• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2006.02a
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• pp.46-55
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• 2006

(주)지노믹트리는 DNA 마이크로어레이 기술을 기반으로 하는 분자진단회사로서, 다음의 세가지 사업에 전력하고 있다. 첫째는 독창적이며 특화된 바이오마커 발굴기술 (MAGIC system)을 바탕으로 각종 암진단을 위한 바이오마커 개발연구 두 번째는 당사의 원천 기술인 다중동시검출 시스템을 이용한 질병 진단 시스템 및 증폭시스템 세 번째는 마이크로어레이 기술을 이용한 유전자 발현 분석, Array CGH, DNA 메틸레이션 분석 그리고 miRNA 검출 등의 지노믹스시대의 연구를 위한 토탈솔루션을 제공하고 있다. 지난 5년간의 마이크로어레이 기반기술을 이용한 자체연구 활동을 수행하면서 축적된 마이크로어레이 관련기술 노-하우들을 국내 마이크로어레이 연구자들에게 공급하기 위하여 노력하고 있다. 특히 당사의 지노믹서비스 부문은 유전자 발현 분석 솔루션 제공을 위해서 자체적으로 제작하여 공급하고 있는 human cDNA(17K/25K) 및 rat cDNA (5.0K) 마이크로어레이, Human (22K) 및 mouse (10K) 올리고뉴클레오타이드 마이크로 어레이 그리고 미생물 연구를 위한 대장균 (6K) 및 폐렴균 (2.2K) 올리고뉴클레오타이드 마이크로어레이 제공 및 이를 이용한 유전자 발현 분석 서비스를 제공하고 있다. 체적으로 제작되는 마이크로어레이 서비스는 2001년 도입한 ISO9001 품질인증시스템의 기반하에서 제작부터 생산까지의 엄격한 품질관리 과정을 거쳐서 고품질의 마이크로어레이를 이용한 분석서비스를 제공 하고 있다. 또한 고객요구형 서비스를 위하여 국외 유수의 마이크로어레이 회사 (Agilent, Microarray Inc, TIGR, Eurogentec 등)의 whole genome 기반의 마이크로어레이 제품을 이용한 분석서비스를 제공하고 있으며 마이크로어레이 실험을 위해서 필수적으로 이용되고 있는 시약 (labeling kit), 마이크로어레이 hybridization을 위한 hardware (hybridization chamber, hnay centrifuge)등을 자체적으로 개발하여 공급하고 있다. DNA copy number 측정을 위한 Array CGH 분석을 위해서는 자체적으로 제작공구하고 있는 human cDNA 마이크로어레이 (17K/25K) 그기고 rat (5.0K) 마이크로어레이를 이용한 분석서비스 및 whole genome 기반의 Agilent 올리고뉴클레오타이드 CGH 어레이 (44K, 35Kb resolution)를 이용한 분석서비스를 제공하고 있다. Epigenetic study를 하는 연구자들을 위한 메틸레이션 마이크로어레이 분석 서비스를 제공하고 있다. 기존분석법인 Bisulfite 처리기반의 분석이 아닌 enzyme digestion후 PCR 증폭방법을 이용한 분석방법을 이용함으로써, bisulfite 처리에 의한 DNA 손실문제를 최소화 하였다. 현재 50개의 문헌을 통해 잘 보고된 메틸레이션 유전자들에 대한 분석서비스를 제공하고 있으며, 지속적으로 표적컨텐츠의 숫자를 증가시킬 예정이다. 최근 많은 연구자들의 관심을 끌고 있는 micro RNA 검출을 위한 DNA 마이크로어레이 서비스를 제공할 예정이다 (2006년 3월 출시). 현재 까지 알려진 약 320개의 모든 miRNA를 탑재하고 있는 소형 DNA 마이크로어레이를 이용한 분석서비스로서 1장의 마이크로어레이 실험을 통하여 알려진 모든 miRNA의 비교분석이 가능하다. 마이크로어레이 실험 뿐만 아니라 data 분석을 위한 software도 상당히 중요한 비중을 차지하고 있다 이를 위하여 (주)지노믹트리는 Agilent에서 개발한 GeneSpring GX (유전자 발현 분석), Signet (마이크로어레이 database) 및 GeneSpring GT (SNP 분석)를 공급하고 있다. 통계적인 기반 지식의 없은 일반 user들을 위한 간편하면서도 종합적인 기능을 포함하고 있는 우수한 프로그램으로 이미 국제적으로 많은 인정을 받고 있다. (주)지노믹트리는 국내외 많은 연구자들의 경제적, 시간적 연구여건을 고려한 마이크로어레이 토탈솔루션을 제공하고 있으며, 실험 분석에서 data 마이닝 그리고 마이크로어레이 실험 디자인에 이르는 토탈솔루션을 제공하고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.6-10
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• 2006

마이크로어레이 실험의 등장으로 한 번에 수백 개에서 수천 개의 유전자를 실험할 수 있게 되었다. 이는 기존의 실험과 비교했을 때 질적인 측면과 양적인 측면에서 가히 혁신적이라 할 수 있다. 마이크로어레이 칩을 이용한 실험에서 쏟아져 나오는 엄청난 데이터를 비교, 분석, 관리하기 위해서는 실험실의 마이크로어레이 분석 소프트웨어나 시스템간의 데이터 형식이 호환되어야 하며, 소프트웨어의 지원 또한 획기적이고 효율적이어야 한다. 본 논문에서는 다양한 종류의 마이크로어레이 입력 데이터 및 분석 데이터를 다룰 수 있고, 표준 파일 형식으로의 변환 기능을 제공하며, 마이크로어레이 이미지 분석용 소프트웨어인 ArrayMall[1,2]과 유전자 조절 네트워크 분석 시스템인 GENAW[3]를 통합하고 마이크로어레이 실험데이터의 분석, 관리 및 데이터 공유를 위한 분산 시스템인 SMILE[4]에 대해 소개한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.955-957
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• 2004

DNA 마이크로어레이(microarray)란 새로운 개념의 기술이 도입되면서, 이를 이용하여 유전체(genome)를 탐색하거나, 동시에 수천 개의 유전자간의 상호작용을 관찰 할 수 있게 되었다. 이러한 이점으로 인하여, 많은 DNA 마이크로어레이 실험이 시행되고 있다. DNA 마이크로어레이 실험으로 생성되는 이미지 데이터는 그 양이 방대하고, 분석하는 연구자에 따라 판정이 달라질 수 있으므로, 이를 효율적으로 분석할 수 있는 방법들이 필요하게 되었다. 하지만, 마이크로어레이 이미지 데이터는 반점(Spot) 위치의 변동이나 반점의 모양, 크기가 고르지 않는 것과 칼은 다양한 문제로 인하여 자동적으로 분석하기는 어렵다. 본 논문에서는 마이크로어레이의 균일 격자(regular grid) 구조 탐색을 이용하여 새로운 주소 결정 알고리즘을 소개한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.17 no.3
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• pp.419-430
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• 2004

Since cDNA microarray experiments can monitor expression levels for thousands of genes simultaneously, the experimental designs and their analyzing methods are very important for successful analysis of microarray data. The loop design is discussed for selecting differentially expressed genes among several treatments and the analysis of variance method is introduced to normalize microarray data and provide estimates of the interesting quantities. MA-ANOVA is used to illustrate this method on a recently collected loop designed microarray data at Cancer Metastasis Research Center, Yonsei University.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.21 no.1
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• pp.65-80
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• 2008

Small scale time-course microarray experiments are those which have a small number of time points. They comprise about 80 percent of all time-course microarray experiments conducted up to 2005. Several statistical methods for the small scale time-course microarray experiments have been proposed. In this paper we applied three methods, namely, QR method, maSigPro method and STEM, to a real time-course microarray experiment which had six time points. We compared the performance of these three methods based on a simulation study and concluded that STEM outperformed, in general, in terms of power when the FDR was set to be 5%.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2003.10a
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• pp.155-163
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• 2003

마이크로어레이를 이용한 발현실험이 기하급수적으로 늘어남에 따라 마이크로어레이이미지를 자동으로 처리하는 기술에 대한 요구가 커지고 있고, 이에 대한 연구도 많아지고 있다. 마이크로어레이 이미지를 자동으로 처리하기 위해서는 각 이미지가 가지고 있는 스팟 패턴를 알아보고, 자동화 정도를 측정할 수 있는 품질평가함수가 필요하다. 우리는 본 논문에서 마이크로어레이 이미지 분석의 자동화에 대한 평가를 도와주는 스팟 패턴의 품질평가함수(quality measure)를 정의하고, 각 실험이 얼마나 잘 이루어졌는지를 예측할 수 있는 품질제어평가함수(quality control measure)를 정의한다. 또한 마이크로어레이 실험과 이미지에 대한 품질을 평가하기 위해서 이미지내의 블럭들과 스팟들에 대한 통계량을 이용하고, 스팟들의 발현값에 대한 정확도를 측정하기 위한 품질평가함수들을 정의한다. 이러한 품질평가함수의 측정을 위해서 최대정규정점의 집합(maximal regular point set)과 메타그리드를 이용한다.

• Microbiology and Biotechnology Letters
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• v.31 no.2
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• pp.182-190
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• 2003

As DNA microarrays are widely used recently, the amount of microarray data is exponentially increasing. Until now, however, no domestic system is available for the efficient management of such data. Because the number of experimental data in a specific laboratory is limited, it is necessary to avoid redundant experiments and to accumulate the results using a shared data management system for microarrays. In this paper, a system named WEMA (WEb management of Micro Arrays) was designed and implemented to manage and process the microarray data. WEMA system was designed to include the basic feature of MIAME (Minimal Information About a Microarray Experiment), and general data units were also defined in the system in order to systematically manage the data. The WEMA system has three main features: efficient management of microarray data, integration of input/ouput data, and metafile processing. The system was tested with actual microarray data produced by a molecular biology laboratory, and we found that the biologists could systematically manage and easily analyze the microarray data. As a consequence, the researchers could reduce the cost of data exchange and communication.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.250-252
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• 2004

나노 기술의 개발과 마이크로어레이(microarray)의 등장으로 생물학자동을 한번에 보다 라르고 신속하게, 대량의 실험을 처리할 수 있게 되었다. 이와 발 맞추어 마이크로어레이를 이용한 다양한 실험 방법들이 개발되었다. 형광 염료(fluorescence dye)를 이 용한 관찰 방법 이 널리 이용되고 있으나, 관찰되는 형광 염료의 밝기가 실험 환경(pH, 온도)에 매우 민감하게 반응하며, 단백질을 포함한 많은 분자 물질들이 형광을 내지 않기 때문에 마이크로어레이를 이용한 분석 대상 물질들의 개수가 제한을 받는다. 본 논문에서는 직접적인 형광 염료의 사용 없이, SPR(Surface Plasmon Resonance)을 이용한 마이크로어레이 분석 시스템에서 스팟(spot)의 밝기(intensity)를 측정하기 위한 효율적인 전처리 과정을 제안하고자 한다. 전처리 과정은 크게 프로젝티브 왜곡 효과 제거, 스팟의 위치 추적, 스팟의 영역 추출, 정규화 된 스팟의 밝기 측정으로 나누어진다. 특히, 이러한 과정을 거쳐서 측정된 밝기는 반응 유무의 관찰뿐만이 아니라, 실험 물질의 양적인 측정에도 이용되기 때문에 정확한 스팟의 밝기 측정에 중점을 두고자 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.8
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• pp.18-31
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• 2009

Improved reliability of microarray data and its reproducibility lead to recent increment in demand of data sharing and utilization among laboratories, but house-keeping and publicly opened microarray experimental data can hardly be accessed and utilized since they are in heterogeneous formats according to the various experimental methods and microarray platforms. In this paper, we propose a microarray sharing method which can easily retrieve and integrate microarray data from different experiment platforms, data formats, normalization methods, and analysis methods. Our system is based on web-service technology. The biologists of each site are able to search UDDI(Universal Description, Discovery, and Integration) registry, and download microarray data with common data structure of standard format recommended by MGED(Microarray Gene Expression Databases) society. The common data structure defined in this paper consists of IDF(Investigation Design Format), ADF(Array Design Format), SDRF(Sample and Relationship Format), and EDF(Expression Data Format). These components play role as templates to integrate microarray data with various structure and can be stored in standard formats such as MAGE-ML, MAGE-TAB, and XML Schema. In addition, our system provides advanced tools of automatic microarray data submitter and file manager to manipulate local microarray data efficiently.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.167-171
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• 2005

마이크로어레이자료의 분석에 있어서 주성분 자기조직도(principal component SOM)의 유용성을 알아보고, 흔히 사용되는 다른 군집분석방법과 비교하였다. 또한 MST(minimal spanning tree)를 이용하여 주성분자기조직도 결과의 적합성을 알아보았다.