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NTIS 바로가기응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.24 no.5, 2011년, pp.861 - 869
정지원 ((주)Biotoxtech) , 이재용 (을지대학교 생리학 및 생물리학교실) , 이석훈 (충남대학교 통계학과) , 박미라 (을지대학교 예방의학교실)
최근 유전학에서 주요 목표중 하나는 복합질환에 영향을 미치는 유전적 요인을 찾아내는 것이다. 유전자좌간의 상호작용이 있을 때에는 단일 유전자좌 분석으로는 이러한 목표를 달성하기 어려우므로, 유전자-유전자간 상호작용이나 유전자-환경인자간 상호작용분석을 고려할 필요가 있다. 자주 사용되는 MDR(multifactor dimensionality reduction)방법은 데이터를 고위험군과 저위험군으로 각각 병합하여 사용하므로 특정 유전자형에서 차이가 나는 경우에는 이를 찾아내기 어렵다. 본 연구에서는 이러한 점을 보완하도록 유전자형 조합에서의 대조군과 질환군의 상대위험도를 이용하여 유전자-유전자간 상호작용을 탐색하는 방법을 제안하였다. MDR 공개데이터와 8가지 유전모형으로부터 생성한 모의자료의 분석을 통해 방법의 유용성을 확인하였다.
One of the main objects of recent genetic studies is to understand genetic factors that induce complex diseases. If there are interactions between loci, it is difficult to find such associations through a single-locus analysis strategy. Thus we need to consider the gene-gene interactions and/or gene...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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RRIE는 어떤 방법인가? | 이 방법을 RRIE(relative risk interaction explorer)라고 하자. RRIE는 모든 셀에 대하여 통계적 검정을 통하여 유전자-유전자간 상호작용을 찾는 방법으로, 유전자형별로 구성된 분할표의 각 셀에서 대조군과 질환군의 차이가 나는 경우에 상호작용을 찾을 수 있다. 그림 2. | |
ORMDR방법이 기존의 MDR에 비해 가진 강점은 무엇인가? | 이 방법은 오즈비를 제공함으로써 연관의 척도를 제시하고 유의성 검증을 할 수 있다는 점에서 기존의 MDR보다 강점을 가지고 있다. 그러나 1차적으로 MDR을 수행하여 뽑힌 SNP조합에 대해서만 각 유전자형별로 연관의 척도와 유의성을 제공하게 되므로, 모든 셀에 대한 고위험군/저위험군의 분류와 그 분류에 따른 통합에 의해 최적의 SNP조합이 판정되는 절차는 그대로 따르게 된다. | |
MDR의 장점은 무엇인가? | 사례-대조연구에서의 상호작용탐색방법으로 대표적인 비모수적 방법인 MDR의 경우, 방법론이 단순하고 고차원의 상호작용에 대해서도 쉽게 확장할 수 있으며, 유전모형을 가정하지 않는다는 장점이 있다. 반면, 사례군과 대조군에서의 도수만으로 저위험군과 고위험군을 구분함으로써 유의성에 대한 검증 없이 데이터를 지나치게 단순화하며, 각 유전자형별 위험도는 고려하지 않고 셀을 병합하여 전반적인 연관만을 보게 되는 단점이 있다. |
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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