| 초록 |
유전자 발현 프로파일 데이터에 대한 분석을 통해 종양 진단 및 치료 기술의 발전을 촉진할 수 있다. 따라서 이러한 연구는 생물의학 영역의 핫이슈로 되고 있다. 엔트로피 정보(entropy information) 처리와 주성분 분석(principal component analysis, PCA)을 결합하는 방법을 제안하였다. 먼저, 엔트로피 정보를 이용하여 초고차원(ultra-high-dimensional) 유전자 발현 프로파일 데이터를 개략적으로 선별한다. 이렇게 하여 특성 유전자 부분집합(subset)을 획득한다. 유전자 부분집합에 여전히 상관성이 존재하는 관계로 PCA 방법을 이용하여 중복(redundancy)을 더 한층 없앤다. 마지막으로, 비중복(non-redundant) 직교 정보를 구비하는 유전자 특성을 가지고 실제 데이터 실험을 한다. 실험 결과, 제안한 방법은 종양 샘플 중의 상관되지 않는 정보와 중복되는 정보를 효과적으로 제거하였을 뿐만 아니라 종양 분류 정보를 최대한 남겼다. 본 방법은 기타 종양 분류 방법에 비해 정밀도 측면에서 뚜렷한 우위성을 보였고, 효과적이며 실행가능한 것으로 나타났다. |
