• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권1호
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• pp.46-58
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• 2007

마이크로어레이 데이타는 동시에 수 만개 유전자의 발현 값을 포함하고 있기 때문에 질병의 발현 형질 분류에 매우 유용하게 쓰인다. 그러나 동일한 생물학적 주제라 할지라도 여러 독립된 연구 집단에서 생성된 마이크로어레이의 분석결과는 서로 다르게 나타날 수 있다. 이에 대한 주된 이유는 하나의 마이크로어레이 실험에 참여한 샘플의 수가 제한적이기 때문이다. 따라서 개별적으로 수행된 마이크로어레이 데이타를 통합하여 샘플의 수를 늘리는 것은, 보다 정확한 분석을 하는데 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 이에 대한 해결 방안으로 두 단계 접근방법을 제안한다. 제 1 단계에서는 개별적으로 생성된 동일주제의 마이크로어레이 데이타를 통합한 후 인포머티브(Informative) 유전자를 추출하고 제 2 단계에서는 인포머티브 유전자만을 이용하여 클래스 분류(Classification) 과정 후 분류자를 추출한다. 이 분류자를 다른 테스트 샘플 데이타에 적용한 실험결과를 보면 마이크로어레이 데이타를 통합하여 샘플의 수를 증가시킬수록, 비교 방법에 비해 정확도가 최대 24.19% 높은 분류자를 만들어 내는 것을 알 수 있다.