극소수 샘플에서 유의발현 유전자 탐색에 사용되는 순열에 근거한 검정법

Abstract

마이크로어레이 극소수 샘플(array) 자료의 분석에서는 유의한 발현수치를 나타내는 유전자를 검정통계량에 의해 결정하는 것이 주요과제이다. 이 때 수 천 또는 수 만개인 유전자의 발현수치로부터 귀무분포(null distribution)의 생성이 필수적이며, 극소수 샘플 자료의 경우에는 순열방법(permutation methods)에 의해 귀무분포를 생성하는 것이 가장 바람직하다. 본 논문에서는 귀무분포 생성에 사용될 수 있는 매우 단순한 검정통계량을 제시하면서 더불어 귀무분포 생성에 적절한 순열방법도 제안한다. 모의실험으로 기존의 검정통계량으로 생성된 귀무분포와 본 논문에서 제안하는 검정통계량의 귀무분포를 비교하며, 실제 자료에 적용하여 유의 유전자를 탐색한다. In the analysis of microarray data with a small number of arrays, the most important task is the detection of differentially expressed genes by a significance test. For this purpose, one needs to construct a null distribution based on a large number of genes and one of the best way for constructing the null distribution for a small number of arrays is by means of permutation methods. In this paper we propose simple test statistics and permutation methods that are appropriate in constructing the null distribution. In a simulation study, we compare the null distributions generated by the proposed test statistics and permutation methods with the previous ones. With an example microarray data, differentially expressed genes are determined by applying these methods.