카이스트 Bioengineering Laboratory 1 lab5_final [Microarray data analysis]

소개글

카이스트 바이오및뇌공학과 계측 1 실험 5 :Microarray data analysis final 보고서 입니다
한글자료입니다
14년도 1학기 전체 1등으로 A+ 받았습니다.

목차

1. Introduction

2. Theoreitcal Background
1) MATLAB
2) microarray
3) quantile normalization
4) t-test

3.Methods
1) Arrangement microarray data file.
2) Using MATLAB, find p-value for each gene.

4. Results & Discussion

5.Reference

본문내용

1. Introduction
1958년, Francis Crick은 유전정보는 DNA 상의 염기배열에서 상보적 염기배열을 가지는 mRNA로 옮겨져, 다시 ribosome 위에서 단백질의 아미노산 배열로 전달된다는 한 방향의 흐름이 있다는 central dogma를 창설하였다.
Microarray란 central dogma에 의해 단백질의 발현 정도는 mRNA의 양에 비례하고, mRNA에 대해 상보적인 cDNA의 양에 비례한다는 가설에 기초하여 두 개체에서의 단백질 발현 정도의 차이를 나타낸 DNA칩이다.

<중 략>

C. Quantile Normalization
Normalization은 데이터를 일정한 규칙에 따라 변형하여 이용하기 쉽게 만드는 일을 일컫는다. Quantile Normalization에서는 데이터들을 column에서 크기순으로 정렬하고, 각각의 row의 평균을 계산하여 data를 이로 대체한다. 그리고 다시 원래의 위치로 data를 되돌린다. Quantile normalizated data들은 column 별로 같은 최대값, 최소값, 그리고 크기 순서를 갖게 된다. 본 실험에서 Quantile Normalization은 다양하게 분포되어있는 gene들의 발현 정도를 동일한 distribution을 갖도록 수정하기 위해 사용된다.

D. T-test
t-test는 두 집단에 대해 같은 sample로부터 추출되었는지 검증하는 수학적 통계 기법이다. 두 집단의 평균, 표준편차를 비교하여 높은 p-value 값을 가지면 가설을 채택하고(accept Hypothesis) 낮은 p-value 값을 가지면 가설을 기각(reject Hypothesis)한다. 두 집단을 t-test로 비교하였을 때, p-value가 0.05이하이면 95% 이상의 신뢰수준으로 다른 sample로부터 추출되었다는 것을 의미한다.

참고 자료

2014 Bioengineering Laboratory 1-Lab5 material
Mathworks help
IT용어사전 : MATLAB
두산백과 : microarray
Wikipedia : microarray, MATLAB
Shelodn M. Ross (2009) “Introduction to Probability and Statistics for Engineeris and Scientitsts Fourth Edition.” Academic Preess (ISBN 13:978-0-12-370483-2) p307, .321