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복수 개의 대장암 유전자 상관관계 네트워크 간 비교 분석 향상을 위한 네트워크 스케일링 방법
A Network Topology Scaling Method for Improving Network Comparison Using Colon Cancer Transcriptome Data
- 한언용;
- 정인욱
초록
질병 분석 모델에서 유전자 발현정보를 바탕으로 다양한 연구방법들이 제시되고 있다. 암 유전체 데이터 분석에 있어 패스웨이를 바탕으로 숨겨진 특성을 발굴하는 방법들은 결과 해석에 유용하다. 본 연구에서는 유전자들의 발현조절 정보를 토대로 한 패스웨이 단위의 유전자 상관관계 네트워크를 비교분석 하였다. 비교하고자 하는 두 네트워크의 규모의 차이가 생기게 되면 정보량의 편향성으로 인해 보다 큰 규모의 네트워크 정보에 치우쳐진 결과를 나타내게 된다. 이러한 편향성을 해소하기 위해 네트워크 망 구성에 대한 정보량을 이용하여 서로 다른 배경을 가진 환자군의 네트워크를 조정하는 방법을 제안한다. 정규화된 네트워크들은 주요 유전자군들의 비교분석법을 적용했으며, 총 4종류의 대장암의 아형 데이터를 활용하여 202개의 패스웨이 네트워크를 분석한 후 아형 특이적인 5개 패스웨이를 발굴했다. 이들은 모두 대장암과 연관된 주요 패스웨이로 선행연구에서 보고된 바가 있어 제안하는 방법의 유효성을 보였다.
키워드
네트워크 망 구성; 패스웨이 분석; 상관관계 분석; 유전자; network topology; pathway analysis; correlation analysis; gene
- 제목
- 복수 개의 대장암 유전자 상관관계 네트워크 간 비교 분석 향상을 위한 네트워크 스케일링 방법
- 제목 (타언어)
- A Network Topology Scaling Method for Improving Network Comparison Using Colon Cancer Transcriptome Data
- 저자
- 한언용; 정인욱
- 발행일
- 2022-08
- 유형
- Y
- 저널명
- 정보과학회논문지
- 권
- 49
- 호
- 8
- 페이지
- 646 ~ 654
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국정보과학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 9 페이지
- ISSN
- E 2383-6296
P 2383-630X