[논문]GELIM: 유전자 네트워크 분석과 데이터 관리를 위한 통합 시스템

Kim, Hye-Jung; Cho, Hwan-Gue; Park, Seon-Hee; Shin, Mi-Young; Jung, Ho-Youl; Lee, Kyung-Shin

GELIM: 유전자 네트워크 분석과 데이터 관리를 위한 통합 시스템
GELIM: An Integrated System with Genetic Network Analyzer and LIMS 원문보기

Kim, Hye-Jung (Department of Computer Engineering, Pusan National University) , Cho, Hwan-Gue (Department of Computer Engineering, Pusan National University) , Park, Seon-Hee (Bioinformatics team, Electronics and Telecommunications Research Institute) , Shin, Mi-Young (Bioinformatics team, Electronics and Telecommunications Research Institute) , Jung, Ho-Youl (Bioinformatics team, Electronics and Telecommunications Research Institute) , Lee, Kyung-Shin (Department of Computer Engineering, Pusan National University)

생물학적으로 의미 있는 결과를 도출하기 위해서는 많은 실험 데이터가 필요하다. 최근에는 마이크로 어레이 실험 기술이 발달함에 따라 대량의 데이터를 얻을 수 있게 되었고, 이로 인해서 데이터를 체계적으로 관리하고 필요한 정보를 습득할 수 있는 시스템이 필요하게 되었다. LIMS(Laboratory Information Management System) 는 이러한 요구 조건을 충족시키기 위한 시스템으로 기존의 파일 시스템에 의존해서 비효율적으로 실험 데이터를 관리해 오던 것을 체계적이고 효율적으로 관리해 주기 위한 시스템이다. 대량의 유전자 발현 데이터의 생산은 유전자의 조절 네트워크 예측을 가능하게 하였다. 유전자간의 상호 작용을 분석하는 것은 세포의 활동을 이해하는데 매우 중요한 요소라고 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 LIMS 기능과 유전자 조절 네트워크 분석 시스템을 통합하여 사용자가 쉽게 데이터를 공유 및 습득할 수 있으며 편리한 사용자 인터페이스를 이용하여 컴퓨터에 익숙하지 않은 실험들도 쉽게 사용할 수 있는 GELIM(an Integrated system with GEnetic network analyzer and LIMs) 을 소개한다.

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문제 정의

생물 정보학의 최종 목표는 생물 체계를 이해하고 질병의 원인을 파악하는 것이며., 더 나아가서는 신약 개발 등 치료법을 연구 하는 것이다. 이러한 목적을 이루기 위해서 는 실험을 하고, 데이터를 획득하고, 획득 한 데이터를 축적하는 과정이 필요하다.
본 논문에서는 LIMS와 유전자 조절 네트워크 분석 시스템을 통합함으로써 데이터를 관리함과 동시에 축적된 데이터를 이용하여 조절 관계를 분석할 수 있는 시스템 GELIM(an integrated system with GEnetic network analyzer and LIMs)을 소개한다 .
이러한 목적을 이루기 위해서 는 실험을 하고, 데이터를 획득하고, 획득 한 데이터를 축적하는 과정이 필요하다. 축적된 데이터를 기반으로 분석하여 생물학적 인 의미를 도출하는 단계로 연구는 진행된다.

제안 방법

가시화 단계는 yWorks(http://www. yworks.com)에서 개발한 자바 기반의 라이브러리인 yFiles를 사용하여 개발하였다. 가시화 단계에서 제공하는 기능은 다음과 같다.
GELIM은 기본적으로 웹 기반의 생물학 실험에서 나온 데이터의 저장 기능을 지원한다. 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 Project, Experiment, Work, Sho 의 4단계로 나누어서 관리를 한다.
똑같은 마이크로 어레이 디자인으로 반복 실험한 결과들을 실험 시 제작한 마이크로 어레이 디자인 정보를 이용하여 평가하면 실제 결과를 내는데 도움을 줄 수 있다. 따라서 각 실험에 대한 마이크로 어레이 Quality Control의, 결과를 저장하여 도움을 줄 수 있도록 하였다.
마이크로 어레이 실험의 정확도를 높이기 위해 같은 내용의 마이크로 어레이 실험을 중복하여 그 결과들을 비교하게 된다. 똑같은 마이크로 어레이 디자인으로 반복 실험한 결과들을 실험 시 제작한 마이크로 어레이 디자인 정보를 이용하여 평가하면 실제 결과를 내는데 도움을 줄 수 있다.
마이크로 어레이에서 생물학자들이 의미 있는 결과를 도출하기 위해서 마이크로 어레이 실험, 이미지 분석, 통계 분석, 생물학적 의미 도출의 단계를 거친다. 이러한 작업은 서로 다른 연구자들간의 의사소통과 긴밀한 협력을 바이는 서로 다른 작업 환경과 배경을 가진 연구자들 사이에서 혼란이 야기될 수 밖에 없다.
마이크로어레이 실험 데이터의 경우, 실험 시 발생한 노이즈나 이미지 분석 시 발생한 오류로 인한 미싱값을 보정해준다. 보정하기 위한 방법으로는 KNN(K-Nearest Neighbor)알고리즘[3]을 기반으로 하여 가장 가까운 값, 가장 가까운 K 개 값의 평균, 우선 순위를 적용한 K개의 평균을 이용하여 보정하는 방법을 제공한다
그리고 실험의 정확성을 위해서 반복 실험을 한 경우 반복 실험 당 만들어지는 분석 파일들에서 붉은색과 녹색의 비율을 모두 살펴보고자 하는 경우에도 여러 파일을 모두 찾아서 보아야 한다. 본 시스템에 서는 위와 같은 문제를 극복하고자 사용자가 원하는 데이터의 내용을 조합하여 메타 데이터를 생성하고 사용자가 쉽게 데이터를 분석 할 수 있도록 하였다.
MGED[22]에서는 마이크로 어레이 실험 데이터를 공유하기 위해 필요한 최소한의 정보인 MIAME (Minimum Information About Microarray Experiment)[16]를 정의하여 이러한 문제를 극복하고자 노력하고 있다. 본 시스템은 MIAME를 이용하여 실험자간 데이터 공유를 쉽게 할 수 있도록 하였다.
분석하는 유전자에 대한 생물학적인 정보를 제공하기 위해서 생물 데이터 베이스와 연결하였다. 관심 있는 유전자를 선택하고 데이터 베이스를 선택하면 자동으로 연결되어 해당 유전자의 정보를 찾아준다.
마이크로 어레이 데이터로부터 의미 있는 결과를 도출하기 위해 마이크로 어레이 이미지를 분석해서 나온 유전자에 대해 이미 밝혀져 있거나 연구되고 있는 내용을 참고하면 분석에 도움이 될 수 있다. 이를 위해 NCBI에서 제공하는 Entrez[17], UniGene[19], PubMed[18]와 같은 외부 데이터베이스에 연결하여 본 시스템에 등록된 특정 유전자에 대하여 이미 공개된 데이터 정보를 얻을 수 있도록 하였다.
여기서 특징이란 유전자의 발현 양상을 말하는데, 이것은 발현 양상이 유사할수록 유사한 기능에 속할 것이라는 가정을 기반으로 한다. 제공하는 클러스터링 방법으로는 계층적 클러스터링 , K-Means 클러스터링 , Graph Based 클러스터링 , SOM(Self-Organizing Map) 클러스터링이 있다.

대상 데이터

유전자 조절 네트워크를 예측하기 위해서는 전처리 단계를 거친 데이터를 입력으로 하여 조절 관계를 나타내는 그래프 형태의 결과를 도출한다. 분석을 위해서 사용하는 모델은 베이시안 네트워크 모델이다. 베이시안 모델은 부분적으로 직접적인 연관성이 있거나 의존성이 있는 데이터들의 관계를 잘 나타내며, 통계적인 이론을 토대로 모델의 계산 알고리즘 등이 많이 연구되어 있기 때문에 유전자들의 조절 관계를 잘 나타내어 줄 것으로 기대되고 있다.

성능/효과

마이크로 어레이 실험의 정확도를 높이기 위해 같은 내용의 마이크로 어레이 실험을 중복하여 그 결과들을 비교하게 된다. 똑같은 마이크로 어레이 디자인으로 반복 실험한 결과들을 실험 시 제작한 마이크로 어레이 디자인 정보를 이용하여 평가하면 실제 결과를 내는데 도움을 줄 수 있다. 따라서 각 실험에 대한 마이크로 어레이 Quality Control의, 결과를 저장하여 도움을 줄 수 있도록 하였다.
분석할 유전자의 수가 많을수록 가시화에서 중요한 기능이 레이아웃이며, 레이아웃이 잘 되지 않은 경우에는 네트워크로부터 정보를 쉽게 습득할 수 없는 문제점이 발생한다. 본 시스템에서는 Circular, Orthogonal, Hierarchical 등의 다양한 레이아웃을 제공하고, 이렇게 얻어진 이미지는 JPEG, GIF 등의 포맷으로 변환이 가능하다.

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