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대한전자공학회 전자공학회논문지-CI 전자공학회논문지 CI편 제42권 제1호
발행연도
2005.1
수록면
1 - 7 (7page)

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마이크로어레이 데이터의 클러스터 분석은 생물적으로 연관성 있는 유전자 그룹을 찾기 위해 종종 사용되는 방법이다 기능적으로 연관된 유전자들이 대개 유사한 발현 패턴을 나타내는 특정을 이용하여 유사한 발현 프로파일을 가진 유전자 그룹을 찾아냄으로써 알려지지 않은 유전자들의 기능을 같은 그룹에 속한 다른 유전자로부터 유추할 수 있기 때문이다. 본 논문에서 는 클러스터 분석을 위혜 시드 클러스터링 알고리즘을 새로이 제안하고 이 방법을 마이크로어레이 데이터 분석에 적용해본다 시드 클러스터링 방법은 주어진 데이터를 계산적으로 분석하여 시드 패턴을 자동 추출하고, 이러한 시드 패턴을 목적 클러스터의 프로토입 벡터로서 간주하여 클러스터를 생성하는 방법이다 이러한 시드 클러스터링 방법은 수학적 원리에 기초하고 있기 때문에, 매우 체계적인 방법으로 안정적이며 일관성 있는 클러스터링 결과를 생생할 수 있다 또한, 실제 마이크로어레이 데이터 분석에 적용해본 결과 데이터에 내재된 각 클러스터를 대표하는 시드 패턴을 매우 효과적으로 자동 추출할 수 있었으며, 클러스터링 결과 또한 타 방법에 비해 다소 우월한 경향을 나타내었다.

목차

요약

Abstract

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 시드 클러스터링

Ⅲ. 실험환경

Ⅳ. 실험결과

Ⅴ. 결론

참고문헌

저자소개

참고문헌 (13)

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[학술지(정기간행물)] - / 1998. / Cluster analysis and display of genome-wide expression patterns 95 : 14863 ~ 14868 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1999. / Systematic determination of genetic network architecture 22 : 281 ~ 285 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1999. / Interpreting patterns of gene expression with self-organizing maps Methods and application to hematopoietic differentiation 96 : 2907 ~ 2912 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1996. / Matrix Computation : 590 ~ 595 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1998. / A genome-wide transcriptional analysis of the mitotic cell cycle 2 : 65 ~ 73 google schola

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-014461824