초록
마이크로어레이 데이터는 수천가지 유전자의 발현정보를 포함할 수 있으며, 여기에서 의미있는 패턴을 추출하여 추가적인 분석을 위한 목적으로 활용되고 있다. 다수의 샘플 또는 실험에 대해서 마이크로어레이 데이터가 수집된 경우에 분석자가 관심을 갖는 유전자들이나 샘플들을 효과적으로 검색하는 것이 필요한 경우가 있다. 이 논문에서는 단순한 조건뿐만 아니라 복잡한 조건을 정의하여 원하는 특성을 만족하는 유전자나 샘플을 추출하는 방법으로 퍼지 시그너쳐 집합을 활용하는 방법을 제안한다. 퍼지 시그너쳐는 벡터값을 값을 갖는 퍼지 집합을 확장한 것으로, 벡터의 각 요소가 다시 벡터가 되는 것을 허용하는 재귀적인 구조이다. 퍼지 시그너쳐 집합은 단말 원소가 구간 [0,1] 사이에서 정의된 퍼지집합이라는 것을 제외하면 퍼지 시그너쳐와 같은 구조를 가진다. 이 논문에서는 각 내부 노드에 대해서 명시적으로 결합 연산자를 지정하도록 하고, 결합 연산을 위해 비교연산자를 사용할 수 있도록 확장한 퍼지 시그너쳐 집합을 소개한다. 또한 확장된 퍼지 시그너쳐 집합을 마이크로어레이 데이터 검색을 위해 사용하는 방법과 이를 사용한 예를 보인다.
Microarray data sets could contain thousands of gene expression levels and have been considered as an important source from which meaningful patterns could be extracted for further analysis in biological studies. It is sometimes necessary to retrieve out specific genes or samples of analyst's interest in an effective way. This paper is concerned with a method to make use of fuzzy signature set in order to filter out genes or samples which satisfy complicated constraints as well as simple ones. Fuzzy signatures are an extension of vector valued fuzzy sets, in which elements of the vector are allowed to have a vector. Fuzzy signature sets are similar to fuzzy signatures except that their leaf elements are fuzzy sets defined on the interval [0,1]. This paper introduces an extension of fuzzy signature sets which specifies aggregation operators at each internal node and comparison operators for aggregation. It also shows how to use the extended fuzzy signature sets in microarray data retrieval and some examples of its usage.
