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HisCoM-PAGE: Hierarchical structural Component Models for Pathway Analysis for Gene Expression data
계층적 구조 모형을 이용한 mRNA 발현 자료의 패스웨이 분석

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Authors
목리디아
Advisor
박태성
Issue Date
2019-08
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
Pathway analysisSurvival phenotypeHierarchical structural component model
Description
학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :자연과학대학 협동과정 생물정보학전공,2019. 8. 박태성.
Abstract
Although there have been several analyses for identifying cancer-associated pathways, based on gene expression data, most of these are based on single pathway analyses, and thus do not consider correlations between pathways. In this paper, we propose a hierarchical structural component model of pathway analysis for gene expression data (HisCoM-PAGE), which accounts for the hierarchical structure of genes and pathways, as well as the correlations among pathways. Specifically, HisCoM-PAGE focuses on the survival phenotype and identifies its associated pathways. Moreover, its application to a real biological data analysis of pancreatic cancer data demonstrated that HisCoM-PAGE could successfully identify pathways associated with pancreatic cancer prognosis.
Simulation studies comparing the performance of HisCoM-PAGE with other competing methods such as Gene Set Enrichment Analysis (GSEA), Global Test, and Wald-type Test showed HisCoM-PAGE to have the highest power to detect causal pathways.
암에 상관관계가 있는 생물학적 기작 곧, 패스웨이를 찾아내기 위한 여러 가지 분석이 있었지만 유전자 발현 데이터를 기반으로 한 분석들의 대부분은 단일 패스웨이 분석에 기초하고 있었다. 이러한 분석 방법의 경우, 패스웨이들 간의 상관 관계를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 유전자와 그 상위 단계라고 할 수 있는 패스웨이의 생물학적인 위계 구조를 반영하는 HisCoM-PAGE: 계층적 구조 모형을 이용한 유전자 발현 데이터의 패스웨이 분석 모델을 제안한다. 특히, HisCoM-PAGE는 생존자료 표현형에 초점을 맞추고 예후에 상관관계를 가지는 통계적으로 유의한 패스웨이를 찾아내는 것에 중점을 두었다. 실제 데이터에 대한 적용으로는 췌장암 데이터를 이용하였는데, 이는 췌장암이 여러 암 종 중에서도 예후가 좋지 못한 질병으로, 예후에 대한 연구가 중요하기 때문이다. HisCoM-PAGE 방법을 실제 췌장암 유전자 발현 데이터에 적용하였을 때, HisCoM-PAGE 방법이 췌장암 예후와 관련된 패스웨이를 효과적으로 찾아낼 수 있다는 것을 확인하였다. 또한, 제시한 방법론의 통계적인 검정력을 확인하기 위해서 기존에 패스웨이 방법론으로 제안된 Gene Set Enrichment Analysis(GSEA), Global Test(GT), Adewale Test 와 같은 다른 패스웨이 방법론과 비교하여 시뮬레이션 연구를 진행하였다. 타 방법론과의 비교를 통해서 HisCoM-PAGE가 질환과의 상관 관계를 가지는 통계적으로 유의한 패스웨이를 찾아내는데 높은 검정력을 가지는 것을 확인하였다.
Language
eng
URI
https://hdl.handle.net/10371/161672

http://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000157705
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Appears in Collections:
College of Natural Sciences (자연과학대학)Program in Bioinformatics (협동과정-생물정보학전공)Theses (Master's Degree_협동과정-생물정보학전공)
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