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유전자 알고리즘을 이용한 하플로타입 추론
Haplotype Inference Using Genetic Algorithm 원문보기

한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회, 2004 May 14, 2004년, pp.993 - 996  

이시영 (한국외국어대학교 컴퓨터공학과) ,  김희철 (한국외국어대학교 컴퓨터공학과)

초록
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사람들 사이에는 DNA 서열의 변이로 인한 유전적 차이가 있으며, 가끔 이러한 차이가 유전 질병의 원인이 되기도 한다. 일반적으로 DNA에서 가장 잘 알려진 변이가 바로 SNP(Single Nucleotide Polymorphism : 스닙)이다. SNP는 보통 블록단위로 유전되어지며 한쪽 부모로부터 유전되어진 SNP 블록을 SNP 하플로타입이라고 부른다. 생물학 실험을 통하여 추출되어진 결과물은 부모로부터 유전되어진 대립 유전자가 혼합되어진 지노타입(genotype)의 정보이다. 지노타입은 직관적으로 정확한 SNP 하플로타입을 추정하기가 힘들고, 생물학 실험을 통하여 하플로타입(haplotype)을 분석하는데 많은 비용이 들기때문에, 이를 컴퓨터 계산을 통하여 추론하는 연구가 Clark[1]에 의해서 제안되어진 이후 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 하플로타입을 효과적으로 추론하기 위해 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 방법을 설명하고, 실험 결과를 기존의 연구 결과와 비교 분석한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 염색체의 각 SNP 위치에서 대립 형질이 모두 ‘0’ 혹은 모두 ‘1’로 이루어진 동질접합체이면 지노타입은 ‘0’ 혹은 ‘1’로 나타나고, 대립 형질이 ‘0’과 ‘1’ 모두 나타나는 이질접합체이면 지노타입은 ‘2‘로 나타난다. 목적은 n개의 지노타입에서 이질접합위치에 존재하는 대립유전자 쌍들을 0 혹은 1로 결정하는 것이다.
  • 본 논문에서는 파시모니 모델을 적용하여 하플로 타입을 추론하는 방법을 제안한다. 파시모니 모델에서 하플로타입을 추론하는 방법의 목적은 모든 지노 타입에서 사용되어지는 하플로타입 패턴 수를 가장 최소화하는 것이다.
  • 본 논문은 앞서 언급한 파시모니 모델에 기반한 새로운 알고리즘을 제시하고, 파시모니 모델의 다른 연구와 비교 분석한 결과를 보여준다.
  • 유전자 알고리즘은 다양한 표본들을 얻기위해서 가능한 모든 해집합으로부터 무작위 추출을 통하여 초기 모집단을 구성한다. 전역의 가능한 초기 해로부터 최적 해에 더욱 근접하는 해를 탐색해 나가기 위해 해들이 가지는 우수한 부분들을 유지하여 더 좋은 해를 얻도록 편집한다. 이는 생물들이 자손 번식을 통해 자기와 닮은 개체를 생산하여 환경에 더욱 잘 적응하도록 진화시키는 것과 같은 맥락이다.
  • 본 논문에서는 파시모니 모델을 적용하여 하플로 타입을 추론하는 방법을 제안한다. 파시모니 모델에서 하플로타입을 추론하는 방법의 목적은 모든 지노 타입에서 사용되어지는 하플로타입 패턴 수를 가장 최소화하는 것이다. 파시모니 문제는 Earl Hubell[5]에 의해 제안되어졌고, NP-hard 문제로 알려져있다.

가설 설정

  • 1. 각 하플로타입 xk∈P'(1 ≤ k ≤ |P'|)가 선택되 어질 확률을 구한다.
  • 2. 교배를 수행할 개체들은 확률에 의한 선택 메카니즘을 이용하여 결정한다. 이때 선택을 위해서 확률값 pr(Pj)을 이용하여 누적 확률 테이블인 룰렛 R(Pj)를 다음과 같이 구성한다.
  • 4. k개의 자식 개체를 생성할때까지 2부터 반복한다.
  • 6. V = ∅ 일때까지, 3번부터 반복한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
SNP 하플로타입이란 무엇인가? 일반적으로 DNA에서 가장 잘 알려진 변이가 바로 SNP(Single Nucleotide Polymorphism : 스닙)이다. SNP는 보통 블록단위로 유전되어지며 한쪽 부모로부터 유전되어진 SNP 블록을 SNP 하플로타입이라고 부른다. 생물학 실험을 통하여 추출되어진 결과물은 부모로부터 유전되어진 대립 유전자가 혼합되어진 지노타입(genotype)의 정보이다.
하플로타입 추론 문제를 해결하기 위해서 접근하는 4가지 방법은 무엇인가? 첫번째는 Clark[1]이 제안한 추론 알고리즘에 기반하여 하플로타입을 추론하는 방법이고, 두 번째는 Hawley와 Kidd[2]가 제안한 기대치 최대화(Expectation Maximization) 알고리즘을 이용한 방법이다. 세 번째로 Stephens[3]가 제안한 베이지안 확률 평가와 Gibbs 샘플링을 이용한 확률적 모델에 기반한 방법이 있고, 마지막으로 네 번째는 Gausfield[4]가 제안한 방법으로, perfect phylogeny를 만족하는 하플로타입 집합을 찾는 방법이다.
SNP의 발생빈도는 어떠한가? SNP는 인류가 진화 해 오는 과정에서 발생한 돌연변이로 인해 생겨났다. 사람의 눈동자 색깔, 얼굴 형태와 같이 빈번하게 발생하는 것 뿐만 아니라, 때로는 유전 질병처럼 드문하게 발생하기도 한다. 이러한 돌연변이에 의한 질병은 개체들간의 유전정보를 비교하여 어떠한 근거로 유전 질병이 발생하는지 비교 분석이 가능하게 된다.
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