쥐 해마의 유전자 발현 그리드 데이터를 이용한 특징기반 유전자 분류 및 영역 군집화 


43권  1호, pp. 54-60, 1월  2016


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  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.


  통계
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  논문 참조

[IEEE Style]

M. Kang, H. Kim, S. Lee, M. Kim, "Feature-based Gene Classification and Region Clustering using Gene Expression Grid Data in Mouse Hippocampal Region," Journal of KIISE, JOK, vol. 43, no. 1, pp. 54-60, 2016. DOI: .


[ACM Style]

Mi-Sun Kang, HyeRyun Kim, Sukchan Lee, and Myoung-Hee Kim. 2016. Feature-based Gene Classification and Region Clustering using Gene Expression Grid Data in Mouse Hippocampal Region. Journal of KIISE, JOK, 43, 1, (2016), 54-60. DOI: .


[KCI Style]

강미선, 김혜련, 이석찬, 김명희, "쥐 해마의 유전자 발현 그리드 데이터를 이용한 특징기반 유전자 분류 및 영역 군집화," 한국정보과학회 논문지, 제43권, 제1호, 54~60쪽, 2016. DOI: .


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