[논문]개인별 유전자 네트워크 구축 및 페이지랭크를 이용한 환자 특이적 암 유발 유전자 탐색 방법

정희원; 박지우; 안재균

doi:10.3745/ktsde.2021.10.12.547

[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

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

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 there is room for improvement in terms of accuracy. In this paper, we propose NPD (Network based Patient-specific Driver gene identification) for identifying patient-specific cancer driver genes. NPD consists of three steps, constructing a patient-specific gene network, applying the modified PageRank algorithm to assign scores to genes, and identifying cancer driver genes through a score comparison method. We applied NPD on six cancer types of TCGA data, and found that NPD showed generally higher F1 score compared to existing patient-specific cancer driver gene identification methods.

주제어

표/그림 (7)

그림 Fig. 1. Methods for Generating Patient-specific Gene Networks and Scoring Cancer Driver Genes
표 Table 1. Detailed Description of Data Downloaded from TCGA Data Portal and Number of Driver Gene by Cancer Type
표 Table 2. Detailed Description of Network Data
그림 Fig. 2. Comparison of F1 Scores, Precision and Recall Varying the Number of Cancer Driver Gene
그림 Fig. 3. Comparison of F1 Scores of Patient-specific Cancer Driver Gene Identification Methods
그림 Fig. 4. Comparison of Precision of Patient-specific Cancer Driver Gene Identification Methods
그림 Fig. 5. Comparison of Recall of Patient-specific Cancer Driver Gene Identification Methods

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