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.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권3호
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pp.397-408
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2009
마이크로어레이 기술은 수만 개 유전자의 발현 패턴을 동시에 관찰하는 것을 가능하게 하였고, 이들을 하나씩 검정하여 찾아낸 특이발현 현상을 보이는 유전자를 중심으로 질병의 진단, 치료법 정립과 신약 개발을 위한 기본 정보를 확립하였다. 그러나 개별 유전자분석의 여러 문제점이 발견되면서 유전자들을 생물학적 대사경로나 염색체 위치가 같은 것끼리 묶은 집단을 분석하여 질병의 발생이나 생존에 영향을 미치는 집단을 찾는 방법이 제시되었다. 이러한 유전자 집단의 유의성에 대한 연구는 2002년에 MIT에서 비롯되어 GSEA, SAM-GS와 중심극한 정리의 개념을 이용한 모수적 방법인 PAGE 등이 사용되고 있다. 본 논문에서는 이들 통계량의 구조적 한계를 극복하고 계산이 간단한 새로운 모수적 방법을 제안하고 자료 분석을 통하여 효율성을 보였다.
본 연구는 금융기관에서의 고객신용평가를 위한 최적의 데이터마이닝 모형을 제안한다. 이를 위해 할부금융시장에서의 고객정보 및 할부진행 과정에 대한 세부 내역을 바탕으로 다계층 퍼셉트론(Multi-Layered Perceptrons:MLP)과 다변량 판별분석(Multivariate Discrimination Analysis : MDA), 그리고 의사결정나무(Decision Tree)를 적용하여 각각의 개별모형을 도출하고 이론 유전자 알고리즘을 이용하여 통합한 최종 모형을 구해 그 결과론 각 단일모형과 비교${\cdot}$분석하였다. 그 견과 유전자 알고리즘을 통해 결합한 통합모형의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 이에 본 연구는 기존에 진행되었던 개변모형에 대한 검증은 물론, 단순히 여러 개의 모형을 비교${\cdot}$분석하여 우월한 모형을 평가하는 기존 방법론 상의 한계를 극복하기 위해 각각의 개별모형을 유전자 알고리즘을 통해 통합모형으로 구축하는 하나의 방법론을 제시하였다는데 그 의의가 있다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 빔 패턴 오차의 허용범위를 만족하는 개별소자의 허용오차를 분석하였다. 기존의 수치적 통계방법은 배열소자의 개수증가에 따라 계산량이 증가하는 문제점이 있고 이를 보완하기 위해 제안된 Monte-Carlo 방법은 낮은 정밀도와 빔 패턴 합성으로의 확장이 어렵다는 한계점을 가지고 있어 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 유전자 알고리즘을 이용한 소나 배열 소자의 허용오차 분석법을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 이용하여 1차원과 2차원 배열에서 주어진 빔 패턴 오차 허용범위를 만족하는 각 소자별 허용오차 범위를 분석하였고 모의실험을 통하여 소나 배열 소자의 허용오차 범위가 타당함을 검증하였다.
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.
한국생물정보시스템생물학회 2006년도 Principles and Practice of Microarray for Biomedical Researchers
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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.
분류 성능을 향상시키기 위해서 다수의 분류기들을 결합하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 우수한 앙상블 분류기를 회득하기 위해서는 정확하고 다양한 개별 분류기를 구축해야 한다. 기존에는 Bagging이나 Boosting 등의 앙상블 학습 기법을 이용하거나 획득된 개별 분류기의 학습 데이타에 대한 다양성을 측정하였지만 유전 발현 데이타와 같이 학습 데이타가 적은 경우 한계가 있다. 본 논문에서는 유전자 프로그래밍으로부터 획득된 규칙의 구조적 다양성을 분석하여 결합하는 앙상블 기법을 제안한다. 유전자 프로그래밍으로 해석 가능한 분류 규칙을 생성하고 그들 사이의 다양성을 측정한 뒤, 이들 중 다양한 규칙의 집합을 결합하여 분류를 수행한다. 유전 발현 데이타로부터 림프종 암, 폐 암, 난소 암 등을 분류하는 문제를 대상으로 실험하여 제안하는 방법의 유용성을 검증하였다. 앙상블 시 분류 규칙 사이의 다양성을 분석하여 결합한 결과, 다양성을 고려하지 않을 때보다 높은 분류 성능을 획득하였고, 개별 분류 규칙들 사이의 다양성에 따라서 정분류율이 증가하는 것도 확인하였다.
마이크로어레이 자료의 유전자집합분석은 개별유전자분석에 비해 검정력도 높일 수 있고 결과 해석이 쉬워서 이에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 표현형에 따라 유의한 차이를 보이는 유전자집합의 검색은 검정통계량들이 유도된 배경에 따라 결과에 차이를 보이지만 대체적으로 t-통계량의 제곱합을 이용한 순열검정이 제일 무난한 방법으로 여겨진다. 그러나 유전자집합분석에서 다중검정은 필수이고 많은 집합들의 유의성에 변별력을 주기 위해서는 순열검정에서 생성하는 치환표본의 수가 많이 필요하고 시간이 오래 걸린다는 문제점이 있다. 순열검정을 대신할 모수적 방법들을 검토한 결과, 적률을 이용한 근사가 각 집합의 유의확률 계산시간도 훨씬 단축하며 순열검정에서 구한 유의확률과 크기와 순위가 거의 일치함을 확인하였다.
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.
마이크로어레이 분석은 특이 발현하는 개별적인 유전자보다 유전자 온톨로지(Gene Ontology)와 같이 기능적 분류나 생물학적 경로(pathway)와 관련된 유전자군을 찾아내는 것이 그 해석의 용이성 때문에 최근 더욱 많은 연구가 진행되고 있다. 약물 처리에 의한 생물학적 반응을 연구할 때, 한 유전자군에 속하는 유전자들 각각의 특이 발현 여부의 유의성을 나타내는 $p$-value들을 취합하여 그 유전자군의 유의성을 결정하는 통계 검증 방법을 본 논문에서 소개하였다. 본 논문에 제시된 유전자군 분석(Gene group analysis) 방법은 Fisher's exact test나 permutation test와 같은 기존의 대표적인 방법들보다 더 정확하고 적용범위가 넓음을 실재 생물학 실험 자료의 분석을 통해 보였다. 제시된 유전자군 분석 방법은 SAS 프로그램으로 구현되었고 저자의 홈페이지(http://cafe.daum.net/go.analysis)에서 내려 받아 사용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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