[논문]유전자군 분석의 방법론과 응용

이태원

doi:10.5351/kjas.2012.25.2.269

유전자군 분석의 방법론과 응용
A Method for Gene Group Analysis and Its Application 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.25 no.2, 2012년, pp.269 - 277

초록
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마이크로어레이 분석은 특이 발현하는 개별적인 유전자보다 유전자 온톨로지(Gene Ontology)와 같이 기능적 분류나 생물학적 경로(pathway)와 관련된 유전자군을 찾아내는 것이 그 해석의 용이성 때문에 최근 더욱 많은 연구가 진행되고 있다. 약물 처리에 의한 생물학적 반응을 연구할 때, 한 유전자군에 속하는 유전자들 각각의 특이 발현 여부의 유의성을 나타내는 $p$-value들을 취합하여 그 유전자군의 유의성을 결정하는 통계 검증 방법을 본 논문에서 소개하였다. 본 논문에 제시된 유전자군 분석(Gene group analysis) 방법은 Fisher's exact test나 permutation test와 같은 기존의 대표적인 방법들보다 더 정확하고 적용범위가 넓음을 실재 생물학 실험 자료의 분석을 통해 보였다. 제시된 유전자군 분석 방법은 SAS 프로그램으로 구현되었고 저자의 홈페이지(http://cafe.daum.net/go.analysis)에서 내려 받아 사용할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

In microarray data analysis, recent efforts have focused on the discovery of gene sets from a pathway or functional categories such as Gene Ontology terms(GO terms) rather than on individual gene function for its direct interpretation of genome-wide expression data. We introduce a meta-analysis method that combines $p$-values for changes of each gene in the group. The method measures the significance of overall treatment-induced change in a gene group. An application of the method to a real data demonstrates that it has benefits over other statistical methods such as Fisher's exact test and permutation methods. The method is implemented in a SAS program and it is available on the author's homepage(http://cafe.daum.net/go.analysis).

주제어

AI 본문요약
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제안 방법

1은 12마리의 쥐에게 4가지 종류의 약물처리를 하여 testosterone을 사용한 사전 처리(pretreatment)가 cisplatin으로 인한 신장의 손상에 어떠한 영향을 미치는지 알아보는 실험을 나타낸다(Li 등, 2009). 약물 처리에 영향을 받지 않는 housekeeping 유전자들과 식물인 arabidopsis의 유전자들의 평균 발현을 공변량으로 사용하는 표준화 방법을 사용하여, testosterone을 사용한 사전 처리 유무에 따른 cisplatin 처리효과를 고정효과 선형모형 아래에서 대비효과(constrast)로 측정하였다.

대상 데이터

본 논문에서 사용한 마이크로어레이 자료는 미국 식품의약국의 독성학 연구소(National Center for Toxicological Research; U.S. FDA)에서 개발된 미토콘드리아(mitochondria)와 관련된 534개의 유전자 발현을 측정하는 MitoChip (Desai 등, 2007)을 사용하여 쥐들의 여러 약물에 대한 반응을 실험한 자료이다.

이론/모형

또, pk들이 대립가설 (H1 : cβ ≠ 0) 아래에서 양측검정으로 구해졌을 경우, MVN(0, Cov(z))를 따르도록 발생시킨 (z1, . . . , zm)의 랜덤표본을 사용하여 구한 경험적 분포로 요약 통계량 1′|z| =#의 분포를 추정하여 유전자군에 대한 유의확률 p-value를 계산하는 몬테카를로 방법을 사용한다.
생물체의 에너지원인 ATP를 생성하는 세포 내 기관인 미토콘드리아의 역할과 연관된 생물학적 경로인 TCA cycle, 지방 대사(lipid metabolism) 및 산화적 인산화 과정의 다섯 복합체들(oxidative phosphorylation complexes I-V)의 7개 유전자군에 대한 Cisplatin 처리 효과의 유의성(p-value)을 Fisher’s exact test와 Delongchamp의 방법을 사용하여 검정하였다.
이때 m개의 유전자가 속한 유전자군에 대한 검정은 요약통계량 1′ z의 분포를 MVN(0, Cov(z))를 따르는 (z1, . . . , zm)의 랜덤표본을 이용하여 구하는 몬테카를로 방법을 사용하여 p-value를 계산한다.

성능/효과

이러한 미토콘드리아 경로와 관련된 유전자들의 과발현은 전자 전달을 강화하기 위하여 복합체 I과 II에 NADH와 FADH2를 공급하고, 그 결과 usnic acid에 의한 양성자 농도의 저하을 개선해서 ATP를 생성시킨다. 본 연구자들은 유전자 온톨로지(Gene Ontology) 분석을 이용하여, 미토콘드리아 관련 유전자 발현 자료로부터 다양한 기능적 범주들을 분류함으로써 여러 가지 미토콘드리아 경로의 상호작용을 잘 이해할 수 있게 되었고, 간세포 미토콘드리아에 대한 usnic acid 효과의 기전을 규명할 수 있었다.
붉은 점들(A와 B의 비교)과 푸른 점들(C와 D의 비교)의 위치를 비교하여 보면 testosterone 사전 처리를 하지 않은 집단(A, B)에서 많은 수의 유전자들이 cisplatin 처리군(B)에서 대조군(A)보다 약하게 발현되었고(fold change < 1), testosterone 사전 처리는 그 효과를 경감시킴을 알 수 있다.
여기에서 잔차에 의한 Cov(z)의 추정량은 #을 사용하는 것이 좀 더 안정적이다. 연구자들이 마이크로어레이를 이용한 실험에서 일변량 또는 이변량 t 검정이나 고정효과 선형모형에서 대비효과의 검정으로 각 유전자에 대한 약물처리효과의 유의성을 검정하였을 때, 저자의 홈페이지에 있는 GOanalysis라는 SAS 프로그램을 사용하여 유전자군 분석을 할 수 있다. 현재 GOanalysis는 serial code이므로 17375개의 유전자로 이루어진 마이크로어레이 (Ayyadevara 등, 2009)와 연관된 2708개의 유전자군에 대한 분석을 Windows XP 개인용 컴퓨터의 Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU E8400 @3.
측정된 534개의 유전자들 중 많은 수가 표 3.1에서 볼 수 있듯이 처리군들(B, D)에서 대조군들(A, C)과 다르게 발현되었다(FDR < 0.05).

후속연구

, m)들은 각각 표준정규분포 N(0, 1)를 따르고 그들의 합 #도 p_k들이 서로 독립일 경우 표준정규분포를 따른다. 그러나 같은 세포내 기능으로 묶여진 하나의 유전자군에 속하는 유전자들이 서로 독립적으로 약물에 반응하지는 않으므로 p_k들 사이의 상관관계를 감안하여 처리효과를 검증하여야 할 것이다. 각 유전자들에 대한 처리효과의 유의성을 나타내는 p_k들이 대립가설 (H₁ : cβ > 0) 아래에서 단측검정으로 구해졌고 (z₁, .
본 논문에서는 앞으로 실재 독성학 실험 자료의 분석에 사용된 예를 이용하여 Delongchamp의 방법을 설명하고, 다른 방법들이 갖지 못한 그 장점을 보이며, 다른 연구자들이 마이크로어레이 자료를 분석할 때 사용하도록 SAS로 구현된 프로그램을 제시할 것이다.
00GHz로 하였을 때 41시간 46분 44초(cpu 시간: 41시간 39분 52초)가 걸렸다. 앞으로 R package와 MATLAB의 parallel code로 Delongchamp의 방법을 구현하여 짧은 시간 안에 유전자군 분석을 할 수 있게 할 계획이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	마이크로어레이 분석이 최근 더욱 많은 연구가 진행되고 있는 이유는?	마이크로어레이 분석은 특이 발현하는 개별적인 유전자보다 유전자 온톨로지(Gene Ontology)와 같이 기능적 분류나 생물학적 경로(pathway)와 관련된 유전자군을 찾아내는 것이 그 해석의 용이성 때문에 최근 더욱 많은 연구가 진행되고 있다. 약물 처리에 의한 생물학적 반응을 연구할 때, 한 유전자군에 속하는 유전자들 각각의 특이 발현 여부의 유의성을 나타내는 $p$-value들을 취합하여 그 유전자군의 유의성을 결정하는 통계 검증 방법을 본 논문에서 소개하였다.
	마이크로어레이란?	생물 세포 내 수만 개의 유전자 발현 정도를 동시에 측정하는 마이크로어레이를 이용한 연구 방법이 여러 생물학 연구 분야에서 활발히 사용되고 있다. 그러나 마이크로어레이와 같은 유전자 데이터는 그 방대한 크기와 복잡함으로 인해, 데이터의 해석과 생물학적 의미도출이 많은 학자들에게 힘든 도전과제가 되어왔다.
	이 연구에서 말하는 랜덤검정법의 좋은 성질은?	랜덤검정법들은 우선 한 유전자군에 속하는 유전자 전체의 약물 처리에 의한 효과를 대표하는 요약 통계량(summary statistic), (예: Subramanian 등 (2005)에서 enrichment score(ES), Efron과 Tibshirani (2007)에서 average z-score)을 계산하고, 표본들의 실험군과 대조군의 구분을 서로 치환하여(sample permutation) 귀무가설 (Tian 등 (2005)에서 Q2) 아래에서의 요약 통계량의 분포를 구해서, 그 유의성을 계산한다. 이 방법은 한 유전자군에 속하는 유전자들 사이의 상관관계를 반영하는 좋은 성질이 있다. Fisher’s exact test나 Kolmogorov-Smirnov test와 같이 유전자들 사이의 구분을 서로 치환하여(gene permutation) 귀무가설 (Tian 등 (2005)에서 Q1) 아래에서의 그 요약 통계량의 유의성을 계산하는 방법도 많이 연구되고 있지만 이런 방법들은 유전자들 사이의 상관관계를 감안하여 유의성을 계산하지 않는다.

참고문헌 (18)

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저자의 다른 논문 :

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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