2010-02-08
org.kosen.entty.User@5d91ae1f
김성식(finlsesl)
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단백질칩의 데이터 분석을 하려고 하는데요
단백질칩이나 혹은 단백질칩처럼 유전자의 갯수가 적은 칩의 데이터분석을 진행할때
normailzation방법을 좀 알고 싶습니다.
gloval gene normalization을 수행하면 되나요? 혹은 다른 추천하는 방법이 있을가요?
- normalization
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각 분야 한인연구자와 현업 전문가분들의 답변을 기다립니다.
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답변 2
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답변
안길홍님의 답변
2010-02-12- 1
참고 자료를 첨부합니다. -
답변
이상후님의 답변
2010-02-12- 1
>단백질칩의 데이터 분석을 하려고 하는데요 > >단백질칩이나 혹은 단백질칩처럼 유전자의 갯수가 적은 칩의 데이터분석을 진행할때 > >normailzation방법을 좀 알고 싶습니다. > >gloval gene normalization을 수행하면 되나요? 혹은 다른 추천하는 방법이 있을가요? 보통 normalizaition은 DNA microarray를 가지고 주로 예를 들어 설명을 합니다. Normalization은 편차를 보정하는 것이 목적인데, 편차가 발생하는 주 원인은, 첫 번째로는 두 염색 약의 물질적인 특성을 들 수 있습니다. 즉 열이나 빛 등에 대한 민감도 때문에 나타나는데, 종종 녹색 염색 약이 높은 형광 강도를 보입니다. 이러한 상황 때문에 평균적으로 같은 염색 강도를 고려한다는 것은 무리가 따르게 됩니다. 두 번째는 각 염색 약 별로 혼합 효율성의 차이로 인한 문제이고 세 번째로는 DNA microarray 로봇의 물리적인 조건 차이에 의해서이죠. 한편, 유전자를 선택하는 방법에 따라서 normalization의 기준이 나누어 지는데, 많이 사용하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 첫 번째로는, DNA microarray의 모든 유전자들을 고려한 방법이고요, 이 방법은 우선 적은 비율의 유전자들만 다르게 발현된다는 가정 하에서 DNA microarray위의 모든 유전자들을 대상으로 normalization 합니다. 즉, 두 개의 표본에서 의미 있게 변하는 유전자들의 비율을 상대적으로 감소 시키도록 하고, 과다 발현하거나 억제 발현 하는 유전자들이 대칭적인 분포를 이루게 하도록 보정하는 방법입니다. 한편 두 번째 방법은 모든 유전자를 대상으로 normalization 시키는 대신에 housekeeping 유전자와 같이 항상 발현되는 유전자들을 기준으로 normalization 하는 것입니다. 이 방법의 경우 모든 실험 조건에서 동일하게 발현 되는 housekeeping 유전자를 찾기가 어려운 단점이 있습니다. 좀 더 구체적인 설명을 위해 첨부 자료를 업로드 합니다. 참고하세요.