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저자정보
신재문 (한림대학교) 홍상균 (한림대학교) 공진화 (한림대학교) 이은주 (한림대학교) 윤지희 (한림대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제40권 제5호
발행연도
2013.10
수록면
305 - 318 (14page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2014

암 체세포의 NGS 데이터를 이용한 맵 리듀스 기반의 암 특이적 CNV 추출 알고리즘 개발
신재문 컴퓨터공학과 2014.01 학위논문

2013

맵리듀스 기반의 암 특이적 단위 반복 변이 영역 추출
신재문 ,  홍상균 ,  공진화 외 2명 정보과학회논문지 : 데이타베이스 2013.10 학술저널

2012

맵리듀스 기반의 암 특이적 유전자 단위 반복 변이 추출
신재문 ,  홍상균 ,  이은주 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2012.06 학술대회자료

초록· 키워드

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모든 암 세포는 체세포 변이를 동반한다. 암 유전체 변이 분석에 의하여 암을 발생시키는 유전자 및 진단/치료법을 찾아낼 수 있다. 본 연구에서는 차세대 시퀀싱 데이터를 이용하여 암 특이적 단위 반복 변이(copy number variation, CNV) 영역을 찾아내는 새로운 데이터 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방식에서는 암 환자의 암 유전체와 동일인의 정상 유전체에 존재하는 CNV 후보 영역을 각각 추출한 후, 이 들 결과를 상호 비교 분석하여 암 특이적 CNV 영역만을 선별해낸다. 본 연구에서 개발한 병렬 알고리즘은 암과 정상 유전체 데이터를 동시에 분석하여 암 특이적 CNV 영역을 추출/보고하며, 하둡(Hadoop) 환경의 맵리듀스(Map/Reduce) 함수에 의하여 이들 데이터를 분산, 병행 처리한다. 성능 평가를 위하여 악성 흑색종과 유방암 환자의 암/정상 유전체 데이터를 이용한 실험을 수행하였으며, 그 결과를 통해 제안된 방식이 대규모의 유전체 데이터로부터 암 특이적 CNV 영역의 타입 및 위치를 효율적으로 추출하고 있음을 보인다.
#암 유전체 #단위 반복 변이 #차세대 시퀀싱 기술 #유전적 구조 변이 #맵리듀스 #cancer genome #copy number variation #next-generation sequencing technology #genetic tructural variation #map/reduce

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 암 특이적 CNV 추출 기법
4. 성능 분석
5. 결론 및 향후연구
References

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - E. D. Pleasance / 2010 / A comprehensive catalogue of somatic mutations from a human cancer genome / Nature 463 (7278) : 191 ~ 196 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - R. Beroukhim / 2010 / The landscape of somatic copy-number alteration across human cancers / Nature 463 (7283) : 899 ~ 905 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - M. Meyerson / 2010 / Advances in understanding cancer genomes through second- generation sequencing / Nature Reviews Genetics 11 (10) : 685 ~ 696 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - F. S. Robert / 2006 / The Race for the $1000 Genome / SCIENCE 311 : 1544 ~ 1546 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - J. Kim / 2009 / A highly annotated whole-genome sequence of a Korean individual / Nature 460 (7258) : 1011 ~ 1015 google schola

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