은닉변수학습 모형에 기반한 시간적 프로파일을 이용한 조절 유전자군의 탐색

Searching for the regulated gene groups through temporal profiling of microarray expressions based on the latent variable learning model

  • 양진산 (서울대학교 컴퓨터공학부 바이오지능연구실 및 바이오정보기술연구소(CBIT)) ;
  • 장병탁 (서울대학교 컴퓨터공학부 바이오지능연구실 및 바이오정보기술연구소(CBIT))
  • Yang Jin-San (School of Computer Science and Engineering and Center for Bioinformation Technology (CBIT)) ;
  • Zhang Byoung-Tak (School of Computer Science and Engineering and Center for Bioinformation Technology (CBIT))
  • 발행 : 2006.06.01

초록

유전자 발현에 있어서의 조절작용은 유전자간의 복합적인 상호작용의 결과에 기인한다. 따라서 이러한 현상으로부터 기능적으로 연관된 유전자 군을 식별하기 위해서는 단일 유전자보다는 복수의 유전자군의 발현패턴을 대상으로 하게 된다. 이 경우 발현패턴의 시간에 따른 다양하고 복잡한 특징들은 은닉변수학습 모형을 이용하므로서 보다 명확하게 표현될 수 있고, 유사한 기능을 가진 유전자 군을 탐색 하는데에 효과적으로 이용될 수 있다. 본 논문에서 제시된 은닉변수학습 모형은 이스트 Cell Cycle 데이터에 적용한 결과 특정 조절유전자에 대하여 생물학적으로 연관된 유전자 군을 찾는 데에 다른 방법과 비교하여 효과적임을 보일 수 있었다.

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