$\require{mediawiki-texvc}$

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] 개인별 유전자 네트워크 구축 및 페이지랭크를 이용한 환자 특이적 암 유발 유전자 탐색 방법
Cancer Patient Specific Driver Gene Identification by Personalized Gene Network and PageRank 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.10 no.12, 2021년, pp.547 - 554  

정희원 (인천대학교 컴퓨터공학과) ,  박지우 (인천대학교 컴퓨터공학과) ,  안재균 (인천대학교 컴퓨터공학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

암을 유발하는 유전자는 모든 암 환자에게 공통적인 것은 아니며, 이러한 환자 특이적 암 유발 유전자의 탐색은 개인 맟춤형 암 치료 및 항암제 개발에 있어서 매우 중요하다. 환자 특이적 암 유발 유전자를 찾기 위한 생물 정보학 연구들이 있어왔지만, 아직 정확도 면에서는 발전의 여지가 있다. 본 논문에서는 환자 특이적 암 유발 유전자를 탐색하기 위하여 NPD (Network based Patient-specific Driver gene identification)라는 방법을 제안한다. NPD는 환자 특이적 유전자 네트워크를 구축하고, 여기에 수정된 PageRank 알고리즘을 적용하여 유전자에 점수를 부여한 후, 유전적 변이 데이터를 사용한 승률 계산 방법을 통하여 암 유발 유전자를 찾는 세 단계로 이루어진다. TCGA 데이터 베이스의 여섯 개의 암 데이터에 NPD를 적용한 결과, NPD가 기존의 환자 특이적 암 유발 유전자 탐색 방법들보다 전체적으로 높은 F1 점수를 보여줌을 확인할 수 있었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Cancer patients can have different kinds of cancer driver genes, and identification of these patient-specific cancer driver genes is an important step in the development of personalized cancer treatment and drug development. Several bioinformatic methods have been proposed for this purpose, but ther...

Keyword

표/그림 (7)

참고문헌 (23)

  1. M. S. Lawrence, et al., "Mutational heterogeneity in cancer and the search for new cancer-associated genes," Nature, Vol.499, No.7457, pp.214-218, 2013. 

  2. C. Arnedo-Pac, L. Mularoni, F. Muinos, and A. Gonzalez-Perez, and N. Lopez-Bigas, "OncodriveCLUSTL: a sequence-based clustering method to identify cancer drivers," Bioinformatics, Vol.35, No.22, pp.4788-4790, 2019. 

  3. P. Luo, Y. Ding, X. Lei, and F. X. Wu, "deepDriver: Predicting cancer driver genes based on somatic mutations using deep convolutional neural networks," Frontiers in Genetics, Vol.10, pp.13, 2019. 

  4. J. Nulsen, H. Misetic, C. Yau, and F. D. Ciccarelli, "Pancancer detection of driver genes at the single-patient resolution," Genome Medicine, Vol.13, No.1, pp.1-14, 2021. 

  5. H. Yang, Q. Wei, X. Zhong, H. Yang, and B. Li, "Cancer driver gene discovery through an integrative genomics approach in a non-parametric Bayesian framework," Bioinformatics, Vol.33, No.4, pp.483-490, 2017. 

  6. D. Bertrand, et al., "Patient-specific driver gene prediction and risk assessment through integrated network analysis of cancer omics profiles," Nucleic Acids Research, Vol.43, No.7, pp.e44-e44, 2015. 

  7. V. V. Pham, et al., "DriverGroup: A novel method for identifying driver gene groups," Bioinformatics, Vol.36, No. (Supplement_2), pp.i583-i591, 2020. 

  8. D. Pe'er and N. Hacohen, "Principles and strategies for developing network models in cancer," Cell, Vol.144, No.6, pp.864-873, 2011. 

  9. M. R. Stratton, "Journeys into the genome of cancer cells," EMBO Molecular Medicine, Vol.5, No.2, pp.169-172, 2013. 

  10. L. Ding, M. C. Wendl, D. C. Koboldt, and E. R. Mardis, "Analysis of next-generation genomic data in cancer: Accomplishments and challenges," Human Molecular Genetics, Vol.19, No.R2, pp.R188-R196, 2010. 

  11. J. Reimand and G. D. Bader, "Systematic analysis of somatic mutations in phosphorylation signaling predicts novel cancer drivers," Molecular Systems Biology, Vol.9, No.1, pp.637, 2013. 

  12. J. P. Hou and J. Ma. "DawnRank: Discovering personalized driver genes in cancer," Genome Medicine, Vol.6, No.7, pp.1-16, 2014. 

  13. W. F. Guo, S. W. Zhang, T. Zeng, Y. Li, and J, Gao, "A novel network control model for identifying personalized driver genes in cancer," PLoS Computational Biology, Vol.15, No.11, pp.e1007520, 2019. 

  14. W. F. Guo, et al., "Discovering personalized driver mutation profiles of single samples in cancer by network control strategy," Bioinformatics, Vol.34, No.11, pp.1893-1903, 2018. 

  15. G. Dinstag and R. Shamir, "PRODIGY: Personalized prioritization of driver genes," Bioinformatics, Vol.36, No.6, pp.1831-1839, 2020. 

  16. L. Page, S. Brin, R. Motwani, and T. Winograd, "The Page-Rank citation ranking: Bringing order to the web," Stanford InfoLab, 1999. 

  17. K. Tomczak, P. Czerwinska, and M. Wiznerowicz, "The Cancer Genome Atlas (TCGA): An immeasurable source of knowledge," Contemporary Oncology, Vol.19, No.1A, pp.A68, 2015. 

  18. D. Croft, et al. "Reactome: A database of reactions, pathways and biological processes," Nucleic Acids Research, Vol.39, No.(suppl_1), pp.D691-D697, 2010. 

  19. Z. P. Liu, C. Wu, H. Miao, and H. Wu, "RegNetwork: An integrated database of transcriptional and post-transcriptional regulatory networks in human and mouse," Database, 2015, 2015. 

  20. H. Han, et al., "TRRUST v2: An expanded reference database of human and mouse transcriptional regulatory interactions," Nucleic Acids Research, Vol.46, No.D1, pp.D380-D386, 2018. 

  21. G. Gundem, et al., "IntOGen: Integration and data mining of multidimensional oncogenomic data," Nature Methods, Vol.7, No.2, pp.92-93, 2010. 

  22. Z. Sondka, S. Bamford, C. G. Cole, S. A. Ward, L. Dunham, and S. A. Forbes, "The COSMIC Cancer Gene Census: Describing genetic dysfunction across all human cancers," Nature Reviews Cancer, Vol.18, No.11, pp.696-705, 2018. 

  23. D. Repana, et al., "The Network of Cancer Genes (NCG): A comprehensive catalogue of known and candidate cancer genes from cancer sequencing screens," Genome Biology, Vol.20, No.1, pp.1-12, 2019. 

활용도 분석정보

상세보기
다운로드
내보내기

활용도 Top5 논문

해당 논문의 주제분야에서 활용도가 높은 상위 5개 콘텐츠를 보여줍니다.
더보기 버튼을 클릭하시면 더 많은 관련자료를 살펴볼 수 있습니다.

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

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