수아세포종(Medulloblastoma) 마이크로어레이 데이터에 대한 치료 실패 표적 유전자와 관련된 연관성 규칙 탐사

• 영문명: Association Rules Mining for Treatment Failure Markers of Medulloblastoma Microarray Data
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 반성수(Seong Su Ban) 박희창(Hee Chang Park)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.7 No.5, 1583~1594쪽, 전체 12쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2005.10.30

국문 초록

마이크로어레이 유전자 발현 기법은 생물 표적 유전자 발견을 위한 도구로서 그 중요성이 계속적으로 증가되어 왔다. 이 기법은 질환의 조기 발견과 위험군 평가를 통한 질병 예방이라는 측면 이외에도 진단과 치료적 감시를 개량한다는 점에서 잠재적으로 무수한 임상적 적용성을 가지고 있다. 이러한 마이크로어레이 데이터를 분석하기 위해서 군집 분석을 포함한 많은 데이터마이닝 기법이 사용되었지만 마이크로어레이 데이터에 연관성 분석을 적용한 것은 매우 소수의 문헌에만 보고되고 있다. 연관성 규칙은 유사하게 발현된 유전자를 분류할 뿐만 아니라 유전자들 사이의 관련성을 식별하는데 도움을 준다. 본 논문에서는 수아세포종(Medulloblastoma) 환자의 DNA 마이크로어레이 데이터에 대하여 연관성 규칙 탐사 작업을 수행하였는데, 39명의 비교적 장기 생존율을 보인 환자에 비해 21명의 희박한 생존율을 보인 환자의 유전자에 나타나 있는 연관성 규칙을 찾고자 하였다.

영문 초록

Microarray gene expression technology has been an increasingly important tool in biomarkers discovery. There are numerous potential clinical applications that could refine diagnosis and therapeutic monitoring as well as improve disease prevention through risk assessment and early detection. Many data mining techniques have been applied to microarray data analysis including various analysis tools, but very little literature exists on the application of association rules to microarray data. Association rules not only allow us to group similarly expressed genes but also help discern relationships between genes. We perform association rule data mining task with DNA microarray data of medulloblastoma patients having represented poor survival rate. We investigate association rules in genes of 21 treatment failure patients against patients showing 39 long term survival rate.

목차

1. 서론

2. DNA 마이크로어레이

3. 연관성 규칙 마이닝

4. 자료 구축

5. 결과

6. 결론

참고문헌

키워드

데이터마이닝 마이크로어레이 신뢰도 수아세포종 연관성 규칙 지지도 Association rule Confidence Datamining Microarray Medulloblastoma Support