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복수 개의 대장암 유전자 상관관계 네트워크 간 비교 분석 향상을 위한 네트워크 스케일링 방법
한언용,정인욱 한국정보과학회 2022 정보과학회논문지 Vol.49 No.8
Various research methods have been proposed based on gene expression information in the disease analysis model. In cancer transcriptome data analysis, methods of discovering hidden characteristics based on pathways are useful for the interpretation of results. In this study, the gene correlation network in the pathway unit was compared and analyzed based on the gene co-expression data. If there is a difference in the size of the two networks to be compared, the bias of the amount of information results in biased network information on a larger scale. To resolve this bias, the network of patients from different backgrounds was adjusted using the same amount of information in the network configuration. Normalized networks applied comparative analysis of important gene groups using the characteristics of biological networks, normalized 202 pathways networks using data of subtypes of total 4 types of colon cancer, and identified 5 pathways with specific results among subspecies. 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.
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