• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.2365-2370
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• 2010

마이크로어레이를 기반으로 하는 암 분류 방법은 암 종류에 따라 다르게 발현되는 유전자 양상을 통계적으로 발견함으로써 정확한 암 분류에 기여할 수 있다. 따라서 현재의 마이크로어레이 기술을 이용해서 효과적으로 암을 분류하기 위해서는 특정 암과 밀접하게 관련이 있는 정보력 있는 유전자를 선택하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 난소 암 마이크로어레이 데이터를 이용하여 암에 영향을 미치는 가장 다르게 발현할 가능성이 있는 표지 유전자를 추출할 수 있는 시스템을 고안하고, 다층퍼셉트론 분류기를 이용하여 기존의 마이크로어레이 시스템과 분류 성능을 비교분석하였다. 그 결과 ANOVA를 이용하여 선택된 표지 유전자를 포함하는 마이크로어레이 데이터 셋에서 98.61%의 향상된 분류 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.747-752
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• 2011

마이크로어레이 분류는 전형적으로 분류기 디자인과 에러 추정이 현저하게 작은 샘플에 기반한다는 것과 교차 검증 에러 추정이 대다수의 논문에 사용된다는 주목할 만한 두 가지 특징을 소유한다. 마이크로어레이 난소 암 데이터는 수 만개의 유전자 발현으로 구성되어 있고, 이러한 정보를 동시에 분석하기 위한 어떤 체계적인 절차도 없다. 본 논문에서는, 통계에 따라 유전자의 우선순위를 정함으로써 표지유전자를 선택하였고, 널리 보급되어 있는 분류 규칙인 선형 분류 분석, 3-nearest-neighbor와 결정 트리 알고리즘은 표지 유전자를 선택한 데이터와 선택하지 않는 데이터의 분류 정확도 비교를 위해 사용되어졌다. ANOVA를 이용하여 선택된 표지 유전자를 포함하는 마이크로어레이 데이터 셋에 선영 분류분석 규칙을 적용한 결과 97.78%의 가장 높은 분류 정확도와 가장 낮은 예측 에러 추정치를 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.713-716
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• 2007

오늘날 인간 프로젝트와 같은 종합적인 연구의 궁극적 목적을 달성하기 위해서는 이들 연구로부터 획득한 대량의 관련 데이터에 대해 새로운 현실적 의미를 부여할 수 있어야 한다. 따라서 현재의 마이크로어레이 기술을 이용해서 효과적으로 종양을 분류하기 위해서는 특정 종양 분류와 밀접하게 관련이 있는 정보력 있는 유전자를 선택하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 암에 걸린 흰쥐 외피 기간 세포 분화 실험에서 얻어진 3840 유전자의 마이크로어레이 cDNA를 이용해 데이터의 정규화를 거쳐 유사성 척도 방법으로 정보력 있는 유전자들을 추출한 후, DT, NB, SVM, MLP 알고리즘을 이용하여 클래스 분류 모델을 구축하고, 성능을 비교분석하였다. 피어슨 적률 상관 계수를 이용하여 선택된 50 유전자들을 멀티퍼셉트론 분류기로 분류한 결과 94.8%의 정확도를 보여 가장 최적의 조합을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.137-147
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• 2015

본 논문에서는 유전자 네트워크를 기반으로 유방암 환자의 예후를 예측하는 알고리듬을 제안한다. 유방암 환자의 마이크로어레이 데이터와 PPI(Protein-protein interaction)데이터를 이용하여 알고리듬의 분류자로 사용될 예후 특이 네트워크(Prognosis specific gene network)를 추출한다. PPI에 속한 모든 유전자 네트워크에 대하여 각각의 네트워크가 예후 좋음과 나쁨을 잘 구분하는지에 대한 점수를 피어슨 상관계수(Pearson's correlation coefficient)와 마이크로어레이 데이터를 이용하여 계산한다. 이들 중 가장 예후에 유의한 네트워크를 식별하고, 이 네트워크를 분류자로 사용하여 에스트로겐 수용체 음성 유방암 환자의 예후를 분류 분석 한다. 본 연구와 기존 연구의 알고리듬 정확도를 비교 분석 하기 위하여 독립 실험을 진행하고, 본 연구에서 제안된 알고리듬의 성능이 더 우수함을 보인다. 또한, Gene Ontology 데이터베이스를 활용하여 식별된 예후 특이 네트워크를 기능적으로 검증 한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권6호
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• pp.767-776
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• 2008

마이크로어레이 기술은 최근 실험적 분자생물학 분야에서 활발히 사용되고 있는 기술이다. 마이크로어레이 데이터는 한 번의 실험으로 수 만개의 유전자에 대한 발현값을 얻을 수 있으므로, 여러 질병의 발현형질을 연구하는데 매우 유용하게 사용된다. 마이크로어레이 데이터의 문제점은 참여하는 유전자의 수에 비해 참여하는 샘플(생물조직샘플)의 수가 매우 적고, 분류분석 기법을 사용하여 얻어진 분류자의 해석이 어렵다는 점이다. 본 연구에서는 위의 문제점을 해결하고자, 샘플 내 순위를 이용하여 동일한 생물학적 목적으로 수행된 공개 마이크로어레이 데이터를 통합하고, 순위 비교를 기반으로 하는 다양한 유전자 개수로 이루어진 암 분류 결정 규칙들로 이루어진 분류자를 제안한다. 본 분류자는 k개의 규칙으로 이루어진 앙상블 방법을 기반으로 하며, 하나의 규칙은 최대N개의 유전자, 관련유전자간의 순위비교 관계식, 판별클래스로 이루어져 있다. 하나의 규칙에 참여하는 유전자의 수를 다양하게 함으로써 좀더 신뢰성 높은 분류자를 생성할 수 있다. 또한 본 분류자는 생물학적 해석이용이하며, 분류자를 구성하는 유전자를 명확히 식별할 수 있고, 총 개수가 많지 않으므로 임상환경에서의 사용가능성도 생각해 볼 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.220-222
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• 2006

현재 마이크로어레이 기술은 대량의 유전자 발현 데이터 특히 암과 관련한 데이터들을 쏟아내고 있다. 이 데이터를 기반으로 암의 종류에 따른 유전자들의 차별적 발현 양상을 분석하고 발현량의 변화가 두드러지는 유전자들에 기반하여 암을 분별할 수 있는 분류 모델을 구축한 후, 이것을 암을 진단하거나 예측하는데 이용할 수 있다. 본 논문에서는 마이크로어레이 데이터를 사용해 특징추출방법과 분류를 위한 Naive Bayes, k-Nearest Neighborhood, Decision Tree, Support Vector Machine, Neural Network 알고리즘을 이용하여 최적의 조합을 찾고 어떤 알고리즘이 가장 효과적인지 실험을 통해 분석해보고 성능평가 하는 것을 목표로 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.247-249
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• 2004

마이크로어레이 기술은 근래에 개발된 신기술로써 동시에 수천-수만 개의 유전자 발현을 측정할 수 있어 다양한 생물학적 연구에 이용되고 있다. 여러 단계의 실험 과정과 이를 통해 얻은 다량의 데이터를 처리하기 위해서는 이를 효율적으로 관리. 저장, 분석할 수 있는 통할 정보 관리 시스템을 필요로 한다. 현재 외국에서는 몇몇 관리시스템이 개발되어 있고. 국내에서도 WEMA 등이 있지만 아직 데이터 관리부분에 기능이 치우쳐 있다. 따라서 우리는 복잡한 자료구조를 가지는 마이크로어레이의 실험 정보와 각 단계별 처리 정보 등을 사용자의 관점에서 효과적이고 체계적으로 관리할 수 있고, 데이터 정규화 및 다양한 통계적 분석 기능을 갖춰 불필요한 시간과 비용을 줄임으로써 마이크로어레이 연구에 도움을 주고자 통합 분석관리 시스템 cMAMS (cDNA Microarray Analysis and Management System)를 개발하였다. 웹 기반으로 구현된 cMAMS는 데이터를 저장, 관리하는 부분과 데이터를 분석하는 부분, 그리고 모든 관련 점보가 저장되는 데이터베이스 부분으로 구성되어 있다 데이터관리부분에서는 WEMA의 계층적 데이터구조론 도입해 관리의 효율성을 높이고 시스템의 이용자를 시스템운영자, 프로젝트관리자, 일반사용자로 구분하여 데이터 접근을 제한함으로써 보안성을 높였다. 통계처리 언어 R로 구현된 데이터분석 부분은 7 단계의 다양한 분석(전처리 정규화, 가시화, 군집분석. 판별분석, 특이적 발현 유전자 선뿐, 마이크로어레이 간의 상판분석)이 가능하도록 구현하였고, 분석결과는 데이터베이스에 저장되어 추후에 검토 및 연구자간의 공유가 가능하도록 하였다. 데이터베이스는 실험정보가 저장된 데이터베이스, 분석결과가 저장된 데이터베이스, 그리고 유전자 정보 탐색을 위한 데이터베이스로 분류해 데이터를 효율적으로 관리할 수 있게 하였다. 본 시스템은 LiNUX를 운영체계로 하고 데이터베이스는 MYSQL로 하여 JSP, Perl. 통계처리 언어인 R로 구현되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.1924-1929
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• 2007

오늘날 인간 프로젝트와 같은 종합적 인 연구의 궁극적 목적을 달성하기 위해서는 이 들 연구로부터 획득한 대량의 관련 데이터에 대해 새로운 현실적 의미를 부여할 수 있어야 한다. 마이크로어레이를 기반으로 하는 종양 분류 방법은 종양 종류에 따라 다르게 발현되는 유전자 양상을 통계적으로 발견함으로써 정확한 종양 분류에 기여 할 수 있다. 따라서 현재의 마이크로어레이 기술을 이용해서 효과적으로 종양을 분류하기 위해서는 특정 종양 분류와 밀접하게 관련이 있는 정보력 있는 유전자를 선택하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 암에 걸린 흰쥐 외피 기간 세포 분화 실험에서 얻어진 3840 유전자의 마이크로어레이 cDNA를 이용해 데이터의 정규화를 거쳐 정보력 있는 유전자 목록을 별도로 추출하여 보다 정확한 종양 분류 모델을 구축하고 각각의 실험 결과들을 비교 분석함으로써 성능평가를 하였다. 피어슨 적률 상관 계수를 이용하여 선택된 유전자들을 멀티퍼셉트론 분류기로 분류한 결과 98.6%의 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.22-27
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• 2006

압타머칩은 혈청(serum) 내의 지정된 단백질의 상대적 양을 직접 측정할 수 있는 바이오칩으로서, 의학적 질병 진단에 유용하게 사용할 수 있는 툴이다. 압타머칩 데이터 분석에는 기존의 마이크로어레이 분석기법을 그대로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 Potential SVM(PSVM)을 이용하여, 심혈관질환 샘플 기반의 압타머칩 데이터에서 바이오마커 후보 단백질을 선정한 결과를 정리한다. PSVM은 분류 알고리즘으로서 뿐만 아니라 자질 선택(feature selection)에서도 우수한 성능을 보이는 알고리즘으로 알려져 있다. 심혈관 질환의 단계에 따라 구분한 4개 클래스, 135개 샘플로 구성된 3K 압타머칩 데이터에 대해 PSVM을 적용하여 자질을 선택하고 분류성능을 측정한 결과, 마이크로어레이에서의 자질 선택에 많이 사용되는 Gain Ratio 기법과 비교하여 보다 적은 수의 단백질 정보로 보다 나은 분류 성능을 보임을 확인하였다. 더불어, PSVM을 이용해 선택한 단백질군을 심혈관 질환 진단을 위한 바이오마커 후보로 제시한다.

• 응용통계연구
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• 제18권2호
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• pp.355-369
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• 2005

마이크로어레이 실험에서는 유전자의 기능과 상호작용의 이해를 돕기 위한 방안으로 유전자발현자료의 시각화방법이 많이 사용되고 있다. 행렬도는 유전자와 샘플들을 동시에 그려볼 수 있어서, 유전자 또는 샘플의 군집이나 유전자-샘플간 연관작용을 알아보는데 더욱 유용하게 쓰일 수 있다. 본고에서는 마이크로어레이실험에서 행렬도를 이용하여 유전자의 군집 및 연관성을 알아보는 방법을 소개하고, 추가점기법을 이용하여 새로운 샘플을 분류하는 방법을 제안하였다. Golub et al.(1999)의 백혈병 데이터와 Alizadeh et al. (2000)의 림프구데이터, Ross et al.(2000)의 NCI60 종양조직데이터를 이용하여 유용성을 살펴보았으며, 계층적 군집분석 및 k-평균 군집분석 등 다른 기법을 이용한 결과와 비교하고 이러한 기법을 행렬도와 연계하는 방안을 살펴보았다.