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Identification of differentially expressed genes in gastric cancer by high density cDNA microarray

Other Titles
 고밀도 마이크로어레이를 이용한 위암에서 유의한 유전자의 발견 
Issue Date
2004
Description
Dept. of Medical Science/석사
Abstract
[한글] 본 연구에서는 위암에서 분자적 신호를 밝히기 위하여 17,000개의 유전자가 점삭된 cDNA microarray로 18경우의 위암조직과 17경우의 정상 위조직간의 expression profile을 비교하였다. 실험에 사용된 35경우의 조직들은 Normalization과 filtering후, 짝이 있는 11경우는 training군으로, 짝이 없는 7경우의 위암조직과 6경우의 정상 조직은 test군으로 분류 되었다. 유의한 유전자는 training군에서 선택 되었고, 선택된 유전자의 유의도는 test군에서 평가되었으며 유의한 유전자는 ‘nearest shrunken centroid’ 방법을 통하여 선별되었다. 위암조직과 정상조직을 구분하는 238개의 classifier는 training군에서 가장 높은 cross-validation probability와 명확한 hierarchical clustering 결과를 보였고, 독립적인 test군에서 높은 class prediction probability를 보였다. 선택된 238개의 classifier들은 대부분 암의 생물학적 현상와 관련되어 있으며, 28%의 유전자는 아직 그 역할이 명확하게 밝혀지지 않고 있다. 본 연구를 통하여 우리는 위암에서 genome-wide한 유전자 발현정보를 얻을 수 있었다. 이러한 정보는 위암의 병태생리를 이해함에 있어서, 또한 위암에서의 생물학적 표적을 발견하기에 초석이 되는 유전정보를 제공 할 것이다.
[영문]To obtain molecular signatures of gastric cancer, we compared the expression profiles of 18 gastric cancers and 17 normal gastric tissues using 17,000 human gene containing cDNA microarray. After normalization and filtering, we divided the samples into two sets, 11 pairs as a training set and unpaired 7 gastric cancer and 6 normal gastric tissues as a test set. We selected significant genes in the training set and validated the significance of the genes in the test set. To identify significant genes in gastric cancer, we used the nearest shrunken centroid method. We obtained 238 classifier genes, which discriminated gastric cancer from normal gastric tissue. The 238 classifiers showed a maximum cross-validation probability, clear hierarchical clustering pattern in the training set, and showed excellent class prediction probability in the independent test set. The classifier genes consisted of known genes related to biological features of cancer and 28% unknown genes. From this study, we obtained genome wide molecular signatures of gastric cancer, which provides preliminary exploration data for the pathophysiology of gastric cancer, and which might serve as basic information for development of biological markers in gastric cancer.
URI
http://ir.ymlib.yonsei.ac.kr/handle/22282913/128642
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2. 학위논문 > 1. College of Medicine (의과대학) > 석사
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