KCI등재
효율적 구조 학습 알고리즘과 데이타 차원 축소를 통한 베이지안망 기반의 마이크로어레이 데이타 분석법 = A Method for Microarray Data Analysis based on Bayesian Networks using an Efficient Structural Learning Algorithm and Data Dimensionality Reduction
저자
황규백(Kyu-Baek Hwang) ; 장정호(Jeong-Ho Chang) ; 장병탁(Byoung-Tak Zhang)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2002
작성언어
Korean
KDC
569
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
775-784(10쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
소장기관
DNA chip 기술에 의해 얻어지는 마이크로어레이(microarray) 데이타는 세포나 조직 내의 수천 개 유전자의 발현도(expression level)를 한번에 측정한 것으로, 유전자 발현 양상에 기반한 암의 진단, 유전자의 기능 예측 등에 이용되고 있다 . 다양한 데이타 분석 기법들 중 베이지안망 (Bayesian network)은 데이타의 각 속성들간의 관계를 그래프 형태로 표현할 수 있는 특징을 가지고 있다. 이는 마이크로어레이 데이타의 분석을 통해 여러 유전자와 조직의 특성(암의 종류 등) 사이의 관계를 밝히는데 유용하다. 하지만 대부분의 마이크로어레이 데이타는 sparse data 로 베이지안망을 비롯한 각종 분석 기법의 적용을 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 베이지안망에 기반한 마이크로어레이 데이타 분석을 위해 효율적 구조 학습 알고리즘과 데이타 차원 축소를 이용한다. 제시되는 분석법은 실제 마이크로어레이 데이타인 NCI60 data set에 적용되었으며, 그 유용성은 데이타로부터 학습된 베이지안망이 실제 생물학적으로 알려진 사실들을 어느 정도 정확하게 표현하는지에 의해 평가되었다.
더보기Microarray data, obtained from DNA chip technologies, is the measurement of the expression level of thousands of genes in cells or tissues. It is used for gene function prediction or cancer diagnosis based on gene expression patterns. Among diverse methods for data analysis, the Bayesian network represents the relationships among data attributes in the form of a graph structure. This property enables us to discover various relations among genes and the characteristics of the tissue (e.g., the cancer type) through microarray data analysis. However, most of the present microarray data sets are so sparse that it is difficult to apply general analysis methods, including Bayesian networks, directly. In this paper, we harness an efficient structural learning algorithm and data dimensionality reduction in order to analyze microarray data using Bayesian networks. The proposed method was applied to the analysis of real microarray data, i.e., the NCI60 data set. And its usefulness was evaluated based on the accuracy of the learned Bayesian networks on representing the known biological facts.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2014-09-01 | 평가 | 학술지 통합(기타) | |
2013-04-26 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용</br>외국어명 : Journal of KIISE : Software and Applications | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2008-10-17 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용</br>외국어명 : Journal of KISS : Software and Applications | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정(등재후보2차) | KCI등재 |
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