Previous studies have suggested that the order of and distance between cis-regulatory elements are important for determining gene expression. We proposed a distance-enhanced data-mining technique to identify significant cis-element combinations which have relatively conserved distances among cis-regulatory elements.
The cis-regulatory element combinations with conserved distances among cis-regulatory elements are described as cis-regulatory element arrangements in our method. To extract all the frequently occurring cis-element arrangements we use the closed frequent itemset mining technique and clustering algorithms. Then we find significant arrangements based on the expression similarity of genes.
When we applied our method to the Saccharomyces cerevisiae, about 3890 arrangements were extracted. Among the 3890 arrangements, 50 arrangements turned out statistically significant. And among 50 significant arrangements, 29 were newly identified significant cis-regulatory element combination.
현재 Microarray를 이용한 genome-wide transcription regulation에 대한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 이러한 연구는 대부분 어떠한 전사요소가 어떠한 유전자에 영향을 미치는가에 대한 연구와 실제로 진핵생물에서 유전자가 여러 개의 전사요소에 의해 발현에 영향을 받듯이 cis-element의 조합에 대한 분석이며 이러한 연구들이 활발히 이루어 지고 있다.
이전 연구에서 유전자의 발현을 결정하는 데에 cis-element들 간의 순서, 거리와 cis-element들의 위치가 중요한 역할을 한다는 것이 밝혀졌다. 이 연구에서는 이러한 점에 착안하여 기존 데이터마이닝 기법에 거리 개념을 추가한 분석 방법을 제안하여 상대적으로 유사한 배치를 가지며 gene expression에 주요한 영향을 미치는 cis-element들의 조합을 찾아 내는 연구를 수행하였다.
상대적으로 유사한 배치를 갖는 cis-element의 조합을 이 연구에서 cis-element arrangement라고 정의 하였다. 일정 수 이상 나타나는 모든 cis-element arrangement를 찾기 위해 Frequent item set 마이닝 기법과 clustering algorithm들을 수정, 이용하였다. 이렇게 비슷한 위치에 cis-element를 갖는 유전자들의 집합을 알아 낸 후에 각 집합에 대해 expression profile을 이용하여 통계적인 분석을 수행 실제로 중요한 역할을 하는 cis-element 배치를 알아 내었다.
이러한 방법을 Saccharomyces cerevisiae의 유전자에 적용하였을 때 다른 연구에서 찾아내지 못한 cis-element 조합들을 찾아 낼 수 있었다.
