이 동 현1	안 재 균1	윤 영 미1,2	박 상 현1

1. 연세대학교 컴퓨터과학과  2. 가천의과학대학교 IT학과

{ldh, ajk, amyyoon, sanghyun}@cs.yonsei.ac.kr

Generating Time-Shifted Gene Clusters by Overall Pattern Observation

Donghyun Lee1	Jaegyoon Ahn1    Youngmi Yoon1,2    Sanghyun Park1

1. Dept. of Computer Science, Yonsei University

2. Gachon University of Medicine and Science

요   약

타임 마이크로어레이 데이터는 유전자 집합의 발현 정도를 일정한 시간 간격으로 측정하여 수치화한 마이크로어레이 데이터를 뜻한다. 이러한 타임 마이크로어레이 데이터는 일정 유전자 집합을 활성(activation)화 시키거나 억제(inhibition)시키는 유전자 집합을 찾아냄으로써, 유전자 기능 네트워크의 효과적인 구축을 가능하게 한다. 본 논문에서는 타임 마이크로어레이 데이터에서 일정한 시간 동안 비슷한 기능을 하는 유전자의 집합 및 각 유전자 집합간의 활성관계 억제 관계를 효과적으로 찾아낼 수 있는 알고리즘인 TSGC(Time-Shifted Gene Cluster)를 제시한다. TSGC를 이용하여 효모 타임 마이크로어레이에서 시간변이 클러스터를 생성 하고 이 클러스터를 바탕으로 활성 관계 또는 억제 관계를 밝힌다.

전체적인 패턴을 고려한 시간 변이 유전자 클러스터의 생성

1. 서론

마이크로어레이 데이터는 유전자의 집합이 어떠한 조건 혹은 샘플의 집합 하에서 얼마나 발현되는지를 수치화한 2차원 행렬 데이터이며, 타임 마이크로어레이 데이터는 유전자 집합의 발현 정도를 일정한 시간 간격으로 측정하여 수치화한 마이크로어레이 데이터를 뜻한다. 즉, 타임 마이크로어레이 데이터는 그 조건 혹은 샘플의 집합이 일정한 시간 간격을 지니는 시각 정보인 마이크로어레이 데이터를 뜻하며, 표 1에 그 예제가 있다.

	이 논문은 2006년도 정부(과학기술부)의 재원으로 한국과학재단의 지원을 받아 수행된 연구임 (No. R01-2006-000-11106-0).

마이크로어레이 분석의 목적 중 하나는 마이크로어레이에 참여하는 유전자의 기능을 밝히는 것이다. 마이크로어레이의 분석법은 크게 두 가지로 나뉜다. 그 중 한 가지는, 모든 조건 하에서 유전자의 발현값을 조사함으로써, 기능적 상관관계를 가지는 유전자를 클러스터링하는 기법이다[1][2]. 또 한 가지는 조건의 부분 집합 하에서 상관관계를 가지는 유전자를 클러스터링하는 기법으로, 이러한 기법을 바이클러스터링이라 한다[3]. 바이클러스터링은, 모든 조건에서 특정 기능과 관련된 유전자의 발현 정도를 관찰할 수 있는 것은 아니라는 점에서 전자의 분석 기법에 비해서 보다 유의한 유전자 집합을 클러스터링할 수 있음이 밝혀졌다[1][4][5][6][7].

그러나 단순히 같은 기능을 하는 유전자 집합을 찾아내는 것만으로는 유전자 집합 간의 상관관계를 찾아내기 어렵다[8]. 즉 일정 기능에 관련되어 있음이 밝혀진 유전자의 집합을 활성 혹은 억제 시키는 유전자 집합을 알아내기는 어렵다. 이러한 유전자 집합 간의 상관관계를 알아내기 위해서, 타임 마이크로어레이의 클러스터링에 대한 연구가 진행되어 왔다[8][9].

이러한 타임 마이크로어레이의 분석은 방법상 기존의 바이클러스터링 기법과 유사하나, 두 가지의 차이점을 지닌다. 먼저, 바이클러스터링이 임의의 샘플 집합에서 비슷한 패턴을 보이는 유전자 집합을 클러스터링하는데 반해서, 타임 마이크로어레이 분석 기법은 임의의 연속된 시간에 대해서 비슷한 패턴을 보이는 유전자 집합을 클러스터링한다. 또한 바이클러스터링의 결과 클러스터링된 유전자 집합 간의 관계를 고려하지 않음에 비해서, 타임 마이크로어레이 분석 기법은 서로 다른 시간대에서 비슷한 패턴을 보이는 배타적인 유전자 집합 간의 관계를 효과적으로 찾아냄으로써, 유전자 집합 간의 상관관계를 유추해 낸다.