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목차
Chapter 01. 네트워크를 활용한 생물정보의 분석 기법 소개 3
1. 패스웨이 네트워크 분석 툴 소개 4
2. 네트워크 내의 생물 정보 확인 12
Chapter 02. 유전자와 질병 상호작용 Pathway 네트워크 분석 사례 32
1. 심혈관 질환의 핵심 대사체-TMAO, lactate 기능 분석 34
2. 심장 질환 관련 후보 유전자 간의 상관성 분석 38
(1) NRG1 - ATF3 40
(2) NRG1 - ATF3 - KCND3 43
(3) NRG1 - ATF3 - KCND3 - PLP2 47
(4) NRG1 - ATF3 - KCND3 - PLP2 - GDF15 50
3. 특정 대사체와 심혈관 질환 현상에 대한 연관성 분석 53
(1) TMAO - redox signal response 54
(2) TMAO - adipogenesis 58
4. 우울증, 뇌졸중, 심혈관 질환의 공통 인자 발굴 분석 61
5. 심혈관 질환-유전자 상호작용 분석을 통한 예측지표 발굴 70
(1) cardiovascular disease 72
(2) dilated cardiomyopathy 75
6. 치매 혈액 반응 유전자와 치매간 조절인자 분석 80
(1) Disease Relationship 82
(2) Cell process Relationship 85
7. 심장 결함-유전자 상호작용 분석을 통한 조절인자 발굴 88
(1) Cardiovascular disease 90
(2) Heart failure 93
8. 당뇨성 심혈관 질환-대사체 간의 상관성 분석 96
(1) Diabetes mellitus 97
(2) Diabetic nephropathy 98
9. 당뇨, 비만 관련 에피유전체 후보 유전자와 질병간 상관성 분석 102
(1) Diabetes mellitus 103
(2) Obesity 109
10. CRISPR-Cas9을 이용하여 제작한 Keap1 Knock-Out 변형 113
(1) Embryonic body Wild-type vs Keap1 knock-out 114
(2) Embryonic stem cell Wild-type vs SFN(sulforaphane) - drug treatment 117
(3) Teratoma Wild-type vs Keap1 knock-out 120
11. 치매 관련 Microarry 데이터 유전자 발편 패턴 비교 분석 123
(1) Autoantibody_AD_abundant 123
(2) Litmus_AD_serum 126
(3) Litmus_plasma_QC 128
12. 정상-당뇨 혈관세포의 RNA 발현 비교 분석 134
(1) 당뇨-정상 혈액세포 135
13. 줄기세포주의 유전적 안정성 확인을 위한 유전자 발현 변화 패턴 140
(1) Fold-change ＞＝ 1(248개 유전자) 141
(2) Fold-change ＞＝ 2(148개 유전자) 144
14. 심혈관 질환의 후보유전자간 작용 네트워크 구축 154
15. 심장 결함 관련 후보유전자간 작용 네트워크 구축 157
16. Heatmap을 통한 줄기세포 stemness 유지 체계 분석 164
(1) 2-column 형태 168
(2) 3-column 형태 169
(3) 4-column 형태 170
17. NFE2L2를 통한 Adipogenesis 작용 네트워크 구축 및 예측 171
(1) Upstream regulator 네트워크 구축 172
(2) 목표 연관 네트워크 구축 174
18. 한국인 유전체 데이터를 활용한 당뇨병 환자의 RNA 발현 비교 176
(1) Gene expression값을 갖는 데이터 생산 177
(2) 데이터 병합 및 검증 180
(3) Fold - change ≥ 2,3 분석 183
(4) Fold - change ≥ 2의 Up/Down regulation 185
(4) Signaling pathway 네트워크 구축 187
판권기 190
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