이는 유전자를 추출하는데 사용될 수 있는 기존이 방법으로는 t-test, ANOVA 등을 들수 있다. t-test는 통계적 검정을 위한 방법으로 두 샘플 집단간의 차이를 통계적으로 판정하는데 사용될 수 있다.
유의한 유전자 추출을 위해서 사용할 수 있는 접근 방법은 무지시적 (undirected) 추출방법과 지시적 (directed) 추출 방법으로 나누어 볼 수 있다. 무지시적 추출방법은 특별한 정보를 사용하지 않고 데이터 자체의 특성에 따라 유전자를 추출하도록 하는 것으로서, 유사 패턴을 갖는 유전자끼리 군집화하여 차후에 관심영역의 유전자를 추출하거나, 집단 간 통계적으로 유의한 차이를 보이는 것을 선택하기 위해 t-test, ANOVA 등을 사용할 수 있다. 지시적 추출 방법은 분석자가 미리 관심있는 패턴이나 특성에 대한 정보를 이용하여, 이러한 특성을 만족하는 유전자를 추출하도록 하는 것이다.

성능/효과

둘째, 만족해야 하는 대소관계를 융통성 있게 표현할 수 있기 때문에 여러 샘플 집단간의 대소관계에 대한 패턴을 만족하는 유전자를 쉽게 추출할 수 있다. 셋째, 대소관계에서 인접집단의 분포에 대한 중첩정도 및 범위를 쉬게 설정할 수 있어서, 마이크로어레이를 이용하여 전체유전자 차원에서의특정 패턴을 추출하는데 효과적으로 활용할 수 있다.
특징이 있다. 첫째, 샘플 집단별 평균값을 직접 계산하여 사용하기 때문에, 집단간의 거리에 대한 제약을 쉽게 반영할 수 있다. 둘째, 만족해야 하는 대소관계를 융통성 있게 표현할 수 있기 때문에 여러 샘플 집단간의 대소관계에 대한 패턴을 만족하는 유전자를 쉽게 추출할 수 있다.

후속연구

제안한 방법은 실제 항암 후보물질의 실험결과에 대한 분석에 효과적으로 적용될 수 있을 확인하였다. 향후 발현 정도의 대소비교뿐만 아니라 상관관계를 반영한 패턴을 만족하는 유전자 선택방법으로 확장하는 것이 추가적으로 필요하다.
향후 발현 정도의 대소비교뿐만 아니라 상관관계를 반영한 패턴을 만족하는 유전자 선택방법으로 확장하는 것이 추가적으로 필요하다. 한편, 마이크로어레이 데이터 분석의 결과로 추출된 유전자 정보를 대사경로, 신호전달, 발현조절 경로데이터와 연결하여 단순 유전자 추출보다 가공된 정보를 추출하는 방법으로 확장하는 연구도 추가적으로 필요하다.
효과적으로 적용될 수 있을 확인하였다. 향후 발현 정도의 대소비교뿐만 아니라 상관관계를 반영한 패턴을 만족하는 유전자 선택방법으로 확장하는 것이 추가적으로 필요하다. 한편, 마이크로어레이 데이터 분석의 결과로 추출된 유전자 정보를 대사경로, 신호전달, 발현조절 경로데이터와 연결하여 단순 유전자 추출보다 가공된 정보를 추출하는 방법으로 확장하는 연구도 추가적으로 필요하다.

참고문헌 (6)

S. Draghici, Data Analysis Tools for DNA Microarrays, Chapman & Hall/CRC, 2003
D. W. Mount, Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis, Cold Spring Habor Lab Press, 2004
G. B. Forgel, D. W. Corne, Evolutionary Computation in Bioinformatics, Morgan Kaufmann Publishers, 2003
W. L. Martinez, A. R. Martinez, Exploratory Data Analysis with MATLAB, Chapman&Hall/CRC, 2005
Illumina, BeadStudio Gene Expression Module User Guide, Illumina, 2006
R. O, Duda, P. E. Hart, D. G. Stork, Pattern Classification, John Wiley & Sons, INC., 2001

저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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