Gene Expression Analysis and Gene Set Enrichment Analysis

문서 내 토픽

1. 전사체 데이터

유전 요인의 중요성이 부각됨에 따라 의료 분야에서는 사람들의 유전적 성향을 파악하여 질병을 예측, 예방하고, 개인의 유전정보를 기반으로 한 맞춤 의료 서비스에 관한 관심이 높아지고 있다. 맞춤 의료 서비스를 제공하기 위해서는 사람의 유전정보를 분석해야 하는데, 이 경우 전사체 (transcriptome: 세포나 조직에서 한순간 발현되는 전체 RNA의 모음을 의미한다. 이 RNA들을 이용하여 조직에 따라 발현되는 유전자들의 정보를 얻을 수 있다) 분석을 이용할 수 있다. 전사체 분석을 통해 정상 세포와 비정상 세포 간의 발현되는 RNA 차이를 분석하여 질병과 관련한 유전자를 파악하고, 그에 알맞은 치료를 시행할 수 있다.
2. 전사체 분석 단계

전사체를 분석하기 위해서는 유전체 서열이나 RNA 서열을 크게 Sequencing (염기 서열 분석), Alignment (정렬), Analysis (분석)의 세 단계로 나눌 수 있다. 가장 먼저 Sequencing이란 A (아데닌), G (구아닌), C (시토신), T (티민)로 이루어진 유전체 서열이나 A (아데닌), G (구아닌), C (시토신), U (우라실)로 이루어진 RNA 서열을 사람이 이해할 수 있는 기호로 번역하는 단계이다. 이 번역 기능을 수행하는 기기들은 한 번에 읽어 들일 수 있는 서열의 길이가 짧게 제한되어 있다. 따라서 작은 조각으로 나누게 되는데 이 서열 조각을 read라고 한다. 전사체 분석에서는 세포에서 발현된 RNA를 적당한 길이로 잘라 read를 만들고, read들의 각 base가 어떠한 염기로 이루어졌는지를 파악한다.

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1. 전사체 데이터

전사체 데이터는 생물체 내에서 발현되는 유전자의 발현 정도를 나타내는 중요한 정보를 제공합니다. 이를 통해 특정 조건이나 시간에 따른 유전자 발현 변화를 관찰할 수 있으며, 이는 생물학적 과정과 기능을 이해하는 데 도움이 됩니다. 전사체 데이터는 다양한 실험 기법을 통해 생성되며, 이를 분석하기 위해서는 통계적 기법과 생물정보학적 접근이 필요합니다. 전사체 데이터 분석을 통해 질병 진단, 신약 개발, 유전자 조절 메커니즘 규명 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
2. 전사체 분석 단계

전사체 데이터 분석은 여러 단계로 이루어집니다. 먼저 실험을 통해 생성된 raw 데이터를 정제하고 정규화하는 전처리 단계가 필요합니다. 이후 발현 수준 분석, 차등 발현 유전자 탐색, 유전자 네트워크 분석 등의 단계를 거치면서 생물학적 의미를 도출하게 됩니다. 각 단계에서는 통계적 기법과 생물정보학적 알고리즘이 활용되며, 연구 목적과 데이터 특성에 따라 분석 방법이 달라질 수 있습니다. 전사체 분석 결과는 유전자 기능 규명, 질병 진단 및 치료 표적 발굴, 신약 개발 등 다양한 분야에 활용될 수 있습니다.

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