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마이크로어레이 분석(MICROARRAY ANALYSIS)

생물학

by 김독립 2024. 4. 11. 11:31

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마이크로 어레이란?

 

마이크로어레이 데이터의 클러스터 분석은 정상 조직과 질병 조직, 대조군 및 치료군과 같은 연구 대상 간의 유전자 발현의 차이를 입증하기 위해 매우 널리 사용되는 방법입니다. 공통 경로에 관여하는 유전자, 협조적으로 조절되는 유전자 및 유사한 생리학적 반응에 관여하는 유전자가 유사하게 발현될 수 있기 때문에, 이들 유전자의 발현은 관련된다. 마이크로어레이 발현 데이터를 사용하면 발현과 관련된 유전자 간의 관계를 찾아 결과적으로 이러한 유전자를 분류할 수 있습니다. 이 방법을 클러스터 분석이라고 합니다. 따라서 클러스터 분석은 특정 조건 (노출, 질병)에 반응하여 상향 조절되거나 하향 조절되는 유전자를 확인하고 이러한 유전자 발현의 생물학적 관련성을 추가로 조사할 수 있습니다. 또한, 이러한 유전자 발현은 특정 생리학적 반응의 생물학적 마커로서 사용될 수 있습니다.

 

클러스터링이란?

클러스터링은 모니터링 또는 모니터링 없이 수행할 수 있습니다. 교사가 있는 클러스터링은 유전자의 발현 패턴을 알고 있으며이 지식을 사용하여 유전자를 클러스터로 그룹화합니다. 교사 없는 클러스터링에서는 특정 조건에서 유전자의 발현 패턴에 대한 사전 지식이 없다. 그런 다음 모든 발현 데이터가 포함될 때까지 유사한 발현 프로파일을 결합하여 그룹을 형성합니다. 교사 없는 클러스터링에서 가장 널리 사용되는 방법은 계층적 클러스터링으로 알려져 있습니다. 계층 적 클러스터링은 트리 (수상도)를 계산하므로 계통 분석뿐만 아니라 마이크로 어레이에서도 자주 사용됩니다. DNA 마이크로어레이 분석에서 트리는 유전자 간의 관계를 나타내고, 가지의 길이는 그들의 발현의 유사성을 나타낸다. 계층 클러스터링은 상향식 응집 접근법입니다. 이 방법에서 알고리즘은 소위 "유전자 공간" 내의 모든 유전자의 쌍방향 거리 행렬을 계산하는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 알고리즘은 가장 가까운 두 유전자를 클러스터에 결합합니다. 동일한 정도의 유사성을 공유하는 다수의 유전자 쌍이 존재하는 경우, 제1 클러스터는 소정의 규칙에 기초하여 형성됩니다. 그 다음 유사한 유전자가 결합되어 다음과 같이 계속됩니다. 작은 클러스터가 형성되면 알고리즘은 소위 "클러스터 공간"의 모든 클러스터 쌍별 거리 행렬을 계산합니다. 그런 다음 알고리즘은 가장 가까운 두 개의 작은 클러스터를 결합하여 더 큰 클러스터를 형성합니다. 이 반복적인 응집 과정은 모든 유전자가 하나의 거대한 클러스터에 결합될 때까지 계속됩니다. 교사 없는 클러스터링의 또 다른 방법은 k-means 클러스터링으로 알려져 있습니다. 계층적 클러스터링과는 달리, K-means 클러스터링은 하향식의 분열적인 접근법입니다. 분명히 수지상 다이어그램은 생성되지 않습니다. 대신 이 방법은 데이터를 미리 지정된 k 클러스터 집합으로 분할합니다. 신경망을 기반으로 하는 또 다른 분할 클러스터링 기법은 자체 조직화 맵(SOM)입니다. K-means 클러스터링 및 SOM 기술은 여기에서 더 이상 설명하지 않습니다.

TM4 툴 스위트 (http://www.tm4.org/) 는 마이크로 어레이 데이터 관리자 (MADAM), 게놈 연구소 (TIGR) 스폿 뷰 파인더, 마이크로 어레이 데이터 분석 시스템 (MIDAS) 및 멀티 실험 뷰어 (MeV)로 구성되어 있습니다

마이크로어레이 원리

 

TIGR Spotfinder

TIGR Spotfinder는 마이크로 어레이 이미징 및 정량화 도구이지만 TIGR의 MIDAS는 정규화 및 필터링 도구입니다. 또 다른 마이크로어레이 이미지 분석 도구인 ScanAlyze는 Eisen Lab(http://rana.lbl.gov/EisenSoftware.htm)에서 제공합니다. Eisen Lab의 동일한 링크는 클러스터 분석 및 그래픽 시각화 소프트웨어 도구인 Cluster 및 TreeView도 제공합니다. 계층적 클러스터링, 자체 조직화 맵(SOM), K-means 클러스터링 및 주성분 분석을 수행할 수 있습니다. 

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