A. Library Normalization

 특정 라이브러리가 다른 라이브러리들에 비해 유독 많이 시퀀싱되어 reads의 양이 많다면, 클러스터링을 통해 얻어진 클러스터 내의 reads 또한 다른 라이브러리에 비해 많이 나타날 것이다. 이는 실제 세포내의 발현 양이라기보다는 데이터 세트 자체의 시퀀싱 개수가 많아서 생기는 것이므로 라이브러리별로 특정 유전자가 그 조직에서 얼마만큼의 발현이 이뤄졌는지를 비율을 통해 나타내야 한다. 따라서 특정 클러스터의 reads 개수에서 그 라이브러리 전체 reads 개수 만큼을 나눠주는 정규화방식이다.

B. Unigene Normalization

 Library normalization 수행으로 각 라이브러리에서의 발현 비율로 unigene의 발현 정도를 얻을 수 있다. 그러나 이때 house-keeping 유전자의 경우에 늘 많이 발현되는 유전자이므로 전체적으로 발현 비율이 높다. 반면 그렇지 않은 유전자의 경우 수치가 전체적으로 낮게 나타난다. 이럴 경우, 수치상의 차이가 너무 크기 때문에 라이브러리별 혹은 컨디션별로 유전자의 발현 패턴을 보고자 할 때 너무 높은 발현 수치로 인해 상대적으로 낮은 수치로 일정 패턴을 갖는 유전자는 그 의미가 퇴색되어진다. 이러한 점을 정규화 하기 위해 median value로 나눠주거나, log ratio 취하여 유전자간 수치적 차이를 최소화 하게 한다. Median value 정규화 과정은 그림 3에서 보는 것과 같이 각 클러스터(unigene) 별로 1차 library 정규화 결과 값들을 대상으로 그 중간 값인 0.000341853(media value)로 나눠준다. 그러면 중간 정도의 발현 값을 보이는 라이브러리인 ‘ZG’ 에서는 값이 ‘1’이 나오고 되고, 세포내 전체적인 평균 발현 보다 높은 발현은 ‘1’보다 높은 수치로 정렬되며, ‘1’ 이하는 낮은 발현을 나타내게 된다. 이렇게 두 단계의 정규화 수행 후 최종적인 DEP를 완성하게 된다.

이렇게 완성된 DEP는 다양한 발현 패턴 분석에서부터 조직 특이 유전자 그리고 Ortholog 분석에도 이용된다.

다음 연재에서는 Expression study 중에 Digital Expression Profile(DEP)를 활용한 Expression pattern 분석에 대해 알아보도록 하겠습니다.

많은 관심 부탁드립니다.