Candidate Significant Gene Recommendation with Symbolic Encoding of Microarray Data

마이크로어레이 데이터의 기호코딩을 통한 유의한 후보 유전자 검출

마이크로어레이는 생명과학 분야에서 사용되는 대규모의 유전자 발현정도를 동시에 측정할 수 있는 도구이다. 마이크로어레이 실험은 많은 양의 데이터를 생성하기 때문에, 자동화된 효과적인 분석기법이 필요하다. 이 논문에서는 약물의 영향 분석을 위해 약물의 투여량 및 투여후의 시간대별로 샘플을 추출하여, 마이크로어레이를 이용하여 유전자의 발현량을 분석하는 경우에, 약물에 대해서 반응하는 유전자를 추출하는 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 유전자의 발현정도값을 이전 시간의 값을 기준값으로 하여 증가, 감소, 답보에 해당하는 기호로 매핑하여, 분석자가 원하는 패턴을 보이는 유전자를 추천한다. 한편, 유전자의 상호간에 많은 영향을 주고 받기 때문에 특정 약물을 투여할 때, 이에 직접적인 영향을 받는 것도 있지만, 이와는 전혀 상관없이 동작하는 것도 있기 때문에, 제안한 방법에서는 이러한 약물 투여와 유의성이 있을 가능성이 있는 유전자만을 전처리과정을 통해서 필터링하는 기법을 활용한다. 제안한 방법은 실제 약물 투여 실험 샘플에 대한 마이크로어레이 데이터에 적용하여 활용가능성을 확인하였다.