군집화분석을 이용한 DNA microarray data

Theories and Applications of Chem. Eng., 2002, Vol. 8, No. 1

화학공학의 이론과 응용 제8권 제1호 2002년

권 성우, 한 종훈

포항공과 대학교 화학공학과

Clustering of DNA microarray data

Sungwoo Kwon, Chonghun Han

Department of Chemical Engineering, POSTECH

서론

DNA chip technology의 급속한 발전으로 인해 biological research paradigm이 data acquisition에서

data analysis로 변화하고 있다. 수천 개에서 수 만개까지의 correlated 된 gene의 expression profile data는 은 매우 복잡해서 systematic 한 data 분석 방법이 요구되고 있다. 현재 hierarchical clustering 방법이 가장 많이 사용되지만 몇 가지 문제가 있다.

첫째로, 한번 특정 cluster라고 할당된 gene은 잘못 할당이 되었다 하더라도 다시 할당되지 않는다.

두 번째, 새로운 cluster로 군집화 되기보다는 기존의 cluster로 군집화 되는 chaining, linking effect 가 생기기 쉽다.

셋째, complete-linkage, single-linkage method의 경우 noise, outlier에 영향을 크게 받는다.

넷째, 정확한 cluster boundary를 정하기가 쉽지 않다.

이러한 문제점들을 극복하기 위해서 우리는 hierarchical clustering method와 k-means clustering method를 합친 hybrid clustering method를 제안한다. 제안한 방법을 yeast data에 적용한 결과 hierarchical clustering method 보다 더 homeogenous한 clustering이 되었다. 또한 제안한 방법은 yeast 뿐만 아니라 다른 여러 organism의 gene expression profile data analysis 에도 이용 될 수가 있다.

figure1.hybrid clustering method

제안 방법

hybrid clustering method의 경우 hierarchical clustering을 통해서 initial seed와 cluster의 개수를 먼저 정하고 이것을 이용하여 k-means clustering을 수행한다. 즉 앞서 말한 hierarchical clustering의 단점은 k-means clustering을 통해서 해결 될 수가 있다. 하지만 k-means clustering의 경우 initial seed의 위치에 따라서 최종의 solution인 cluster가 달라지기도 하며 cluster의 개수를 미리 알고 있어야 하는 단점이 있다. 이러한 k-means clustering의 단점은 hierarchical clustering을 통해서 해결 될 수가 있다. 결론적으로 hierarchical clustering method와 k-means clustering method를 합친다면 서로의 단점을 서로의 장점을 통해서 극복할 수가 있다. 이렇게 합친 방법이 본 연구에서 제안하는 hybrid clustering method 이다 (그림 1).

사례 연구

본 연구에서 제안한 방법을 yeast Saccharomyces sereviseiae의 DNA chip data에 적용하였다. 이들 data는 아래의 웝 사이트에서 구할 수가 있다 (http://cellcycle-www.Stanford.edu). 여러 가지로 외부 환경 조건을 변화시킬 때 세포 내 gene expression profile이 시간에 따라서 어떻게 변화하는지를  측정한 data 이다. Eisen et al.은 hierarchical clustering을 통해서 비슷한 expression pattern을 보이는 gene을 clustering 하였다. 본 연구에서는 제안한 hybrid clustering method와 hierarchical clustering method를 통해서 구한 결과를 서로 비교하여 보다더 homeogenous한 gene이 clustering이 되었는지를 비교하였다.

먼저 우리는 hierarchical clustering을 수행하였다. 그 결과 R-square 값과 distance 값이 급격하게 변화하는 지점에서 cluster 수를 정했다. 이때 선택한 cluster의 centroid 지점을 initial seed로 결정하였다. 이를 이용하여 k-means clustering을 수행하였다. 그 결과는 아래의 table에 있다. table 1의 경우 hybrid clustering을 통해서 군집화 된 gene과 그 gene의 biological process function을 적은 것이다. biological process function의 경우 MIPS의 Yeast ORF에 대한 Function catalogue를 참고하였다 (http://mips.gsf.de/proj/CYGD/db/index.html). table 2의 경우 hierarchical clustering method의 군집화 결과와 hybrid clustering method의 군집화 결과를 비교하였다. 그 결과 hierarchical clustering의 방법을 통해서는 군집화 되지 않는 gene이 hybrid clustering의 방법을 통해서는 군집화가 된 것을 볼 수가 있다. 또한 이들 군집들의 gene은 table 1에서와 같이 같은 biological pathway에 관여함을 알 수가 있다. 결론적으로 본 연구에서 제안한 hybrid clustering method를 통해서 우리는 보다 더 biological knowledge에 가까운 gene의 군집을 찾아 낼 수가 있다.

토의 및 결론

본 연구에서는 hierarchical clustering 과 k-means clustering을 합친 hybrid clustering을 제안한다. 제안 한 방법은 hierarchical clustering 방법의 장점과 k-means clustering의 장점을 혼합 한 것이다. 제안한 방법을 이용하여 yeast data를 clustering 한 결과를 보면 같은 pathway에 참여하는 gene 끼리 군집화가 된 것을 알 수가 있다 (Table 1). 또한 기존의 hierarchical clustering을 통해서는 군집화가 되지 않았던 gene들도 군집화가 된 것을 알 수가 있다 (Table 2).

따라서 본 연구에서 제안하는 hybrid clustering을 다른 여러 organism의 DNA chip data analysis에 이용하면 보다 더 같은 pathway에 관여하는 gene의 군집화를 얻을 수가 있다.

Table 1. biological process of cluster membership from hybrid clustering.

Gene of cluster 26	biological process	Gene of cluster 66	biological process
YJL034W	cell rescue	YGR192C	metabolism, energy
YER103W		YJR009C
YLL024C		YHR174W
YAL005C		YJL052W
YPL240C		YKL152C
YOR027W		YCR012W
YML130C		YDR050C
YMR186W		YJL167W	metabolism
YLR216C		YLR359W
YNL007C
Gene of cluster 16	biological process	Gene of cluster 16	biological process
YJR048W	energy	YPL154C	protein destination
YNL055C		YKL035W	metabolism
YBL030C		YGR194C
YKL148C		YNR001C	metabolism, energy
YML120C		YLR299W	metabolism
YEL024W		YLL001W	transport
YER141W
YDR178W
YLL041C
YKL085W
YFR033C
YOR065W
YGR244C
YLR304C

Table 2. The results from hybrid clustering vs. hierarchial clustering

hybrid clustering result		cluster number from hierarchial clustering for each gene	hybrid clustering result		cluster number from hierarchial clustering for each gene
cluster number	membership (gene)		cluster number	membership (gene)
16	YJR048W, JKL035W YLR304C, YBL030C YNL055C, YGR194C YKL148C, YML120C YEL024W, YER141W YKL41W, YDR178W YLL041C, YKL085W YFR033C, YOR065W YFR244C, YPL154C YNR001C, YIR039C YLR299W, YLL001W	all members non-cluster	26	YJL034W, YML130C YPL240C, YMR186W YLR216C, YNL007C YOR027W, YER103W YLL024C, YAL005C	all members non-cluster
			66	YCR012, YGR192C YJL052W, YLR359W YJL167W, YDR050C YJR009C, YHR174W YKL152C	cluster1, cluster1 cluster1, cluster11 cluster11, cluster11 cluster11, cluster11 cluster30

참고 문헌

Eisen, M. B., Spellman, P. T., Brown, P. O., & Botstein, D.: Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 95, 14863(1998).

Sharma, S. (1995). Applied Multivariate Techniques. John Wiley & Sons.

Spellman, P. T., Sherlock, G., Zhang, M. Q., Iyer, V. R., Anders, K., M. B. Eisen, Brown, P. O., Botstein, D., & Futcher, B.: Mol. Biol. Cell, 9, 3273(1998).