목차 일부

제1장 마이크로어레이(Microarray) ... 1
   1.1 소개 ... 2
   1.2 생물학 ... 6
      1.2.1 DNA 와 RNA ... 6
      1.2.2 염색체(Chromosome) ... 13
      1.2.3 단백질(Protein) ... 15
      1.2.4 중심 원리(Central Dogma) ... 16
  ...

더보기

목차 전체

제1장 마이크로어레이(Microarray) ... 1
   1.1 소개 ... 2
   1.2 생물학 ... 6
      1.2.1 DNA 와 RNA ... 6
      1.2.2 염색체(Chromosome) ... 13
      1.2.3 단백질(Protein) ... 15
      1.2.4 중심 원리(Central Dogma) ... 16
      1.2.5 cDNA, cDNA library, oligonucleotide ... 19
   1.3 DNA 마이크로어레이 제작 방법 ... 21
      1.3.1 마이크로어레이의 기본 원리 및 제작 방법 개관 ... 21
      1.3.2 cDNA chip ... 25
      1.3.3 A ffymetrix Oligonucleotide chip(GeneChi<NOBR><?import namespace ... m ur
   1.4 예제 ... 33
      1.4.1 Rat Stem Cell 자료 ... 33
      1.4.2 Lymphoma 자료 ... 35
      1.4.3 Leukemia (AML／ALL) 자료 ... 37
   참고문헌 ... 48
제2장 이미지 분석 ... 45
   2.1 소개 ... 45
      2.1.1 디지털 이미지의 소개 ... 46
      2.1.2 마이크로어레이에서의 이미지 ... 47
      2.1.3 마이크로어레이 실험에서의 스캐닝 과정 ... 47
      2.1.4 마이크로어레이 실험에서의 이미지 분석 ... 51
   2.2 이미지 분석의 절차 ... 53
      2.2.1 격자화(gridding, addressing) ... 53
      2.2.2 세분화(segmentation) ... 56
      2.2.3 자료추출(Data Extraction) ... 60
   2.3 품질관리(Quality Control) ... 62
      2.3.1 품질관리의 필요성 ... 62
      2.3.2 스팟의 품질 ... 64
      2.3.3 슬라이드의 품질 ... 68
   2.4 Oligochip 분석 ... 71
   참고문헌 ... 73
제3장 실험계획(Experimental Design) ... 71
   3.1 소개 ... 78
      3.1.1 실험계획의 목표 ... 78
      3.1.2 실험계획법의 기본원리 ... 79
      3.1.3 실험계획법의 분류 ... 80
   3.2 마이크로어레이 실험계획 ... 83
      3.2.1 마이크로어레이 실험 목적 ... 83
      3.2.2 마이크로어레이 실험의 구성 ... 83
      3.2.3 변동 요인(sources of variation) ... 84
      3.2.4 반복실험 ... 84
   3.3 마이크로어레이 실험에서의 디자인 ... 85
      3.3.1 그래프 표현법 ... 85
      3.3.2 기준계획(reference design) ... 87
      3.3.3 고리계획(loop design) ... 91
      3.3.4 요인 배치법(factorial design) ... 92
   3.4 실험계획의 선택 ... 95
   3.5 실험시 고려사항 ... 98
      3.5.1 실험 횟수 ... 98
      3.5.2 풀링(Pooling) ... 100
   참고문헌 ... 101
제4장 DNA 마이크로어레이 자료의 표준화 ... 103
   4.1 표준화의 필요성 ... 104
   4.2 표준화를 위한 기준 유전자 선택 ... 106
      4.2.1 Housekeeping 유전자를 사용하는 방법 ... 106
      4.2.2 순위불변유전자를 이용하는 방법 ... 107
      4.2.3 Microarray Sample Pool을 이용하는 방법 ... 108
   4.3 표준화의 방법 ... 109
      4.3.1 슬라이드내의 표준화 (Within-slide normalization): 중심위치 표준화 ... 109
      4.3.2 슬라이드내의 표준화 (Within-slide normalization) : 산포의 표준화 ... 118
      4.3.3 슬라이드간의 표준화 (Between-slide normalization) : 중심위치의 표준화 ... 122
      4.3.4 슬라이드간의 표준화 (Between-slide normalization) : 산포의 표준화 ... 123
   4.4 표준화 방법들의 비교 ... 125
   4.5 R 프로그램 응용 ... 129
      4.5.1 Rat Stem Cell (RSC) 자료 ... 129
      4.5.2 Leukemia (AML／ALL) 자료 ... 135
   참고문헌 ... 139
제5장 유의한 유전자 탐색 ... 143
   5.1 단일 슬라이드(Single-Slide)에서의 유의한 유전자 탐색 ... 144
      5.1.1 Chen et al. (1997)의 방법 ... 145
      5.1.2 Newton et al. (2001)의 방법 ... 147
      5.1.3 Park et al. (2001)의 방법 ... 150
      5.1.4 예제 ... 151
   5.2 다중슬라이드(Multiple-Slide)에서의 유의한 유전자 탐색 ... 154
      5.2.1 처리그룹이 2개인 경우 ... 155
      5.2.2 처리그룹이 3개 이상인 경우 ... 165
   5.3 수정 인자(fudge factor)를 이용한 통계량 ... 169
   5.4 다중검정(multiple test) 문제 ... 171
      5.4.1 Family-wise Error Rate (FWER) ... 171
      5.4.2 False Discovery Rate(FDR) ... 173
   5.5 R 프로그램 응용 ... 176
      5.5.1 Rat Stem Cell(RSC) 자료 ... 176
      5.5.2 Leukemia (AML／ALL) 자료 ... 179
      5.5.3 dmautils.so 파일의 생성 ... 181
   참고문헌 ... 182
제6장 군집분석(Clustering Analysis) ... 187
   6.1 서론 ... 188
   6.2 군집분석의 절차 ... 190
      6.2.1 거리의 정의와 거리의 종류 ... 191
      6.2.2 일차원 군집과 이차원 군집 ... 195
      6.2.3 자료의 변환: 위치(location) 조정, 척도(scale) 조정 ... 196
   6.3 군집분석 방법 ... 197
      6.3.1 계층적 군집분석 ... 197
      6.3.2 K-평균 군집분석 ... 202
      6.3.3 SOM(Self-Organizing Maps) 군집분석 ... 204
      6.3.4 주성분 분석(Principal component analysis, PCA)과 Gene-Shaving ... 208
      6.3.5 다차원 척도법(MultiDimensional Scaling, MDS) ... 215
   6.4 군집분석의 알고리즘 비교와 군집결과의 신뢰성 평가 ... 216
   6.5 R 프로그램 응용 ... 217
   참고문헌 ... 228
제7장 분류분석(Classification Analysis) ... 231
   7.1 서론 ... 232
   7.2 분류분석 ... 233
      7.2.1 분류문제(Classification problem) ... 233
      7.2.2 분류단계의 세부적 요소 ... 236
      7.2.3 분류분석에서 유전자 선택하기(Feature Selection) ... 238
      7.2.4 분류분석의 방법 결정 ... 241
   7.3 모수적 분류분석 ... 246
      7.3.1 Fisher의 Linear Discriminant Analysis(LDA) ... 246
      7.3.2 L DA와 Quadratic Discriminant Analysis(QDA) ... 248
      7.3.3 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression) ... 252
   7.4 비모수적 분류분석 ... 253
      7.4.1 Support Vector Machine(SVM) ... 254
      7.4.2 Classification And Regression Tree(CART) ... 260
   7.5 앙상블방법(Ensemble approach) ... 262
      7.5.1 k-Nearest Neighborhood method(k-NN) ... 263
      7.5.2 배깅(Bagging) ... 264
      7.5.3 부스팅(Boosting) ... 265
   7.6 분류분석의 정리와 토의 ... 267
   7.7 R 프로그램 응용 ... 269
   참고문헌 ... 276
제8장 생존자료와 유전자 발현정보와의 연관성 연구 ... 279
   8.1 생존분석의 개요 ... 280
      8.1.1 생존시간과 중도절단의 개념 ... 280
      8.1.2 생존함수, 위험함수와 누적 위험함수 ... 282
      8.1.3 생존함수의 추정과 비교 ... 283
      8.1.4 생존시간과 공변량과의 연관성 연구 ... 284
   8.2 생존함수의 추론 ... 284
      8.2.1 비모수적인 추정법 ... 284
      8.2.2 모수적인 방법 ... 287
   8.3 생존함수의 비교 ... 291
   8.4 생존시간과 유전자 정보를 포함한 공변량과의 연관성 연구 ... 295
      8.4.1 Cox 비례위험모형 ... 297
      8.4.2 가속수명시간모형 ... 300
      8.4.3 유전자정보와 생존시간과의 연관성 연구에 관한 다양한 연구 사례들 ... 302
   8.5 R 프로그램 응용 ... 307
   참고문헌 ... 313
부록 A ... 317
   A.1 통계학 ... 318
      A.1.1 통계학의 기원과 응용분야 ... 318
      A.1.2 자료의 종류 ... 319
   A.2 모집단과 표본 ... 320
      A.2.1 모집단의 대표값 ... 321
      A.2.2 표본의 대표값 ... 321
   A.3 확률분포 ... 323
      A.3.1 확률의 정의 ... 323
      A.3.2 확률변수와 확률분포 ... 326
      A.3.3 정규분포(normal distribution) - 가우스 분포 ... 329
   A.4 표본분포 ... 331
      A.4.1 표본 평균의 분포 ... 331
      A.4.2 여러 가지 분포들 - x², t, F 분포 ... 333
   A.5 통계적 추정과 가설 검정 ... 337
      A.5.1 추정(Estimation) ... 337
      A.5.2 가설 검정 ... 339
   A.6 t-검정 ... 341
      A.6.1 독립표본에서 두 그룹의 모평균의 차이에 대한 검정 ... 341
      A.6.2 대응표본에서의 두 그룹의 모평균의 차이에 대한 검정 ... 342
   A.7 분산분석(Analysis of Variance, ANOVA) ... 344
      A.7.1 일원배치법(ono-way ANOVA)의 반복수가 같은 경우 ... 345
      A.7.2 일원배치법(one-way ANOVA)의 반복수가 다른 경우 ... 346
   A.8 단순회귀분석 ... 349
      A.8.1 단순선형회귀(단순회귀, 직선회귀) 모형 ... 349
      A.8.2 단순회귀분석에서의 추론 ... 351
   A.9 비모수검정 ... 354
      A.9.1 월콕슨 비모수 검정 ... 355
      A.9.2 순열(Permutation) 검정 ... 360
      A.9.3 붓스트랩(Bootstrap) ... 363
   A.10 다중비교(multiple comparison)에 따른 문제 ... 365
      A.10.1 다중비교 ... 365
      A.10.2 Family-wise Error Rate(FWER) ... 366
      A.10.3 False Discovery Rate(FDR) ... 368
   참고문헌 ... 369
부록B ... 371
   B.1 R이란? ... 372
      B.1.1 설치 ... 374
      B.1.2 기본 시스템 소개 ... 376
   B.2 프로그래밍 언어(Programming language) ... 378
      B.2.1 객체(Objects) ... 378
      B.2.2 자료의 종류 ... 379
      B.2.3 연산자 ... 383
      B.2.4 변수의 종류 ... 386
      B.2.5 제어문(Flow control) ... 393
      B.2.6 함수 ... 396
      B.2.7 클래스(Classes) ... 398
   B.3 자료의 I／O ... 402
   B.4 통계처리 ... 403
      B.4.1 통계분포 ... 403
      B.4.2 모형 ... 404
   B.5 그래픽 ... 405
   B.6 패키지(Packages) ... 406
   참고문헌 ... 406
용어정리 ... 409
찾아보기 ... 411

더보기 닫기