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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이지연 (가천대학교) 오민 (가천대학교) 황유현 (가천대학교) 윤영미 (가천대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제13권 제2호(JKIIT, Vol.13, No.2)
발행연도
2015.2
수록면
163 - 173 (11page)
DOI
10.14801/jkiit.2015.13.2.163

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2015

통합 마이크로어레이 데이터를 이용한 유방암의 분자적 서브타입의 분류
이지연 ,  오민 ,  황유현 외 1명 한국정보기술학회논문지 2015.02 학술저널

2014

통합 마이크로어레이 데이터를 이용한 유방암-서브타입의 분류
이지연 ,  오민 ,  황유현 외 1명 Proceedings of KIIT Conference 2014.05 학술대회자료

초록· 키워드

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유방암의 분자적 서브타입은 Basal-like, Luminal A, Luminal B, ERBB2/HER2+가 있으며 환자의 예후에 많은 영향을 미치는 중요한 요소이다. 따라서 최적의 치료 방법 선택 시 서브타입을 정확하게 진단하는 것은 매우 중요하다. 그러나 복수 개의 클래스 문제로, 서브타입의 정확한 예측이 힘들며, 기존 연구에서 비교적 높은 정확도를 보이지 못하였다. 마이크로어레이는 많은 유전자 발현 값을 포함하므로 질병의 발현 형질 분류에 유용하게 쓰인다. 하지만, 기존 연구들에서 개별적으로 얻어진 마이크로어레이 데이터의 샘플 수가 제한적이기 때문에 정확한 분석을 위해 데이터를 통합하여 샘플 수를 늘리는 것은 중요한 요소이다. 본 논문에서는 유전자 발현량의 순위를 이용하여 데이터를 정규화 및 통합하고 Naive Bayes, Lib-SVM, C4.5을 사용하여 분류정확도를 구한다. 높은 분류정확도를 유지하고 가장 적은 수의 인포머티브 유전자를 이용하여 유전자온톨로지 분석을 한다. 또한 통계적으로 유의한 (p-value < 0.01) 104개의 GO-Term 중에서 암과 관련된 11개의 GO-Term을 찾고 그에 속하는 유전자를 제시하였다.
#data mining #multi-class classification #breast cancer #molecular sub-type

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (28)

참고문헌 신청
1. [보고서] - / 2011 / Annual report of cancer statistics in Korea google schola 2. [학술지(정기간행물)] - A. Goldhirsch / 2011 / Strategies for subtypes-dealing with the diversity of breast cancer: highlights of the St Gallen International Expert Consensus on the Primary Therapy of Early Breast Cancer 2011 / Annals of Oncology google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Jorge S. Reis-Filho / 2011 / Gene expression profiling in breast cancer: classification, prognostication, and prediction / Lancet 378 : 1812 ~ 1823 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Roman Rouzier / 2005 / Breast Cancer Molecular Subtypes Respond Differently to Preoperative Chemotherapy / Clin Cancer Res 11 : 5678 ~ 5685 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Greg Finak / 2008 / Stromal gene expression predicts clinical outcome in breast cancer / Nature Medicine 14 (5) : 518 ~ 527 google schola

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