사회네트워크분석을 이용한 질병 발현 유전자 탐색연구

A Study of Exploring Disease-related Genes using Social Network Analysis

DNA 염기서열 정보는 개인의 질병관련 정보를 파악할 수 있는 핵심적인 데이터이다. 최근 DNA 메틸화(DNA methylation) 측정을 통한 암 진단 기술이 개발되고 있으며, 메틸화 값 이상으로 인한 질병에 관한 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 염기서열 데이터의 DNA 메틸화 값을 이용하여 정상군과 질병군(암환자)의 차이를 맨-휘트니 검정(Mann-Whitney test)을 이용하여 분석하였고 또한 만 개가 넘는 유전자들의 다중비교문제를 보정하기 위하여 FDR(false discovery rate) 기법을 이용한 후 p값을 보정한 Q값을 구하였다. 그리고 정상군, 질병군간 차이가 있는 유전자 사이트들을 이용해 사회네트워크분석(social network analysis)을 실시하였다. 분석 결과 질병군에 연결되어 있는 유전자 사이트 노드를 찾아내었고, 중심성(centrality)이 가장 높은 유전자 사이트 그룹과 나머지 그룹(중심성이 낮은 그룹)의 차이를 맨-휘트니 검정을 통해 알아보았다. 유의수준 0.05에서 두 그룹 간 유의한 차이가 있었고, 유전자 사이트 내에서 질병발현에 영향을 주는 중심성이 가장 높은 유전자 그룹을 찾아낼 수 있었다.

DNA sequencing information plays an important role for identifying disease-related information of a person. Recently, the diagnosis method through DNA methylation has been developed and the studies about diseases due to abnormal methylation values are also actively in progress. In this study, we analyzed the difference between normal and disease group (cancer group) in methylation data by Mann-Whitney test. FDR (false discovery rate) was used to adjust problem of multiple comparison for more than thousand genes. The social network analysis based on differential genome sites between normal and disease group was conducted. Out of them, a node of genome site connected to only disease group was detected and we found the disease-related gene sites.