다양한 유전체 프로젝트로 말미암아 엄청난 서열 데이타들이 쏟아지고, 이에 따라 핵산 및 단백질 수준의 서열 데이타 분석이 매우 중요하게 인식되고 있다. 특히 최근에는 단백질이 단순하게 개별적인 기능을 가진 독립적인 요소가 아닌 전체 단백질 상호작용 네트워크 상에서 다른 객체들과 유기적인 관계를 갖으며 나름대로의 중요한 역할을 수행하고 있다는 점에 초점을 맞추어 연구가 진행되고 있다. 특히 단백질 상호작용 관계 분석을 위해서는 실제로 상호작용이 일어나는 도메인 모듈 정보가 아주 중요하게 작용하는데, 본 논문에서는 이러한 점을 고려하여 우리가 개발한 단백질 기능 및 상호작용 분석을 위한 PIVS(Protein-protein interaction Inference and Visualization System)에 대해 소개하고 있다 PIVS는 기존의 단백질 상호작용 데이타베이스들을 합쳐서 통합 데이타베이스를 생성하고, 다양한 전처리 과정으로 통합 데이타베이스 서열의 기능 및 주석 정보를 추출하여 로컬 데이타베이스화 하였다. 그리고 특히 단백질 상호작용 관계 분석을 위해 중요하게 작용하는 도메인 모듈 정보들을 추출하여 로컬 데이터베이스를 구축하였고, 기존의 단백질 상호작용 관계 데이타를 이용하석 도메인 사이의 상호작용 관계 정보도 수집하여 분석하였다. PIVS는 단백질의 종합적인 분석 정보, 즉, 기능 및 주석, 도메인, 상호작용 관계 정보 등을 손쉽고 편리하게 얻고자 하는 사용자에게 매우 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
남양주와 안성의 GM 고추 격리포장에서 모자이크 병징이 뚜렷한 이병주들로부터 바이러스를 채집하여 그 특성을 조사하였다. CMV RNA3의 외피단백질 유전자를 포함하는 3' 말단 부분에 대한 특이 프라이머를 이용하여 RT-PCR을 실시한 결과, 예상되었던 약 950 bp의 밴드가 확인되었다. 이 PCR 산물을 이용하여 클로닝을 실시하였으며 분석된 외피단백질유전자 염기서열을 토대로 기존에 알려진 Fny-CMV 외피단백질유전자 염기서열과 비교하였다. 남양주와 안성에서 채집된 각 분리주들은 Fny-CMV 염기서열과의 상동성에 있어 특별한 차이를 보이지 않았지만 염기서열을 이용한 계통발생분석에서는 두 지역간 CMV가 확연히 다른 그룹으로 나타났다. 한편, 분리된 각 CMV의 외피단백질유전자 염기서열을 통해 확인된 아미노산서열과 Fny-CMV의 외피단백질 아미노산 서열을 비교한 결과, 남양주에서 분리된 CMV가 96.8%에서 97.3%의 유사성을 보인 반면, 안성의 고추포장에서 분리된 CMV는 95.9%에서 96.8%의 유사성을 보였다. 특히 남양주에서 분리된 CMV와 Fny-CMV 모두 88번째 잔기에서 Lysine(K)을 포함하지만 안성에서 분리된 CMV는 Arginine(R)을 포함하였으며, 91번째 잔기에서 전자는 Leucine(L)을 포함하지만 후자는 Valine(V)을 포함하는 것이 확인되었다. 이 같은 결과를 종합해볼 때, 남양주와 안성의 고추에서 각각 분리된 CMV는 서로 다른 지역적 특색을 나타내는 것으로 확인되었다.
PCR증폭기술 및 무세포 단백질 발현 기술의 융합을 통하여, 여러 형태로 서열의 일부가 결손된 단백질들을 고속으로 발현할 수 있는 시스템을 구축하였다. Exonuclease 및 endonuclease에 대한 mRNA의 안정성 향상을 통하여, PCR 증폭을 통해 획득한 선형 DNA로부터의 안정적인 단백질 발현이 가능하였다. 동일한 플라스미드로부터 출발하여 수 시간 이내에 C-말단의 아미노산서열이 순차적으로 제거된 다양한 형태의 트랜스아미나제 Vf의 활성변화를 확인할 수 있었으며 이같은 기술은 각종 효소 단백질의 서열-활성 상호관계의 연구를 위한 유용한 기반을 제공할 것으로 기대된다.
대부분의 생물학 실험실에서는 스퀸싱 실험으로 얻어진 서열조각에 대해 어셈블리 과정을 통해 획득된 일치된 서열을 서열 실험파일 형태로 저장한다. 이러한 서열 파일형태로 서열 데이터를 저장하면 사용자의 임의로 서열 정보 수정 및 서열 정보의 중복 등 서열 데이터에 대한 일관성 있고 무결성 있는 저장 관리가 어렵다 또한 이질적 데이터 및 포맷을 통한 다양한 생물학적 분석이 요구된다. 따라서 이 논문에서는 시퀸싱을 통해 생성된 유전체 및 단백질 서열 데이터의 자장관리를 위해 서열 정보의 편집, 저장 및 검색과 서열 파일 포멧 변환을 수행하는 서열 정보관리 시스템의 구현을 목적으로 한다. 서열 저장시 서열 버전의 생성 및 검출을 위해 능동 데이터베이스의 트리거를 이용하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 또한 서열정보 분석을 위해 이질적인 서열 포맷간의 포맷 변환은 서열 및 관련된 정보를 XML로 표현하고 포맷간의 매핑정보를 XML의 스타일 언어인 XSL을 적용하여 수행한다. 그러므로 원시 소스 변경시 영향을 적게 받으므로 이질적인 포맷간의 파서를 이용한 포맷 변환 보다 효율적이다.
DNA 클로닝과 조작기술의 발전은 어떤 유전자의 특정한 위치에 선택적으로 돌연변이를 도입할 수 있는 site-specific mutagenesis 기술을 창출해 내었다. 이 기술로 DAN 염기의 치환, 결실, 삽입등을 클론된 유전자에 직접 도입할 수가 있게 되어 생체의 유전자 조작이나 유전자의 산물인 단백질의 구조와 기능을 의도적으로 변화시키는 protein engineering에 광범위하게 이용되고 있다. Protein engineering은 주로 단백질의 촉매 및 생리활성의 증가, 효소의 특성및 기질 특이성의 변화, 단백질 구조의 안정화 및 내염성 증가, 분자량의 감소, 효소및 생리활성 단백질의 구조의 안정화및 내열성 증가 등에 활용되고 있으며 산업적 유용성이 큰새로운 단백질의 창조에도 기여할 것으로 기대를 모으고 있다. Site-specific mutagenesis 기술로 현재 가장 널리 이용되는 것이 in vitro상에서 수행하는 oligonucleotide-directed site specific mutagenesis이다. 이 방법은 생화학적으로 합성한 특정한 염기서열을 가진 oligonucleotide들을 일종의 mutagen으로 사용하거나 효소적 DNA 합성을 위한 primer로 사용하여 클론된 DNA의 염기서열을 선택적으로 개조하거나 혹은 다른 조작을 하는 것이다. 여기서는 돌연변이율을 높이는 여러가지 개량된 방법들이 나왔으며 그중의 몇가지를 소개하였다.
motif란 기능적으로 유사한 단백질 군의 아마노산 서열들에 공통적으로 나타나는 일정한 패턴이나 부분서열을 말한다. 본 논문에서는 motif들로 각 단백질의 특성을 표현한 다음, 이것을 기초로 유사성을 비교하여 단백질들을 기능적으로 유사한 여러개의 계층적 군으로 나누는 군집화 방법을 소개하였다. 영역 특성상 확장성과 계층성을 가지는 신경망 GHSOM을 군집화 알고리즘으로 사용하였고, 실제 307 개의 단백질들에 대한 군집화 실험을 통해 그 효과를 확인해보았다.
후성유전은 DNA 염기서열이 변화하지 않은 상태에서 특별한 후성적 조절 기전에 의해 유전자의 발현 양상이 변하는 현상이다. 후성적 조절 기전에는 DNA의 메틸화(methyaltion)와 히스톤 단백질의 변형(modification), non coding RNA에 의한 조절 등이 포함되는데, 이 중 DNA 메틸화 정도에 대한 패턴 분석은 후성유전을 이해하는 중요한 접근방법 중 하나이다. 네트워크와 DNA 메틸화 분석을 위하여 면역관련 264개 유전자들의 -2000bp ~ +200bp사이에 있는 DNA 염기 서열 정보를 추출하였다. 또한 면역관련 단백질들의 상호작용 정보를 이용하여 네트워크를 구축하고 여기에 메틸화 정보를 적용하여 상호작용과 메틸화 모티프와의 관계를 분석하였다. 메틸화 모티프 정보를 적용한 단백질 네트워크에서는 기존 단백질 네트워크보다 더 복잡한 구조를 이루고 있었다. 이러한 구조는 동일한 메틸화 모티프들이 여러 유전자들의 활성을 조절할 것으로 사료된다. 단백질 상호작용 네트워크에 모티프를 적용한 분석은 새로운 후성유전학적 연구를 위한 접근 방법으로 이용될 수 있을 것이다.
최근 바이오 인포매틱스 분야의 발전에 따라 방대한 양의 유전체 데이터에 대한 연구가 진행되고 있으며, 이러한 데이터를 효율적으로 다루기 위해 다양한 형태의 파일과 데이터베이스들이 사용되고 있다. 하지만 표준화의 미비로 인하여 데이터의 관리 및 변환에 어려움이 많다. 따라서 이 논문에서는 시퀀싱을 통해 생성된 유전체 및 단백질 서열 데이터의 통합 저장 관리를 위해 서열 정보의 편집, 저장 및 검색과 서열 파일 포맷 변환을 수행하는 서열 정보관리 시스템의 구현을 목적으로 한다. 이러한 요구사항을 만족시키기 위해 바이오 인포메틱스 데이터를 다루기 위한 표준으로 BSML(Bioinformatic Sequence Markup Language)을 채택하고 이질적 플랫파일들은 DTD를 기반으로 BSML 스키마로 통합 및 저장한다. 그리고 객체 관계 데이터베이스 특성을 적용하여 XML 문서를 보다 쉽게 저장 관리하고 범위 또는 구조적 질의에 효율적인 XPath 질의 처리를 위한 시스템을 개발하였다.
GPCR(Gprotein-coupled receptors) 패밀리(family)는 세포막 단백질로서, 외부 신호를 세포막을 경유하여 세포 내로 전달하는 신호전달 기전에서 중요한 역할을 담당한다. 그러나 GPCR마다 다양하고 복잡한 조절기전을 보이며 매우 특이적인 신호전달 기전을 가지는 것으로 알려져 있다. GPCR의 구조적인 특징과 패밀리 및 서브패밀리 등은 기능별로 잘 알려져 있는데 과거 GPCR을 찾아내는 연구 중에 가장 기본이 되는 일이 주어진 단백질 서열로부터 GPCR을 분류하는 일이다. 이미 발견된 GPCR들을 가지고 수학적인 모델을 이용하여 보다 정확하게 분류하는 연구가 주로 진행되어 왔다. 본 논문에서는 단백질의 기능이 입체적 구조에 의해 결정되는 점에 착안하여 두 GPCR의 아미노산 서열의 유사도가 낮은 경우에 그 2차 구조의 서열을 비교함으로써 기존의 발견된 GPCR의 데이터베이스에서 동일한 기능을 가졌을 것으로 추정되는 미지의 GPCR을 검출하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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