A comparison of statistical methods for selecting significant genes in cDNA microarray experiments

의학전산통계학협동과정 의학통계학전공/석사[한글] 유의한 유전자는 특정한 실험 조건의 특성을 나타내주는 발현수준의 유전자를 의미한다. 이 유전자들은 여러 집단 간의 발현수준에서 유의한 차이를 보여주며, 실제로 집단 간의 차이를 유발하는 유전자일 확률이 높아 특정 생물학적 현상과 관련 있는 정보적 유전자를 찾는 연구에 이용될 수 있다. 그리고 유전자 발현자료를 분석할 때에는 특수한 자료 구조와 DNA 마이크로어레이 실험의 특성상 많은 오차요인들로 인하여 기존의 통계학 방법들을 적용하기 어려운데, 이 때 자료의 차원을 축소시키기 위하여 유전자선택을 이용할 수 있다. 유의한 유전자를 선택하는 방법으로는 T-통계량, 로그 사후 우도비 B-통계량, SAM를 이용하는 D-통계량, TNoM점수, Info점수, Separation점수를 이용하는 방법이 있다. 본 논문에서는 다양한 유전자 선택방법들에 대해 비교 분석하고, 실제 자료와 모의실험 자료를 이용하여 각 자료에 적합한 방법에 대하여 알아보고자 한다. [영문]Significant genes are defined as genes in which the expression level characterizes a specific experimental condition. Such genes in which the expression levels differ significantly between different groups are highly informative relevant to the studied phenomenon. Also, For the analysis of gene expression data it is need to reduce the dimension using the statistical methods of selecting significant genes due to systemic variations of cDNA microarray experiments and special data structure. The aim of this paper is to compare different methods, the T-statistics, log posterior likelihood ratio B-statistics, D-statistics using SAM, TNoM score, Info score, and Separation score. Using real and simulated data, we suggest a proper method to select significant genes in each data.ope