[논문]염기서열 데이터 분포 변화량의 시각화 방법

이일섭; 이건명

문제 정의

NGS를 통해 얻어진 동일종인 염색체의 염기서열에서 염기 분포의 변화량을 분석할 수 있는 시각화 방법에 대해 제안하였다. 염기 위치별 분포를 파악하기 위해 바이러스학 등에서 사용되는 여러 척도를 사용하였고, D3.
js[4], Google Chart Tools, R을 활용한 프로그래밍 등이 있다. 본 논문에서는 D3.js를 활용하여 제안하는 시각화 방법을 구현한 모습을 보여준다. D3.
본 연구에서는 동일종인 염색체의 염기 위치별 분포 변화를 분석할 수 있는 시각화 방법을 제안한다. 각 염기 위치마다 염기 분포를 나타내기 위해 바이러스학 등에서 사용되는 분포에 대한 여러 척도의 값을 이용하여 분포의 변화를 시각화하고 다양한 인간 상호작용기법을 통해 데이터 표현의 한계점을 보완한다.

제안 방법

js를 이용한다. Django에 포함된 데이터베이스에 염기서열 데이터를 저장하고 D3.js의 data함수를 이용해 웹 환경의 그래픽을 표현하는 SVG(Scalable Vector Graphics)요소와 결합한다. 또한, D3.
본 연구에서는 동일종인 염색체의 염기 위치별 분포 변화를 분석할 수 있는 시각화 방법을 제안한다. 각 염기 위치마다 염기 분포를 나타내기 위해 바이러스학 등에서 사용되는 분포에 대한 여러 척도의 값을 이용하여 분포의 변화를 시각화하고 다양한 인간 상호작용기법을 통해 데이터 표현의 한계점을 보완한다. 또한, 사용자로부터 특정 척도 변화의 특징을 입력받아 해당 척도에서 유사한 특징을 지닌 염기서열을 추출하는 기능을 통해 분석의 효율을 높인 시각화 방법을 제안한다.
유전정보는 염기들의 순서를 통해 표현되기 때문에 염기서열의 순서를 그래프의 X축 상에 나타낸다. 결과적으로 8개의 척도를 표현하기 위해 총 8개의 누적 세로 막대형 그래프가 필요로 하며 X축을 일치시켜 염기서열에 대해 각 척도의 비교를 용이하게 한다.
염기서열의 길이로 인해 X축에 모든 염기 위치를 표현하지 못하는 한계점과 시각적인 효과로 분석의 효율성을 위해 다양한 인간 상호작용기법을 사용한다. 누적되는 막대에서 순차적인 값의 변화를 효율적으로 관찰하기 위해 마우스 이벤트를 이용해 8가지 척도의 같은 스택 층의 막대를 부각시키고 정렬하여 비교를 돕는다. 또한, 염기서열의 범위를 조절시킬 수 있는 브러시기능을 추가하여 염기서열 표현의 한계점을 보완한다.
각 염기 위치마다 염기 분포를 나타내기 위해 바이러스학 등에서 사용되는 분포에 대한 여러 척도의 값을 이용하여 분포의 변화를 시각화하고 다양한 인간 상호작용기법을 통해 데이터 표현의 한계점을 보완한다. 또한, 사용자로부터 특정 척도 변화의 특징을 입력받아 해당 척도에서 유사한 특징을 지닌 염기서열을 추출하는 기능을 통해 분석의 효율을 높인 시각화 방법을 제안한다.
본 논문에서 제안하는 시각화의 시스템 구현은 Python의 웹 프레임워크인 Django와 시각화 라이브러리인 D3.js를 이용한다. Django에 포함된 데이터베이스에 염기서열 데이터를 저장하고 D3.
염기서열의 염기 위치별 비슷한 분포의 변화가 일어나는 특징을 추출하는 기능을 통해 분석을 돕는다. 사용자로부터 특정 척도와 조건 값을 입력받아 해당 척도와 그 값이 조건에 부합하는 염기 위치들을 뽑아 정렬한다. [그림 3]의 빨간색 영역은 Hill number(q=∞)의 값의 변화가 0.
js에 불러온 데이터와 결합된 SVG요소들은 데이터에 따라 값을 표현하며 시간에 따라 누적 막대의 아래층부터 순차적인 값의 변화량이 표현된다. 순차적인 값의 변화량을 효율적으로 파악하기 위해 [그림 3]와 같이 D3.js의 Mouseover 이벤트를 이용해 8가지 척도의 같은 스택 층의 막대를 부각시키며 정렬한다. 이러한 시각적인 효과를 통해 Hill number(q=2), Hill number(q=-∞), FAD를 제외한 나머지의 척도가 대체적으로 증가함을 쉽게 알 수 있 다.
NGS를 통해 얻어진 동일종인 염색체의 염기서열에서 염기 분포의 변화량을 분석할 수 있는 시각화 방법에 대해 제안하였다. 염기 위치별 분포를 파악하기 위해 바이러스학 등에서 사용되는 여러 척도를 사용하였고, D3.js를 이용해 구현 결과를 보였다. 또한, 다양한 인간 상호작용 기법과 특징 추출 기능을 추가하여 분석의 효율을 높일 수 있었다.
제안하는 시각화 방법의 기본 형태는 [그림 1]과 같은 누적 세로 막대형 그래프이며, 스택형 막대그래프라고도 부른다. 하나의 누적 세로 막대형 그래프는 염기 분포를 표현하는 8가지 척도 중 하나의 변화량을 표현한다.

이론/모형

염기서열의 길이로 인해 X축에 모든 염기 위치를 표현하지 못하는 한계점과 시각적인 효과로 분석의 효율성을 위해 다양한 인간 상호작용기법을 사용한다. 누적되는 막대에서 순차적인 값의 변화를 효율적으로 관찰하기 위해 마우스 이벤트를 이용해 8가지 척도의 같은 스택 층의 막대를 부각시키고 정렬하여 비교를 돕는다.

성능/효과

[그림 2]는 시각화 시스템의 구조를 도식화한 것이다. D3.js에 불러온 데이터와 결합된 SVG요소들은 데이터에 따라 값을 표현하며 시간에 따라 누적 막대의 아래층부터 순차적인 값의 변화량이 표현된다. 순차적인 값의 변화량을 효율적으로 파악하기 위해 [그림 3]와 같이 D3.
js를 이용해 구현 결과를 보였다. 또한, 다양한 인간 상호작용 기법과 특징 추출 기능을 추가하여 분석의 효율을 높일 수 있었다. 향후 연구에서는 특징 추출에 대해서 머신러닝 기법과 같은 다양한 알고리즘을 통해 이루어진다면 더 나은 분석효과를 기대할 수 있을 것이다.

후속연구

누적되는 막대에서 순차적인 값의 변화를 효율적으로 관찰하기 위해 마우스 이벤트를 이용해 8가지 척도의 같은 스택 층의 막대를 부각시키고 정렬하여 비교를 돕는다. 또한, 염기서열의 범위를 조절시킬 수 있는 브러시기능을 추가하여 염기서열 표현의 한계점을 보완한다.
또한, 다양한 인간 상호작용 기법과 특징 추출 기능을 추가하여 분석의 효율을 높일 수 있었다. 향후 연구에서는 특징 추출에 대해서 머신러닝 기법과 같은 다양한 알고리즘을 통해 이루어진다면 더 나은 분석효과를 기대할 수 있을 것이다.

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