쥐 해마의 유전자 발현 그리드 데이터를 이용한 특징기반 유전자 분류 및 영역 군집화 : Feature-based Gene Classification and Region Clustering using Gene Expression Grid Data in Mouse Hippocampal Region
Feature-based Gene Classification and Region Clustering using Gene Expression Grid Data in Mouse Hippocampal Region
- 주제(키워드) 유전자 발현 , 유전자 분류 , 비지도 학습 , 복셀기반 군집화 , gene expression , gene classification , unsupervised learning , voxel-based clustering
- 발행기관 한국정보과학회
- 발행년도 2016
- 총서유형 Journal
- UCI G704-SER000004124.2016.43.1.003
- KCI ID ART002075247
- 본문언어 한국어
초록/요약
뇌의 유전자 발현 정보는 영역별 기능과 밀접한 관련이 있어 이를 분석하기 위해 다수의 유전자들 간의 발현 정도 및 발현 위치 정보와의 관계에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 기술을 통해 알렌 뇌과학연구소에서 제공하는 약 2만여개의 쥐 뇌 유전자 발현 정보 중 뇌의 해마 영역을 중점적으로 분석하여 유전자들을 자동으로 분류해내고 발현 위치 정보를 기반으로 군집화하여 가시화하는 방법을 제안한다. 이를 통해 해마 내 전체적으로 발현되는 유전자들과 특정 영역에만 발현되는 유전자들을 분류할 수 있었고 그 중 특정 영역에 발현되는 유전자들의 위치정보 기반으로 군집화된 데이터를 뇌 지도와 함께 관찰 할 수 있었다. 본 연구는 뇌의 기능과 영역과의 관계성 관련 생물학적 연구를 위한 실험군 선정작업에 이용되어 실험설계시간을 줄일 수 있고 기존에 알려진 뇌의 해부학적 구조보다 더욱 세분화된 구조를 발견할 수 있는 가능성을 제시할 것으로 기대된다.
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