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Algorithm

이산화 기반 이층 분류시스템(binary signal based two-tier system)

1)이산화란?
적응적 회귀 기법 알고리즘(Adaptive Regression Algorithm)을 사용하여 정상 및 암조직의 유전자 발현량에 따라 임계치를 결정하고, 이를 근거로 하여 해당 유전자의 저발현과 고발현을 구분하는 방법입니다.
2)이층 분류
First tier 유전자 축은 Immune Axis(면역축)라고 하며 이를 대표하는 두 개의 표적유전자에 의해 구분합니다.
Second tier 유전자 축은 Prognostic Axis(유사 암줄기세포 축; Stem-like Axis)와 Predictive Axis(상피 축; Epithelial Axis)라고 하며 이들을 대표하는 두 개의 표적유전자에 의해 구분합니다.
이와 같이 두 단계로 구분하는 시스템을 이층 분류라고 합니다.
3)Cluster 분류시스템: Immune vs. Prognostic Axis
Immune Axis는 면역축을 대표하는 두 개의 표적 유전자에 의하여 예후가 가장 좋은 Group 1을 분류하며, 예후 군 분류체계에 의하여 Prognostic Cluster I으로 구분합니다.
First tier에서 분류된 Group 1을 제외한 나머지 위암 환자군을 대상으로 Second tier를 진행하는데, 상피 축과 유사 암줄기세포 축을 대표하는 유전자들로 사분위에 따라 4개 Group(각 Group 2, Group 3, Group 4, Group 5)으로 분류합니다.
Prognostic Axis(유사 암줄기세포 축; Stem-like Axis)에 의해서 대표하는 유전자의 발현이 낮은 Group인 Group 2와 Group 4는 예후가 중간인 군으로 분류되어 Prognositc Cluster II라 하고, 유전자의 발현이 높은 Group인 Group 3와 Group 5는 예후가 나쁜 군으로 분류되어 Prognostic Cluster III라고 합니다.
4)Immune Axis와 Prognostic Axis를 기준으로 예후군 분류
Immune Axis 와 Prognostic Axis는 각 표적유전자(G1, G2, G3, G4)의 발현량에 따라 Adaptive regression 알고리즘을 통해 산출된 임계치(Threshold value)에 의해 결정됩니다.
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