I.

GEORetrieval: Gene Expression Omnibus Meta Data를 이용한 Array 기반의 의생물학적 실험 검색 시스템

GEORetrieval: Search Engine of Biomedical Experiment based on Array Using Gene Expression Omnibus Meta Data

Yong Jung B.S., Yu Rang Park M.S., Ju Han Kim M.D., Ph.D.

* Seoul National University Biomedical Informatics (SNUBI), Seoul National University College of Medicine, Seoul 110-799, Republic of Korea, correspondence to juhan@snu.ac.kr

Abstract: In completing Human Genome map, Microarray technology, a powerful approach for genomics research, has been widely used. Due to an explosive increase of microarray data, systematic and organized management have been necessary. For that reason, a few public repositories for microarray – Gene Expression Omnibus (GEO), ArrayExpress, Stanford Microarray Database (SMD) and so on – have been developed. Among them, GEO is the largest database and most biologists submit their own microarray experiment data to the GEO. However, researchers have had difficulty in searching data that corresponds with their purpose by reason of the huge volume of GEO data. We developed a web application named GEORetrieval that provides appropriate GEO dataset as query result based on experimental condition. We localized all GEO meta data (Platform, Sample and Series) and obtained 2,139 Platforms, 75,878 Samples, and 3,327 Series. This research is expected to prevent duplicate experiment and lay the foundation for meta analysis between biomedical experiments.

Keyword: GEO, meta data, microarray experiment, information retrieval, biomedical experiment, data integration, data analysis

배 경

인간 유전체 지도가 완성되면서 Genomics 연구를 위한 수많은 실험 방법론들이 출현하였다. 그 중에서도 마이크로어레이는 데이터 집약적인 기술로써 정보학과 분석적인 면에서의 전례 없는 발전을 가져왔다. 마이크로어레이 기술은 수천, 수만 개의 유전자의 발현양상을 정량적으로 동시에 측정할 수 있는 기술로 복잡한 생물체를 총체적으로 이해하는 새로운 접근을 가능하게 함으로써 생물 정보 분야뿐만 아니라 임상분야에서도 연구를 목적으로 많이 적용되어지고 있다.

그러나 마이크로어레이 데이터 자체의 복잡성 때문에 이를 체계적으로 관리하고 연구자들 간에 공유하기에 어려움이 있다. 마이크로어레이 실험으로 생성되는 데이터는 형태가 다양하고 방대하기 때문에 전산적인 도구 없이는 이를 분석하고 관리하기 어렵다. 그래서 The Microarray Gene Expression Data (MGED) 기관에서는 마이크로어레이 데이터의 표준화를 이끌어 왔고, 그 결과로 Minimum information about a Microarray experiment (MIAME), MicroArray Gene Expression Object Model (MAGE-OM), MicroArray Gene Expression Markup Language (MAGE-ML) 등 많은 표준안을 제안해 왔다1). 마이크로어레이 데이터의 무결성 검증, 효율적 관리 및 저장을 위한 저장소도 이러한 표준화에 발맞추어 개발되기 시작하였다 (Gene Expression Omnibus2), ArrayExpress3), Stanford Microarray Database4)). 그 중 National Center for Biotechnology Information (NCBI) 에서 개발한 Gene Expression Omnibus (GEO)가 가장 많은 데이터를 가지고 있다. 현재 GEO 데이터를 이용하여 의학적, 생물학적 의미를 찾아내려는 시도가 활발하게 진행되고 있는데, 그 중에서도 Atul Butte는 대용량 Gene Expression 데이터의 분석을 통해 Disease Nosology, Gene-Behavior-Disease network, Phenome-Genome network를 구성하는 등 GEO 데이터의 유용성을 입증하는 연구 결과를 발표하고 있다5).

마이크로어레이 데이터를 공유하기 위해 만들어진 공용 저장소들의 등장은 의생명과학자들에게 데이터에 대한 높은 접근성을 제공하였다. 하지만 GEO는 많은 양의 데이터를 보유함에도 불구하고, 효율적인 검색 툴을 제공하지 않기 때문에 키워드를 이용하여 연구 주제나 검색 목적에 부합하는 데이터를 찾기 어렵다. 본 연구에서는 마이크로어레이 실험 조건을 기준으로 대용량 유전자 발현 데이터를 쉽게 검색하기 위해서 GEO Data Set을 제공하는 Web Application, GEORetrieval을 개발하였다.

II. 관련 연구

1. SeqExpress

SeqExpress6)는 GEO 데이터를 다운로드 해주는 Stand-Alone Software이다. 또한 GEO에서 제공하는 데이터를 기준으로 Gene expression experiments에 대해서 통합적인 분석과 Visualization을 제공하는 애플리케이션이다. SeqExpress의 단점은 키워드를 이용한 GEO 데이터 검색 기능이 없다는 것이다. 사용자는 GEO Dataset 또는 실험 단위의 정보인 Series를 중심으로 원하는 데이터를 찾아야한다. 또한 이 Software는 필수적으로 Microsoft사의 .NET run time을 설치해야한다.

Figure 1. Search Criteria from MIAME for GEORetrieval

2. GEOquery

GEOQuery는 통계 언어인 R7)의 Sub-Module로써, GEO에서 제공하는 특정 Accession Number를 입력 값으로 받아 해당 마이크로어레이 데이터를 R로 분석할 수 있는 기반을 마련해주는 통계 패키지이다. 이것 또한 SeqExpress처럼 키워드를 통한 검색 기능을 지원하지 않는 제한점이 있다. 그리고 GEOQuery를 사용하기 위해서는 R 언어를 선행 학습 할 필요가 있다.

Figure 2. Database schema of GEORetrieval

III. 방 법

GEO의 방대한 데이터를 효율적으로 이용하기 위해서는 기본적으로 손쉬운 검색 기능이 제공되어야한다. 그러나 현재까지 개발된 여러 툴들에서는 GEO의 Accession Number를 기준으로 단순한 Query만을 지원하고 있다. 지식기반 Query를 지원하기 위해서는 GEO의 Meta Data 저장 및 관리가 필요하고, 이를 위해서는 GEO 데이터에 대한 분석이 선행적으로 이루어져야 한다.

1. GEO Localization

본 논문에서는 GEO Meta Data 저장 및 관리를 위하여 GEO를 구성하는 세 가지 타입의 Entity (Platform, Sample, Series)를 분석하였다. Platform은 Array에 대한 정보를 설명하는 Entity로서 관찰하고자하는 유전자를 탐색하기 위한 Probe에 대한 정보 및 Chip의 전반적인 정보를 가지고 있다. Sample은 실제 실험이 이루어진 환경과 유전자의 발현정보를 가지고 있는 Entity 이고, Series는 하나의 실험 그룹으로써, Sample들을 실험 주제에 따라 묶은 하나의 Set이라 볼 수 있는 Entity이다. 세 가지의 Entity 간에는 Reference 관계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 분석의 결과로 MySQL 기반으로 GEORetrieval의 데이터베이스 스키마를 디자인 하고 Python coding을 통해 2006년 3월 기준으로 세 가지 Entity로 구성된 GEO의 데이터를 다운로드 및 로컬라이즈 하였다.

Table 1. Highly ranked terms for each selected feature

Feature	Term	No. of Samples
Source	breast	929
	Lymphoblastoid cell line	753
	Wild-Type	598
	Breast Tumor	598
	liver	592
Organism	Homo sapiens	34,203
	Mus musculus	15,419
	Rattus norvegicus	6,685
	Saccharomyces cerevisiae	5,053
	Arabidopsis thaliana	2,679
Sample Type	RNA	70,657
	genomic	3,689
	SAGE	669
	protein	423
	mixed	284
Extracted Molecule	total RNA	70,909
	genomic DNA	3,913
	polyA RNA	547
	protein	423
	other	47

2. Search criteria for GEORetrieval

GEO 데이터의 효율적인 검색을 위해서는 GEO를 구성하는 세 가지 Entity의 Meta Data 중 생명의료 관련 분야 연구자에게 좀 더 적합한 항목을 선택하여야 한다. GEO를 구성하고 있는 항목들은 MGED Society에서 제정한 마이크로어레이 표준안인  MIAME를 따르고 있어서, 이 연구에서는 MIAME의 항목 중 가장 적합한 정보를 선택하였다. Experiment Design 섹션에서는 실험의 목적, 내용, 요소에 대한 항목을 선택하였고, Sample used, extract preparation labelling 섹션에서는 생물학적 샘플의 기원, 조작 및 사용된 규약, 각각의 실험 요소에 대한 값, Hybidization 규약에 대한 항목을 선택하였다 (Figure 1).

IV. 결 과

Figure 2에서는 MySQL 기반 GEORetrieval의 데이터베이스 테이블 간의 개념적인 관계를 나타내고 있으며, 이것은 9개의 테이블로 구성되어 있다. Platform, Sample, Series 테이블은 GEO의 세 가지 Entity에 대한 Meta Data를 저장하는 테이블이다. 그 외의 6개의 테이블은 각각 Entity들 간의 참조 관계를 저장하는 테이블이다. 2006년 3월 기준으로 2,139개의 Platform과 3,327개의 Series 75,878개의 Sample의 다운로드 및 파싱을 완료하였다.

GEORetrieval은 위에서 디자인한 데이터베이스 스키마를 기준으로 Web-application을 개발하였다. GEORetrieval은 다음의 세 가지 검색 기능을 제공한다. 첫 번째, 기존 다른 GEO 관련 툴에서 제공하는 Accession Number 기반의 검색을 제공한다. 두 번째, Experiment의 세 가지 항목을 기준으로 검색하는 기능이다. 이 기능을 통해 동일한 실험 조건이나 목적을 가진 실험을 검색할 수 있다. 세 번째, Sample에 대한 네 가지 항목을 기준으로 검색하는 기능을 제공한다. 이 기능을 통해 동일한 source나 동일한 종에 대한 실험을 검색할 수 있다.

Table 1은 GEORetrieval 데이터의 전반적인 분포를 보여주고 있다. 데이터의 분포를 보아 현재까지 GEO에 저장된 마이크로어레이 실험에서 주된 Source로 연구가 이루어진 것은 Breast로 나타났다. 실제 의생물학 분야에서 Breast는 비교적 적출하기 쉬운 신체조직으로 알려져 있고, 암 연구 분야에 있어서도 가장 활발하게 실험이 이루어지고 있다. Table 1의 데이터는 이러한 동향을 반영하는 결과라고 할 수 있겠다. Organism 관점에서는 Homo Sapience에 관한 실험이 가장 많이 이루어져왔음을 알 수 있다. Sample Type과 Extracted Molecule에서 RNA term이 가장 많이 등장하는 것은 GEO에 저장된 데이터가 주로 RNA를 이용하여 Transcription의 특징을 살펴보는 마이크로어레이 데이터임을 반영한다.

V. 결 론

본 연구는 실험 주제 및 실험자가 원하는 키워드를 통한 검색 시스템을 구축하는 것이다. 이 시스템을 이용하여 정보학을 연구하는 연구자에게는 실험 데이터 통합의 측면이나 분석 측면에서의 접근을 용이하게 도와주고, 의생물 분야의 연구자들에게는 불필요한 실험 중복을 막아주고, 최신 연구 동향을 보여줄 수 있는 지표가 될 수 있을 것이다. 최근 많은 연구가 이루어지고 있는 Biomedical 실험간의 Meta Analysis를 지원하기 위해서는 단순한 키워드 검색 시스템보다도 Unified Medical Language System (UMLS)8) 같은 ontology 시스템을 연동한 시스템 개발이 후속 작업으로 이루어져야할 것이다.

감사의 글

본 연구에 많은 도움을 주신 서울대학교 의과대학 생명의료정보학 연구실 여러분께 감사드립니다.

참고문헌

1. Ball CA, Brazma A. MGED standards: work in progress. OMICS. 2006 Summer;10(2):138-44.

2. Barrett T, Suzek TO, Troup DB, Wilhite SE, Nqau WC, Ledoux P, Rudnev D, Lash AE, Fujibuchi W, Edgar R. NCBI GEO: mining millions of expression profiles--database and tools. Nucleic Acids Res. 2005 Jan 1;33(Database issue):D562-6

3. Parkinson H, Sarkans U, Shojatalab M, Abeygunawardena N, Contrino S, Coulson R, Farne A, Lara GG, Holloway E, Kapushesky M, Lilja P, Mukherjee G, Oezcimen A, Rayner T, Rocca-Serra P, Sharma A, Sansone S, Brazma A. ArrayExpress--a public repository for microarray gene expression data at the EBI. Nucleic Acids Res. 2005 Jan 1;33(Database issue):D553-5.

4. Gollub J, Ball CA, Binkley G, Demeter J, Finkelstein DB, Hebert JM, Hernandez-Boussard T, Jin H, Kaloper M, Matese JC, Schroeder M, Brown PO, Botstein D, Sherlock G. The Stanford Microarray Database: data acess and quality assessment tools. Nucleic Acids Res. 2003 Jan 1;31(1):94-6.

5. Butte AJ, Kohane IS. Creation and implications of a phenome-genome network. Nat Biotechnol. 2006 Jan;24(1):55-62.

6. Boyle J. Gene-Expression Omnibus integration and clustering Tools in SeqExpress. Bioinformatics. 2005 May 15;21(10):2550-1.

7. The R Project for Statistical Computing. [http://www.r-project.org/]

8. Humphreys BL, Lindberg DA, Schoolman HM, Barnett GO. The Unified Medical Language System: an informatics research collaboration. J Am Med Inform Assoc. 1998 Jan-Feb;5(1):1-11.