본 연구는 유전자 기능예측에 있어서 유사성 검색과 비교유전체학이 가진 한계를 극복하기 위하여 9종의 Human Herpesvirus를 대상으로 COG와 계통유전학적 방법을 적용하여 향상된 유전자 기능예측을 하고자 하였다. COG의 방법을 이용하여 114 HCOGs (Human Herpesvvirus COGs)를 구축하고, HCOGs를 바탕으로 유전자 컨텐츠트리를 제작하였다. 이 트리를 통하여 각 HCOG는 $\alpha$-특이적 그룹, $\beta$-특이적 그룹, $\alpha$, $\beta$, ${\gamma}$ -특이적 그룹 중 하나에 속함을 보였다. 계통유전체학의 적용을 위하여 u, $\beta$, ${\gamma}$ -특이 그룹에 속하는 ORF중 DNA polymerase를 이용하여 종트리를 제작하였다. SDI (Speciation and Duplication) 알고리즘을 통하여 148개의 당단백질에서 47개의 복제점을 예측하였고, 초기 HCOG의 제작에서 제외되었던 7 ORF는 당단백질과 관련된 5개의 HCOG로 재 정의 하였다. 이 연구를 통하여 COG는 ortholog 그룹을 를러스터링하는데 효과적인 방법이며, 이를 더욱 보완할 수 있는 방법으로 비교유전체학이 사용될 수 있음을 확인하였다. 이는 비교유전체학의 방법과 계통유전체학적 방법을 조화시켜 유전자 기능 예측을 보완할 수 있음을 보여 주었다.
최근 들어 게놈기능연구는 주요국가의 새로운 국가적 연구표적으로 지정되면서 유전자기반 생물산업의 핵심으로 부각되고 있다. 이러한 발전은인간(2001년 2월 인간 게놈의 초안 발표)을 비롯한 생물체의 게놈구조가 규명되어 이 유전자구조정보를 web상에서 쉽게 알아낼 수 있는데서 비롯된다. 포스트게놈시대의 게놈기능연구를 총괄적으로 '기능유전체학 (Functional Genomics)'이라고하며 여기에는 핵산(DNA나 RNA)을 표적으로 게놈기능을 연구하는 genomics(유전체학, RNA발현을 대상으로 하는 transcriptomics(전사체학) 포함), 총체적인 단백체를 대상으로 유전자기능을 연구하는 proteomics(단백질체학) 및 대사물질을 대상으로 하는 metabolomics(대사체학), 이들 분야를 공통적으로 지원하는 bioinformatics(생물정보학)로 구분된다. 본 고에서는 프로테오믹스 분야를 중심으로 소개하고자 한다.
바이오정보학(bioinformatic)은 생물학 분야 특히 분자 수준의 유전체 연구에서 발생하는 데이터를 저장, 관리, 분석하여 실험 프로젝트를 지원함은 물론, 기능 예측 및 조절에 대한 실험 설계를 가능하게 하는 제반 컴퓨터 기술을 의미한다. 유전체 연구의 다양한 접근 방식 중 단백체학(proteomics)는 유전체의 최종 산물인 단백질을 직접적으로 다룬다는 측면에서 그 효용성에 대해 많은 기대를 모으고 있다. 본 논문에서는 단백질의 기능을 결정하는 가장 중요한 요소 중 하나인 단백질의 구조를 예측하기 위한 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 단백질의 일차 구조인 아미노산 서열에 타나나는 부서열간의 연관성이 해당 단백질의 이차 혹은 삼차 구조를 결정하는 중요한 단서임을 설명하고, 아미노산 부서열간의 연관성을 표현하기 위한 모델로서 서열 연관 규직을 정의한다. 서열 연관 규칙의 유용성을 평가하기 위한 지지도와 신뢰도를 새롭게 정의하고, 주어진 단백질 집단으로부터 유용한 서열 연관 규칙을 발견하기 위한 기법을 제안한다. 아울러, SWISS-PROT 단백질 데이터베이스로부터 입수한 단백질 서열 데이터를 이용하여 제안한 기법의 성능을 평가한다.
DNA 의 염기서열 탐색을 위한 유전체학의 다음 세대인 구조유전체학은 유전체 사업으로 인한 인간 게놈지도의 완성과 축적된 생물정보를 이용한 생물정보학의 발달과 함께 급속한 성장을 계속하고 있다. 포스트 게놈 시대를 맞이하여 생명현상에 대한 궁극적인 이해를 위한 노력으로 단백질의 구조와 기능에 대한 연구가 주목을 받게 되었다. 다양한 구조 규명을 위한 도구들과 단백질 정보를 관리하기 위한 데이터베이스 구축에 따른 관련 기술의 발전은, 앞으로 다가올 생물정보의 방대함을 감안할 때, 가치 있는 지식정보를 얻기 위한 데이터 마이닝 기법들을 통해서만 가능하다. 본 논문은 데이터 마이닝의 근간 기술인 연관규칙 마이닝을 응용한 효율적인 서열 연관 규칙 알고리즘을 제안하며, 단백질 구조의 예측을 위한 단백질 서열 및 DNA 서열간의 패턴 비교 및 연관성을 목적으로 한다. 또한, 공간적 시간적 복잡성을 CMS-tree 라는 자료구조를 통해 알고리즘의 확장성 및 병렬화의 기본 알고리즘으로 사용하도록 개발하였다.
차세대 염기 서열 분석 기술의 적용은 빠르게 식물 유전체학의 지식을 확장시킴으로 기능유전자 연구의 발전을 도모하고 있다. 특히, 밀의 기능유전체학의 발전은 기존의 염기서열 분석 기술로는 가능성이 없어 보였다. 하지만 NGS의 발전은 고품질 보통밀의 RefSeq를 완성뿐만 아니라 다양한 밀 계통들의 재염기서열분석을 가능하게 한다. 현재 이렇게 얻어진 고품질 유전정보와 유전적 다형성이 밝혀진 유전자원의 이용으로 밀 기능유전체 연구가 새로운 단계로 접어들고 있다. NGS 기술 및 reverse genetics의 발전은 앞으로 전세계에 펼쳐져 있는 야생형 밀과 재배종 밀 계통들의 유전적인 다양성 분석을 가능케 하고 밀의 유전과 진화 과정을 깊게 이해하는데 큰 도움이 될 것이다. NGS 기술의 사용과 생물정보학의 결합은 타 작물에 비해 뒤쳐진 밀의 기능유전체 연구 속도를 가속화할 것이다. 기능유전체 연구를 활용한 밀 육종의 시대가, 애기장대 및 벼 분야와 같이, 다가오고 있다.
이동성 유전인자는 인간 유전체의 45%를 차지하며 기능성 유전자 내부로 자유롭게 들어갈 수 있다. 이들은 진화과정에서 중복현상으로 다수의 복사수로 생성되며, 생물종다양성 및 계통유전체학 분야에 기여한다. 이동성 유전인자의 대부분은 메틸화 또는 아세틸화 현상과 같은 후성유전학적 조절에 의해 제어된다. 다양한 생물종은 그들만의 고유의 이동성 유전인자를 가지고 있으며, 일반적으로 DNA트란스포존과 레트로트란스포존으로 나뉜다. 레트로트란스포존은 LTR의 유무에 따라 다시 HERV와 LINE으로 구분된다. 이동성 유전인자는 프로모터, 인핸서, 엑손화, 재배열 및 선택적 스플라이싱과 같은 다양한 생물학적 기능을 수행한다. 또한 이들은 유전체의 불안정성을 야기시켜 다양한 질병을 유발하기도 한다. 따라서, 암과 같은 질병을 진단하는 바이오 마커로 사용될 수 있다. 최근, 이동성 유전인자는 miRNA를 만들어 내는 것으로 밝혀졌으며, 이러한 miRNA는 타겟 유전자의 seed 영역에 결합함으로서 mRNA의 분해 및 번역을 억제하는 역할을 수행한다. 이동성 유전인자 유래의 miRNA는 기능성 유전자의 발현에 큰 영향을 미친다. 다양한 생물종과 조직에서 서로 다른 miRNA의 비교 분석 연구는 생물학적 기능과 관련하여 진화학과 계통학 영역에서 흥미 있는 연구 분야라 할 수 있겠다.
비교유전체학의 주요 주제 중 유전자서열을 분류하고 단백질기능을 예측하는 연구가 있으며, 이를 위해 단백질 구조, 공통서열 및 바인딩 위치 예측등의 방법과 함께, 전유전체 서열에서 구해지는 유사도 그래프를 분석해 상동유전자를 검색하는 계산학적인 접근방법이 있다. 유사도그래프를 사용한 방법은 서열에 대한 기존 지식에 의존하지 않는 장점이 있지만 유사도 하한값과 같은 주관적인 임계값이 필요한 단점이 있다. 본 논문에서는 반복적으로 그래프를 분해하는 이전의 방법을 일반화시켜, 유사도 그래프에 기반한 유전자 서열군집분석 방법론과 객관적이고 안정적인 파라미터 임계값 계산 방법을 제안한다. 제시된 방법으로 알려진 미생물 유전체 서 열을 분석하여 이전의 방법인 BAG 알고리즘 결과와 비교했다.
식물 대사체 (plant metabolomics) 연구는 식물 세포 및 조직에 존재하는 모든 대사산물의 시간적, 공간적 변화를 추적 조사함으로써 식물의 복잡한 생리 현상을 총체적으로 이해하는 연구이다. 이와 같은 식물 대사체 연구는 최근 개발이 이루어지고 있는 여러 오믹스 연구 분야의 하나로 시스템생물학의 한 분야이다. 식물 대사체 연구는 시료로부터 순수 화합물 또는 복합물을 정제하거나 또는 정제가 이루어지지 않은 혼합액으로부터 대사체 스펙트럼 정보를 확보하여 분석이 이루어지므로 추출액 제조 및 얻어진 대사체 데이터의 분석과정의 표준화가 필수적으로 이루어져야 한다. 이는 대사체 분석 결과의 해상도 및 재현성의 확보의 핵심 요소 이다. 식물 대사체 연구는 기능유전체학의 연구 수단은 물론 식물의 종, 품종, 더 나아가 GM 식물의 식별, 대사조절 기작 규명, 유용물질 생산, 식물의 외부 환경 스트레스 요인에 대한 다양한 생리적 반응 이해 등 다양한 연구 분야에서 활용이 이루어지고 있다. 최근 식물 대사체 연구는 모델식물(벼, 애기장대)의 유전체 정보와 연계하여 돌연변이주의 분석을 통해 유전자의 기능 정의 수단으로 활용되고 있다. 따라서 향후 유전체 정보와 대사체 정보의 연계를 통해 복잡한 대사경로 규명이나 다양한 생리 현상 해석 연구가 더욱 활발하게 진행될 것으로 전망된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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