시간경로 유전자 발현자료에서 패턴일치지수와 적응 최근접 이웃을 활용한 결측값 대치법 = Missing values imputation for time course gene expression data using the pattern consistency index adaptive nearest neighbors

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Time course gene expression data is a large amount of data observed over time in microarray experiments. This data can also simultaneously identify the level of gene expression. However, the experiment process is complex, resulting in frequent missing values due to various causes.
In this paper, we propose a pattern consistency index adaptive nearest neighbors as a method of missing value imputation.
This method combines the adaptive nearest neighbors (ANN) method that reflects local characteristics and the pattern consistency index that considers consistent degree for gene expression between observations over time points.
We conducted a Monte Carlo simulation study to evaluate the usefulness of proposed the pattern consistency index adaptive nearest neighbors (PANN) method for two yeast time course data.

국문 초록 (Abstract)

시간경로 유전자 발현 자료는 마이크로어레이 실험을 시간에 따라 관측한 대용량의 자료로 유전자 발현 수준을 동시에 파악할 수 있다. 하지만 실험 과정이 복잡하여 다양한 원인들에 의해 결측값이 자주 발생한다. 본 논문에서는 시간경로 유전자 발현 자료에 대한 결측값을 추정하는 방법으로 패턴 적응 최근접 이웃(pattern consistency index adaptive nearest neighbors; PANN) 방법을 제안하였다. 이 방법은 국소적 특징을 반영하는 적응 최근접 이웃(adaptive nearest neighbors; ANN) 방법과 관측 시점간 유전자 발현의 일치 정도를 고려하는 패턴일치지수를 결합시킨 것이다. 제안한 PANN 방법의 효능을 평가하기 위하여 두 가지의 실제 시간경로 자료들을 사용하여 몬테카를로 모의실험(Monte Carlo simulation study)을 시행하였다.

참고문헌 (Reference)

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