http://cellmontage.cbrc.jp/cgi-bin/index.cgi?page=1
Gene expression 정보가 Public database인 GEO와 ArrayExpress에
축적되는 양이 점점 많아지면서, DB에 들어있는 expression 정보에의
접근이 중요한 Research topic으로 떠오르고 있다.
Sequence alignment와 마찬가지로, 특정한 Gene expression profile과
비슷한 Profile들을 찾고, 묶어내고 하는 일련의 과정들이 바로 이 topic의
목적이 된다.
Bioinfo2007에 발표한 내 논문에서는 실험 단위의 Gene expression 정보들을
clustering하는 방법을 논의했는데, 여기서는 이 보다 작은 sample 단위의
expression profile을 clustering하는 방법이 고안되어 있다.
하나의 실험 하에서 수행된 모든 expression profile들은 모두 그 실험의
고유한 목표 아래, 고유한 실험 환경에 따른 expression의 uniqueness를 가지고 있고,
따라서 gene expression profile의 유사성을 찾기 위해서는 각 sample들 간의
similarity 보다는 실험 단위의 level에서의 유사성을 찾는 것이 더 의미있지
않을까 했던 것이 내 생각이었다.
이것이 더 의미있다는 것을 보일 수 있다면 또 하나의 좋은 논문 거리가 될 것 같다.
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