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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이승연
- 발행연도
- 2014
- 저작권
- 세종대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
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Human Genome Project 이후 인간게놈 지도가 만들어져 변이에 대한 연구와 더불어 질병과 유전자간의 연관성에 관하여 수많은 연구들이 진행되어왔다. 질병에 영향을 주는 유전자를 발견하기 위하여 개개인의 유전정보를 비교하여 유전형질의 차이(위험군과 정상군의 차이)에 영향을 주는 유전자(SNP; Single-Nucleotide Polymorphism)를 찾아내었다. 이러한 전장유전체 연관성 연구(GWAS; Genome-Wide Association Study)가 최근 몇 년 동안 활발하게 진행되어 질병에 유의한 영향을 주는 변이유전자들을 찾아내었지만 GWAS는 대부분 단일 유전자를 중심으로 개발되었다. 그러나 질병에 미치는 유전자들의 영향은 유전자-유전자 또는 유전자-환경요인들간의 상호작용(Gene-Gene Interaction, or Gene-Environment Interation)에 의한 효과를 고려하는 것이 중요하다. 따라서 최근에는 유전자간 상호작용 분석에 대한 연구들을 중심으로 많은 방법들이 제안되었다. 유전자-유전자간 의 상호작용의 연관성에 관한 문제를 해결하기 위해 Ritchie et al. (2001)은 다중차원축소(MDR; Multi-factor Dimensionality Reduction) 방법을 제안하였다. 이 방법은 다차원 유전자조합을 이진형으로 축소하여 질병에 영향을 주는 유전자-유전자간의 상호작용을 찾아내는 방법으로 사례-대조군 연구를 중심으로 개발되었다. 최근에 Gui et al. (2011)은 다중차원축소 방법을 생존시간으로 확장하여 로그검정통계량을 이용해 비모수적으로 위험군과 정상군을 분류하는 Surv-MDR(Survival Multi-factor Dimensionality Reduction)을 제안하였다. Lee et al. (2012)은 콕스모형을 기반으로 마팅게일 잔차를 스코어로 이용한 Cox-MDR 방법을 제안하였는데 이 방법은 Surv-MDR과 비교하여 공변량을 고려할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 콕스모형과 함께 생존분석에서 크게 활용되는 모수적 방법으로 수명가속시간(또는 가속화고장시간, Accelerated Failure Time) 모형을 기반으로 표준화 잔차를 스코어로 이용하는 AFT-MDR 방법을 제안하고 있다. 시뮬레이션 연구에 대한 결과를 바탕으로 AFT-MDR 방법의 효율성을 고찰하고 기존의 방법들과 검정력을 비교 연구하였다.
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