PRESENTATION EMBEDDED AND BIO DATABASE LAB YONSEI UNIVERSITY, 2015. 11. XX JUNGRIM KIM.

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1 PRESENTATION EMBEDDED AND BIO DATABASE LAB YONSEI UNIVERSITY, 2015. 11. XX JUNGRIM KIM

2 INDEX I.Introduction II.Biclustering III. 검증 방법 IV.Q&A 2/17

3 INTRODUCTION BIOINFORMATICS 방대한 양의 사용 가능한 생물학적 데이터의 등장하였고, 이를 이용하여 새로운 지식을... 3/17 http://www.infosysblogs.com/infytalk/2012/03/why_bioinformatics_matters_mor.html

4 INTRODUCTION ISSUE 1 (DRUG REPOSITIONING) 4/17 https://www.collaborativedrug.com/buzz/2012/11/08/2012-drug-repositioning-conference-highlights

5 INTRODUCTION ISSUE 2 (CONSTRUCTING DISEASE NETWORK)  질병 네트워크는 질병의 연구에 있어서 중요한 역할을 할 수 있음  질병간의 관계를 이해하는데 새로운 시야를 제시 가능 5/17

6 INTRODUCTION ISSUE 3 (IDENTIFYING FUNCTIONALLY RELATED GENE MODULE) Conditions Genes mRNA expression +1 Functional gene module g1g1 g1g1 g2g2 g2g2 g3g3 g3g3 g4g4 g4g4 g5g5 g5g5 Biclustering method 유사 한 발현 패턴 Biclustering method 는 mRNA 데이터의 특정 condition 에서 유사 한 발현 패턴을 가지는 유전자 집 합을 찾는데 사용됨 특정한 기능에 관여 찾아낸 유전자 집합은 생물체 내에 서 특정한 기능에 관여하는 유전자 집합이라고 간주할 수 있음 6/17

7 INTRODUCTION ISSUE 4 (BIOMEDICAL TEXT MINING)  Text mining 기술을 사용하여, 비구조화된 생물학적 데이터로 부터 숨겨진 유의미한 결과를 도출할 수 있음  대표적인 예로, ABC model 방법 등을 활용하여 생물학적 entity 간의 관계 데이터를 추출하는 연구가 있음 Detection of AR-V7 in circulating tumor cells from patients with cresistant prostate cancer may be associated with tamide and abiraterone. These findings require large- scale prospective validation. (Funded by the Prostate Cancer Foundation and others.). 7/17

8 INTRODUCTION ETC 8/17

9 BICLUSTERING BACKGROUND Clustering 기법이란, 전체 condition 에서 유사한 mRNA 발현 패턴을 갖는 유전자 집합을 찾는데 사용됨 9/17

10 대부분의 질병이 다양한 subtype 을 갖고 있기 때문에, subtype 에 관여하는 유전자 집합을 찾기 위해서는 clustering 기법으로 는 한계가 존재함 Biclustering 기법이란, 유전자와 condition 을 동시에 clustering 하여 특정 condition 에서 유사한 발현 패턴을 갖는 유전자집합을 찾기 위하여 사용되는 기술임 BICLUSTERING BACKGROUND 10/17

11 biclustering 기법에서 이슈는 크게 아래와 같음 1) NP-hard 문제 2) 발현 패턴 BICLUSTERING ISSUE 11/17

12 12/17 BICLUSTERING ISSUE Greedy Algorithm

13 http://www.youtube.com/watch?v=Yr_nRnqeDp0&list=PLHyv9ND8t5M2bDh9jjOiIewVf77bglZ2y&feature=player_embedded 13/17 BICLUSTERING ISSUE Genetic Algorithm https://nnpdf.hepforge.org/html/GA.html

14 14/17 BICLUSTERING ISSUE

15 검증방법 GO TERM ENRICHMENT GO term (Gene Ontology term)  유전자와 유전자 생성물의 기능을 정리해놓은 데이터  GO term 은 3 가지로 분류 됨 I.Cellular component II.Molecular function III.Biological process  GO term 데이터를 이용하여 유전자 모듈이 통계적으로 유의미 하게 공유하고 있는 GO term 을 확인함으로써 찾아낸 유전자 모듈을 검증 15/17

16 검증방법 GO TERM ENRICHMENT 16/17

17 검증방법 PATHWAY ENRICHMENT Pathway  생물체 내부에서 일어나는 현상의 경로를 저장해 놓은 데이 터  Pathway 데이터를 이용하여 유전자 모듈이 통계적으로 유의 미하게 포함되어 있는 pathway 를 확인함으로써 찾아낸 유전자 모듈을 검증 17/17

18 Q&A