Molecular classification of human hepatocellular carcinomas using cDNA microarray
저자
발행사항
서울 : Graduate School of Konkuk University, 2002
학위논문사항
Thesis(M.A.)-- Graduate School of Konkuk University : Dept. of Biochemistry 2002
발행연도
2002
작성언어
영어
주제어
KDC
472.193 판사항(4)
DDC
572 판사항(21)
발행국(도시)
대한민국
형태사항
vi, 53p. : ill. ; 26cm
일반주기명
References: p. 44-52
소장기관
인간의 모든 세포는 똑같은 유전정보를 가지고 있지만 발생단계에서 자신의 결정된 역할에 의하여 특정 유전자만 발현함으로써 다른 세포들과 구별되어진다. 즉, 인간의 몸을 형성하는 각각의 세포군들에게는 그들만의 독특한 유전자들이 발현되는 것이다. 이들은 서로 아주 긴밀한 관계를 유지하고 있으며, 만약 이들 유전자들에 돌연변이가 생기거나 변화가 일어나면 질병이 발생한다. 그러므로 많은 수의 유전자 발현을 한번에 검색할 수 있는 cDNA microarray는 유전자 기능과 변화를 알아내는데 중요한 수단이 된다.
본 실험에서는 cDNA microarray 기술을 이용하여 인간 간세포암에서 특이적으로 발현되는 유전자들을 검색하고자 하였다. 실험에 사용된 microarray는 1 만개의 cDNA로 구성되었으며, Cyanine이라는 형광 물질을 이용하여 인간의 정상 간세포 조직과 종양조직 사이에서 발현되는 유전자들을 비교하였다. 각각의 유전자들의 발현 비율은 Cyanine5로 염색된 종양조직과 Cyanine3로 염색된 정상조직의 유전자들을 혼성화한 것을 비교함으로써 알아낼 수 있었다. 또한, 종양조직에서의 up-regulation되는 유전자들과 down-regulation되는 유전자들을 관찰할 수 있었다. 최종적으로 통계학적인 알고리즘을 이용하여 유사한 발현 양상에 따라 유전자들을 정열하는 cluster 분석방법이 각각의 cDNA microarray 자료를 통합 검색하는데 사용되었다. Hierarchical clustering 분석방법을 이용하여 34 명의 환자들에게서 발현되는 유전자군을 상호유사성에 따라 네 개의 그룹으로 분리하였다. 또한, 서로 다른 임상병리학적인 요소들에 의해서 각각의 그룹에서 특이적으로 발현되는 유전자들을 확인하였다. 이러한 자료들의 축적은 각 개개인에게서 발생되는 종양조직의 분자수준에서의 특성을 밝혀내는 중요한 밑거름이 될 것이며, 새로운 암 진단의 지표와 치료의 최적화를 앞당기는데 중요하다고 사료된다.
Complementary DNA (cDNA) microarray technology allows simultaneous expression analysis of hundreds to thousands of genes. In this study, cDNA microarray technique was applied to clarify gene expression profiles in hepatocellular carcinoma. The microarrays consisting of 10,337 human cDNAs was made and analyzed gene expression using labeled cDNAs prepared from normal and tumor tissues. Relative expression ratio of individual genes were obtained by comparing hybridization of Cy5-labeled cDNAs from tumor tissue and Cy3-labeled cDNA from normal tissue. Up-regulation and down-regulation of some genes were observed in the tumor tissues examined. A system of cluster analysis for genome-wide expression data from DNA microarray hybridization was applied that uses standard statistical algorithms to arrange genes according to similarity in pattern of gene expression. Hierarchical clustering analysis of the gene expression profiles in 34 patients showed that the patients were clustered into 4 groups with respect to similarities in differentially expressed genes. Also, different clinicopathological factors were used to identify significant expression profiles. Accumulation of such data will make it possible to define the nature of individual tumors, to provide clues for identifying new therapeutic targets and ultimately to optimize treatment of each patient.
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