유의한 유전자 탐색 방법의 비교 : EBAM과 SAM 등을 중심으로 (Comparison of the Significant Gene Detection Methods : Focus on EBAM and SAM)

서지정보

· 발행기관 : 한국자료분석학회
· 수록지 정보 : Journal of The Korean Data Analysis Society / 12권 / 6호 / 3059 ~ 3071페이지
· 저자명 : 정형철, 조형준

초록

본 연구에서는 두 집단 실험 microarray 자료에서, 유의한 발현 증거가 있는 유전자를 탐색 할 때 자주 사용되는 조정유의확률(ADP), Tusher 등(2001)의 SAM, Efron 등(2001)의 EBAM을 사용하여, 각 방법들의 추정량과 검정통계량의 특징을 비교하는 문제를 다루었다. 조정유의확률 방법은 FWER을 주로 통제하기에 가장 보수적인 유전자 탐색 방법이다. 이에 반해 SAM은 전통적인 통계량에 약간의 벌점을 부여한 s-통계량을 사용함으로 조정유의확률 방법에 비해 많은 수의 유전자를 유의하게 탐색하는 경향이 있으며, EBAM은 SAM의 통계량에 비해 상대적으로 벌점 수준이 커서 SAM 보다는 다소 보수적인 선택을 하는 경향이 있었다.

영어초록

In this paper, we consider the characteristics of various significant gene detection methods which are Efron et al.(2001)'s EBAM (Empirical Bayes Analysis of Microarrays), Tusher et al.(2001)'s SAM (Significance Analysis of Microarrays) and adjustment p-values methods such as Bonferroni adjustment p-values and Westfall and Young(1993)'s permutation adjustment p-values, to detect the significant gene for thousands of genes simultaneously in the microarray experiment. The adjustment p-values methods show the conservatism behaviors for detecting the significant gene because these methods control the family wise error rate. Otherwise, SAM have used the s-statistics impose some penalty to the traditional t-statistics, detect the more significant genes than ADP. EBAM impose a little less penalty than SAM's s-statistics, its method is tilted slightly to the conservative than SAM in the data analysis. In addition, we introduced the strategy to investigate the significant genes in microarray experiments.

참고자료

· 없음