마이크로어레이 실험 결과로부터 생존예측지표를 개발하는 일은 관찰 유전자수가 환자의 수보다 훨씬 많고 또 반응변수가 중도절단이 포함된 생존시간이기 때문에 어려운 작업이다. 또한 ...
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이광현 (세종대학교) ; 이선호 (세종대학교) ; Lee, Kwang-Hyun ; Lee, Sun-Ho
2010
Korean
마이크로어레이 실험 ; 생존분석 ; 대사경로 ; 주성분분석 ; 비례위험모형
KCI등재,ESCI
학술저널
705-713(9쪽)
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마이크로어레이 실험 결과로부터 생존예측지표를 개발하는 일은 관찰 유전자수가 환자의 수보다 훨씬 많고 또 반응변수가 중도절단이 포함된 생존시간이기 때문에 어려운 작업이다. 또한 ...
마이크로어레이 실험 결과로부터 생존예측지표를 개발하는 일은 관찰 유전자수가 환자의 수보다 훨씬 많고 또 반응변수가 중도절단이 포함된 생존시간이기 때문에 어려운 작업이다. 또한 개별유전자 분석의 문제점이 대두되면서 동일한 대사기능을 수행하는 유전자들의 집합을 대상으로 분석하는 방법이 대두되고 있다. DLBCL 환자들의 마이크로어레이 유전자 발현 자료와 생존시간, 유전자들의 대사경로 정보를 바탕으로 생물학적 해석이 쉬운 생존예측지표를 찾고 그 정확성을 검정하는 pilot study를 실시하였다. 또한 유전자 걸러내기가 지표의 효율성에 미치는 영향력도 비교하여 보았다.
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Predicting survival from microarray data is not easy due to the problem of high dimensionality of data and the existence of censored observations. Also the limitation of individual gene analysis causes the shift of focus to the level of gene sets with...
Predicting survival from microarray data is not easy due to the problem of high dimensionality of data and the existence of censored observations. Also the limitation of individual gene analysis causes the shift of focus to the level of gene sets with functionally related genes. For developing a survival prediction model based on pathway information, the methods for selecting a supergene using principal component analysis and testing its significance for each pathway are discussed. Besides, the performance of gene filtering is compared.
참고문헌 (Reference)
1 Brier,G.W, "Verification of forecasts expressed in terms of probability" 78 : 1-3, 1950
2 Heagerty, P. J, "Time-dependent ROC curves for censored survival data and a diagnostic marker" 56 : 337-344, 2000
3 Rosenwald, A, "The use of molecular profiling to predict survival after chemotherapy for diffuse large B-cell lymphoma" 346 : 1937-1947, 2002
4 Tibshirani,R, "The Lasso method for variable selection in the cox model" 16 : 385-395, 1997
5 Hastie, T, "The Elements of Statistical Learning, Data Mining, Inference, and Prediction" Springer-Verlag 2001
6 Goeman, J. J, "Testing association of a pathway with survival using gene expression data" 21 : 1950-1957, 2005
7 Chen, X, "Supervised principal component analysis for gene set enrichment of microarray data with continuous or survival outcomes" 24 : 2479-2481, 2008
8 Tusher, V. G, "Significance analysis of microarrays applied to the ionizing radiation response" 98 : 5116-5121, 2001
9 Bair, E, "Semi-supervised methods to predict patient survival from gene Down-loaded from gene expression data" 2 : 511-522, 2004
10 Simon, R, "Pitfalls in the use of DNA microarray data for diagnostic and prognostic classification" 95 : 14-18, 2003
1 Brier,G.W, "Verification of forecasts expressed in terms of probability" 78 : 1-3, 1950
2 Heagerty, P. J, "Time-dependent ROC curves for censored survival data and a diagnostic marker" 56 : 337-344, 2000
3 Rosenwald, A, "The use of molecular profiling to predict survival after chemotherapy for diffuse large B-cell lymphoma" 346 : 1937-1947, 2002
4 Tibshirani,R, "The Lasso method for variable selection in the cox model" 16 : 385-395, 1997
5 Hastie, T, "The Elements of Statistical Learning, Data Mining, Inference, and Prediction" Springer-Verlag 2001
6 Goeman, J. J, "Testing association of a pathway with survival using gene expression data" 21 : 1950-1957, 2005
7 Chen, X, "Supervised principal component analysis for gene set enrichment of microarray data with continuous or survival outcomes" 24 : 2479-2481, 2008
8 Tusher, V. G, "Significance analysis of microarrays applied to the ionizing radiation response" 98 : 5116-5121, 2001
9 Bair, E, "Semi-supervised methods to predict patient survival from gene Down-loaded from gene expression data" 2 : 511-522, 2004
10 Simon, R, "Pitfalls in the use of DNA microarray data for diagnostic and prognostic classification" 95 : 14-18, 2003
11 Adewale, A. J, "Pathway analysis of microarray data via regression" 15 : 269-277, 2008
12 Mootha, V. K, "PGC-1alpha-responsive genes involved in oxidative phosphorylation are coordinately downregulated in human diabetes" 34 : 267-273, 2003
13 Kim, S. Y, "PAGE: Parametric analysis of gene set enrichment" 6 : 14-, 2005
14 Chen, X, "Integrating Biological Knowledge with Gene Expression Profiles for Survival Prediction of Cancer" 16 : 265-278, 2009
15 Dinu, I, "Improving gene set analysis of microarray data by SAM-GS" 8 : 242-, 2007
16 Subramanian, A, "Gene set enrichment analysis:A knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles" 102 : 15545-15550, 2005
17 Kerr M, "Experimental design for gene expression microarrays" 2 : 183-201, 2001
18 Tibshirani, R, "Class prediction by nearest shrunken centroids, with applications to DNA microarrays" 18 : 104-117, 2003
19 Graf, E, "Assessment and comparison of prognostic classification schemes for survival data" 18 : 2529-2545, 1999
20 Ma, X. J, "A two-gene expression ratio predicts clinical outcome in breast cancer patients treated with tamoxifen" 5 : 607-616, 2004
21 Goeman, J. J, "A global test for groups of genes: Testing association with a clinical outcome" 20 : 93-99, 2004
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Computing the Repurchase Index Based on Statistical Modeling
학술지 이력
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학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.38 | 0.38 | 0.38 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.35 | 0.34 | 0.565 | 0.17 |