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정보력 있는 유전자 선택 방법 조합을 이용한 마이크로어레이 분류 시스템 구현
The Implement of System on Microarry Classification Using Combination of Signigicant Gene Selection Method

박수영   (조선대학교 컴퓨터통계학과UU0001180  ); 정채영   (조선대학교 컴퓨터통계학과UU0001180  );
  • 초록

    오늘날 인간 genome프로젝트와 같은 종합적인 연구의 궁극적 목적을 달성하기 위해서는 이들 연구로부터 획득한 대량의 관련 데이터에 대해 새로운 현실적 의미를 부여할 수 있어야 한다. 이러한 맥락에서 유전자 발현 분석 시스템과 염기 서열 분석 시스템의 구축이 포스트 genome 시대를 맞이하여 새롭게 주복을 받고 있다. 최근에는 종양의 특정 부 클래스가 특정 염색체와 관련되어 있다는 사실이 밝혀지면서, 마이크로어레이는 유전자 발현 정보를 기반으로 암의 분류와 예측을 통한 진단 분야에도 활용되기 시작했다. 본 논문에서는 암에 걸린 흰쥐 외피 기간 세포 분화 실험에서 얻어진 3840 유전자의 마이크로어레이 cDNA를 이용하여 데이터의 정규화를 거쳐 정보력 있는 유전자 목록을 별도로 추출할 수 있는 시스템을 고안하고 보다 정보력 있는 유전자를 선택하기 위해 조합 방법을 제안하였다. 그리고 제안한 시스템과 방법론의 가능성을 실험을 통해 검증하였다. 그 결과 PC-ED 조합이 98.74%의 정확도와 0.04%의 MSE를 보여 단일 유사성 척도를 사용하여 유전자 목록을 생성하고 실험을 수행한 경우보다 분류 성능이 향상되었다.


    Nowadays, a lot of related data obtained from these research could be given a new present meaning to accomplish the original purpose of the whole research as a human genome project. In such a thread, construction of gene expression analysis system and a basis rank analysis system is being watched newly. Recently, being identified fact that particular sub-class of tumor be related with particular chromosome, microarray started to be used in diagnosis field by doing cancer classification and predication based on gene expression information. In this thesis, we used cDNA microarrays of 3840 genes obtained from neuronal differentiation experiment of cortical stem cells on white mouse with cancer, created system that can extract informative gene list through normalization separately and proposed combination method for selecting more significant genes. And possibility of proposed system and method is verified through experiment. That result is that PC-ED combination represent 98.74% accurate and 0.04% MSE, which show that it improve classification performance than case to experiment after generating gene list using single similarity scale.


  • 주제어

    microarray .   PC-ED combination method .   MLP(Multi-Perceptron).  

  • 참고문헌 (9)

    1. S. Dudoit, J. Fridlyand, and T. P. Speed, "Comparison of discrimination methods for the classification of tumors using gene expression data", Journal of the American Statistical Association, vol. 97, pp. 77-87, 2002 
    2. Golub, T.R., Slonim, D.K, Tamayo, P., Huard, D., Gaasenbeek, M., Mesirov, J.P., Collrt, H., Loh, M.L., Downing, J.R, Caligiuri, M.A., Bloomfield, D.D., and Lander, E.S., "Molecular classification of cancer: class discovery and class prediction by gene expression monitoring", Science, vol. 286, no. 5439, pp. 531-537, 1999 
    3. Marco Gori and Alberto Tesi, "On the Problem of Local Minima in Backpropagation," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 14, no. 1, pp. 318-362, 1986 
    4. M. Brown, W. Grundy, D. Lin, N. Christianini, C. Sugnet, M. Ares Jr., and D. Haussler, "Support vector machine classification of microarray gene expression data", UCSC-CRL 99-09, Department of Computer Science, University California Santa Cruz, Santa Cruz, CA, June, 1999 
    5. Martin T. Hagan, Howard B. Demuth, and Mark Beale, "Neural network design", PWS Publishing Company, 1996 
    6. Dov Stekel, Microarray Bioinformatics, Cambridge Uiversity Press, 2003 
    7. Evertsz, E., Starink, P., Gupta, R., and Watson, D., "Technology and application of gene expression microarraysaa", Schena, M.(ed.), Microarray Biochip Technology, Eaton Publishing, MA, pp. 149-166, 2000 
    8. J. Hertx, A. Krogh, and R. G. palmer, "Introduction to The Theory of Nerualcomputation, Vol. 1, Addison- Wesley Publishing Co., 1991 
    9. Robert Gentleman, Vincent J. carey, Wolfgang Huber, Rafael, A Irizarry, Sandrin Dudoit, "Bioinformatics and Computational Biology Solutions Using R and Bioconductor," Sptringer 

 저자의 다른 논문

  • 박수영 (12)

    1. 2002 "XML기반의 EDI 문서교환을 위한 미들웨어 설계 및 구현" 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B b9 (6): 845~852    
    2. 2006 "마이크로어레이 발현 데이터 분류를 위한 베이지안 검증 기법" 한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences 10 (11): 2039~2044    
    3. 2006 "베이지안 기법을 적용한 마이크로어레이 데이터 분류 알고리즘 설계와 구현" 한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences 10 (12): 2283~2288    
    4. 2006 "PKI를 이용한 인스턴트 메신저에서의 인증 시스템 설계" 한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences 10 (1): 142~147    
    5. 2006 "PKI환경에서 ElGamal 방식의 ECC를 이용한 안전한 메신저 설계에 관한 연구" 한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences 10 (8): 1443~1448    
    6. 2007 "종양 분류를 위한 마이크로어레이 데이터 분류 모델 설계와 구현" 한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences 11 (10): 1924~1929    
    7. 2008 "신경망 기반의 유전자조합을 이용한 마이크로어레이 데이터 분류 시스템" 한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences 12 (7): 1243~1248    
    8. 2010 "마이크로어레이 데이터를 이용한 암 분류 표지 유전자 선별 시스템" 한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences 14 (10): 2365~2370    
    9. 2010 "다층퍼셉트론 기반 리 샘플링 방법 비교를 위한 마이크로어레이 분류 예측 에러 추정 시스템" 한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences 14 (2): 534~539    
    10. 2011 "선별 시스템 기반 표지 유전자를 포함한 난소암 마이크로어레이 데이터 분류" 한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences 15 (3): 747~752    
  • 정채영 (33)

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