• Title/Summary/Keyword: 개별 유전자 분석

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Analysis of Error Tolerance in Sonar Array with mutual coupling by Genetic Algorithm (유전자 알고리즘에 의한 상호결합이 고려된 소나 배열의 허용오차 분석)

  • Kim Jinseob;Kang Nadan;Lee Jiyong;Kim Hyeongdong
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • autumn
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    • pp.471-474
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    • 2004
  • 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 소자간의 상호결합이 고려된 경우 빔 패턴 오차의 허용범위를 만족하는 개별소자의 허용오차를 분석하였다. 소나 배열을 통한 빔 패턴은 개별소자에 인가되는 가중치 뿐 아니라 소자간의 방사임피던스 즉 자기방사 임피던스와 음원 상호간의 음향적 간섭에 의한 상호방사 임피던스에 따라 달라진다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 상호결합이 있는 경우에 대해 1 차원과 2 차원 배열에서 주어진 빔 패턴 허용 범위를 만족하는 각 소자별 허용오차 분석하였다.

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Developing a Parametric Method for Testing the Significance of Gene Sets in Microarray Data Analysis (마이크로어레이 자료분석에서 모수적 방법을 이용한 유전자군의 유의성 검정)

  • Lee, Sun-Ho;Lee, Seung-Kyu;Lee, Kwang-Hyun
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.16 no.3
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    • pp.397-408
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    • 2009
  • The development of microarray technology makes possible to analyse many thousands of genes simultaneously. While it is important to test each gene whether it shows changes in expression associated with a phenotype, human diseases are thought to occur through the interactions of multiple genes within a same functional cafe-gory. Recent research interests aims to directly test the behavior of sets of functionally related genes, instead of focusing on single genes. Gene set enrichment analysis(GSEA), significance analysis of microarray to gene-set analysis(SAM-GS) and parametric analysis of gene set enrichment(PAGE) have been applied widely as a tool for gene-set analyses. We describe their problems and propose an alternative method using a parametric analysis by adopting normal score transformation of gene expression values. Performance of the newly derived method is compared with previous methods on three real microarray datasets.

A Study of the Integration of Individual Classification Model in Data Mining for the Credit Evaluation (신용평가를 위한 데이터마이닝 분류모형의 통합모형에 관한 연구)

  • Kim Kap Sik
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.12D no.2 s.98
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    • pp.211-218
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    • 2005
  • This study presents an integrated data mining model for the credit evaluation of the customers of a capital company. Based on customer information and financing processes in capital market, we derived individual models from multi-layered perceptrons(MLP), multivariate discrimination analysis(MDA), and decision tree. Further, the results from the existing models were compared with the results from the integrated model using genetic algorithm. The integrated model presented by this study turned out to be superior to the existing models. This study contributes not only to verifying the existing individual models but also to overcoming the limitations of the existing approaches.

Analysis of Error Tolerance in Sonar Array by the Genetic Algorithm (유전자 알고리즘에 의한 소나 배열 소자의 허용오차 분석)

  • 양수화;김형동
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.22 no.6
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    • pp.496-504
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    • 2003
  • In this paper, the error tolerance of each array element to ensure a given specified error level for the array pattern is analyzed using the Genetic Algorithm. In the conventional deterministic method for synthesis of sonar way problems the computational resource required in the simulation grows rapidly as the number of way elements increases. To alleviate this numerical inefficiency, the Monte-Carlo method may be considered as an alternative technique for array syntheses. However, it is difficult to apply the method to the synthesis of array patterns because of its relatively lower accuracy in spite of moderate computational complexity. A new analysis method for estimating error tolerances in sonar arrays is Proposed since the Genetic Algorithm has significant promise to efficiently solve way synthesis problems. Through several numerical tests in linear and planar arrays, it is demonstrated that the proposed method can provide accurate results for error tolerances of sonar arrays.

Protein Function Analysis System Using Protein Interaction and Domain Information (상호작용 및 도메인 정보를 이용한 단백질 기능 분석 시스템)

  • 김기봉
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04b
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    • pp.301-303
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    • 2004
  • 기능 유전체학과 단백질체학에 있어서 개별 단백질의 기능 분석은 매우 중요한 핵심사안으로 대두되고 있다. 이러한 기능 분석에 있어서 과거와는 달리 현재는 전체 생명 시스템 상에서 개별 유전자 일 단백질의 기능 및 역할을 규명하는데 않은 초점을 맞추고 있다. 이러한 측면에서 단백질 상호작용 정보 및 도메인 정보를 기반으로 기능 분석을 행하는 것이 올바른 방법으로 인식되고 있으며, 본 논문에서는 그와 같은 분석 시스템을 소개하고 있다. 단백질 상호작용 정보는 모티프 일 도메인의 모듈 정보를 기반으로 하여 특이성과 민감도 측면에서 분석 정확성을 높일 수 있다.

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Toxicogenomic Analysis of Bacteria and Medaka Fish in Response to Environmental Toxic Chemicals

  • Gu Man-Bock
    • Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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    • 2006.02a
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    • pp.116-123
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    • 2006
  • 생물체의 cDNA를 유리기판위에 고밀도로 첨착 시킨 유전자 칩과 정량적인 방법으로 개별 유전자 발현을 진단 가능한 Real- time PCR (실시간 고분자중합연쇄반응 기술) 기법은 첨단 의학분야와 신약개발 및 독성유전체 연구분야에 활발히 도입되고 있는 기술이다. 본 발표의 첫 번째 부분에서는 유전자칩 에서 얻어진 유전자 발현패턴분석에 기반한 바이오마커 선정 및 real time PCR에 의한 확증 관련 기술 과 유전자칩에서 얻어지는 수많은 데이터를 재정렬 및 다양한 분석기법과 display기술을 활용하여 광범위한 화학물질에 대한 독성효과 분석을 가능하게 해주며, 특정 독성물질에 대한 관련유전자 그룹 발견 및 독성영향에 따른 분류방법에 관한 결과를 발표할 것이다. 또한 바이오마커 활용의 하나로 박테리아세포 기반 바이오센서 제작및 세포칩 개발등에 대한 결과도 추가될 것이다. 두 번째 부분에서는 non-model organism(유전체정보가 확보되지 않은 생물체)인 송사리를 이용하여 새로운 2K 유전자칩을 개발하고, 여기서 각종 화학물질에 대하여 얻어진 수많은 유전자칩 분석 데이타를 활용하여 각각의 화학물질이 보여주는 독성효과를 매우 효과적이고 쉽게 이해할 수 있는 display기술을 개발, 적용함으로써 유전자칩 발현에 기반한 화학물질 독성 screening 및 specificity discrimination을 가능케 하는 예가 발표될 것이다. 이 연구에서 개발한 송사리 유전자칩은 간조직의 RNA를 직접 cDNA화 하는 방식을 취하고 있어 전체 송사리의 유전정보를 필요로 하지 않아 비용 및 효율에서 전체 송사리의 유전정보를 얻는 비용과 노력을 취하지 않고 간에서 발생하는 독성학적 영향 및 유전자의 발현정도를 정밀하고 효율적인 방법으로 얻어 낸다. 현재 2000여개의 cDNA유전자중 50%이상의 유전자가 17베타에스트라디올, 페놀, 노닐페놀, 비스페놀, 감마레이조사, 잔류약품중 이보프란, 다이클로펜악, 농약중의 파라???R, 돌연변이 유발물질 중의 이티비알, 금속류중의 카드뮴을 통해 발현양상과 특정 캐미칼별 발현 특이성이 조사되었고, 이들 유전자는 염기서열 분석을 통해 염기서열이 분석되었으며, 미국 NCBI의 유전자 은행과의 비교를 통해 일부유전자는 새로운 유전자로 밝혀지고 있다. 또한 이 발표에서는 소염진통제계열 의약품인 dichlofenac 이 송사리의 각종 조직에 미치는 독성영향을 Real-time PCR을 이용하여 대표적 스트레스 유전자의 발현에 미치는 영향에 대한 분석 예가 발표될 것이다.

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Diversity based Ensemble Genetic Programming for Improving Classification Performance (분류 성능 향상을 위한 다양성 기반 앙상블 유전자 프로그래밍)

  • Hong Jin-Hyuk;Cho Sung-Bae
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.32 no.12
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    • pp.1229-1237
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    • 2005
  • Combining multiple classifiers has been actively exploited to improve classification performance. It is required to construct a pool of accurate and diverse base classifier for obtaining a good ensemble classifier. Conventionally ensemble learning techniques such as bagging and boosting have been used and the diversify of base classifiers for the training set has been estimated, but there are some limitations in classifying gene expression profiles since only a few training samples are available. This paper proposes an ensemble technique that analyzes the diversity of classification rules obtained by genetic programming. Genetic programming generates interpretable rules, and a sample is classified by combining the most diverse set of rules. We have applied the proposed method to cancer classification with gene expression profiles. Experiments on lymphoma cancer dataset, prostate cancer dataset and ovarian cancer dataset have illustrated the usefulness of the proposed method. h higher classification accuracy has been obtained with the proposed method than without considering diversity. It has been also confirmed that the diversity increases classification performance.

A study on alternatives to the permutation test in gene-set analysis (유전자집합분석에서 순열검정의 대안)

  • Lee, Sunho
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.31 no.2
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    • pp.241-251
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    • 2018
  • The analysis of gene sets in microarray has advantages in interpreting biological functions and increasing statistical powers. Many statistical methods have been proposed for detecting significant gene sets that show relations between genes and phenotypes, but there is no consensus about which is the best to perform gene sets analysis and permutation based tests are considered as standard tools. When many gene sets are tested simultaneously, a large number of random permutations are needed for multiple testing with a high computational cost. In this paper, several parametric approximations are considered as alternatives of the permutation distribution and the moment based gene set test has shown the best performance for providing p-values of the permutation test closely and quickly on a general framework.

RNA-seq Analysis Pipeline for Differential Gene Expression (유전자 발현량 비교를 위한 RNA-seq 분석 파이프라인 설계)

  • Jung, Minah;Kim, Dae-soo
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.319-320
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    • 2018
  • 여러 단계를 걸쳐 이루어지는 RNA-seq 분석 과정을 한 번에 처리할 수 있는 shell script 파이프라인을 구축하였다. 연구자들로 하여금 trimming, quality control, mapping, assembly, quantification 등 개별 과정을 거치지 않고, 한 줄의 커맨드 라인(command line) 만으로 유전자 발현량과 상대적 발현량 차이를 확인할 수 있는 fold change(FC) 값까지 얻을 수 있도록 하였다.

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A Method for Gene Group Analysis and Its Application (유전자군 분석의 방법론과 응용)

  • Lee, Tae-Won;Delongchamp, Robert R.
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.25 no.2
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    • pp.269-277
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    • 2012
  • In microarray data analysis, recent efforts have focused on the discovery of gene sets from a pathway or functional categories such as Gene Ontology terms(GO terms) rather than on individual gene function for its direct interpretation of genome-wide expression data. We introduce a meta-analysis method that combines $p$-values for changes of each gene in the group. The method measures the significance of overall treatment-induced change in a gene group. An application of the method to a real data demonstrates that it has benefits over other statistical methods such as Fisher's exact test and permutation methods. The method is implemented in a SAS program and it is available on the author's homepage(http://cafe.daum.net/go.analysis).