생명체 내에서 나타나는 네트워크 중 하나인 대사 경로는 화합물의 상호 관계를 그래프를 통해 표현된다. 대사 경로는 본질적인 복잡성 때문에 대사 경로 내의 흐름을 한 눈에 알 수 있도록 가시화하여 보여 주는 도구가 반드시 필요하다. 이러한 가시화 도구의 경우 노드수가 증가할수록 에지 교차가 기하급수적으로 증가하는 문제가 있다. 따라서 유전체 수준의 대사 경로를 연구하기 위해서는 대사 경로 그래프 레이아웃 상에 나타나는 에지 교차를 줄이는 것이 시각화의 매우 중요한 부분이다. 본 논문은 생물학에서의 대사 경로에 대한 시각화를 위한 2-계층을 이용한 대사 경로 레이아웃 알고리즘을 제안한다. 대사 경로의 구조적 특징을 고려하여 대사 경로 그래프에 존재하는 주요 컴포넌트인 환형 컴포넌트 또는 연결성 높은 노드를 찾아 상위 계층에 레이아웃 하고 나머지 부분그래프는 하위 계층에 레이아웃 한다. 제안한 대사 경로 레이아웃 알고리즘은 유연성 있는 대사 경로 분석의 기초가 된다.
'생물정보학'이란 생물학적 데이터를 처리, 가공하여 정보를 얻어내는 연구 분야로 이 중 대사체학은 대사 경로 네트워크를 가시화하여 생명 활동을 이해하고자 하는 분야로, 대사 경로 내의 흐름을 한 눈에 알 수 있도록 가시화하여 보여 주는 도구가 반드시 필요하다 따라서 본 논문에서는 새로운 '대사 경로 드로잉 알고리즘'을 제안하였다. 대사 경로 그래프의 구조로는 이분 그래프를 이용하여 가독성을 높였으며. 이 그래프가 척도 없는(scale-free) 네트워크 구조라는 것과 구조적으로 환형, 계층적 선형 컴포넌트를 가진다는 것을 고려하여 사이즈가 큰 그래프도 적절하게 드로잉 하도록 하였다.
이 논문에서는 분산된 생물학의 대사 네트워크들이 있을 때, 이를 통합하지 않은 상태에서 경로검색을 하는 분산 알고리즘을 제안한다. 대사 네트워크는 여러 데이터베이스에 존재하며 서로 중복되는 데이터를 가지고 있다. 제안한 방법은 네트워크 사이의 중첩이 있는 부분을 하이퍼 노드로 하고, 네트워크 자체는 하이퍼 에지로 하는 추상 하이퍼 그래프를 만들어서, 이를 이용한 상위수준의 경로를 구축한다. 각 네트워크내의 중첩된 영역간의 경로를 미리 계산해 둔 다음, 상위수준의 경로에 기반하여 분산된 대사네트워크 간에 존재하는 경로를 검색한다. 추상 하이퍼 그래프는 데이터베이스를 하이퍼 노드로 하는 것에 대한 경로탐색을 한 다음, 그 경로에 따라 데이터베이스 내에 존재하는 대사경로를 탐색한다. 이때 존재하는 대사경로가 많기 때문에 각각의 대사경로를 하이퍼 노드로 하는 추상 하이퍼 그래프를 만들어 경로를 탐색하고 나서 그 하위 노드에 대해 경로탐색을 한다. 이는 분산된 네트워크를 통합할 저장 공간 및 탐색시간을 줄일 수 있다는 장점이 있다.
서로 다른 종에서의 대사 경로를 비교하는 것은 아직 밝혀지지 않은 유전자를 찾는 문제에 있어 매우 중요하다. 많은 대사 경로 시각화가 제시되었지만 생물학자들은 대사 경로를 단순히 보는 것뿐만 아니라 비교하는 시각화를 필요로 한다. K-Viz는 KEGG 기반의 대사 경로를 위한 시각화 툴이다. 다른 종의 대사 경로를 비교하기 위해 KEGG의 PathComp와 같은 경로를 서로 다른 색으로 표현하는 방법과 각 종에서의 경로를 테이블로 보여준다. K-Viz는 생물학자들이 서로 다른 종에서의 대사 경로 비교를 이해하는데 도움을 준다.
'생물정보학'이란 생물학적 데이타를 처리, 가공하여 정보를 얻어내는 연구 분야로 이 중 대사 체학은 대사 경로 네트워크를 가시화하여 생명 활동을 이해하고자 하는 분야로, 대사 경로 내의 흐름을 한 눈에 알 수 있도록 가시화하여 보여 줄 수 있는 도구가 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 새로운 '대사 경로 드로잉 알고리즘'을 제안하였다. 대사 경로 그래프의 구조로는 이분 그래프를 이용하여 가독성을 높였으며, 이 그래프가 척도 없는(scale-free) 네트워크 구조라는 것과 구조적으로 환형, 계층적, 선형 컴포넌트를 가진다는 것을 고려하여 사이즈가 큰 그래프도 적절하게 드로잉 하도록 하였다.
대사체학은 대사 경로 네트워크를 통해 생명 활동을 이해하고자 하는 분야로서, 대사 경로 내의 흐름을 한 눈에 알 수 있도록 가시화하여 보여 주는 도구가 반드시 필요하다. 이러한 가시화 도구의 경우 노드수가 증가할수록 에지 교차가 기하급수적으로 증가하는 문제가 있다. 따라서 유전체 수준의 대사경로를 연구하기 위해서는 대사 경로 그래프 레이아웃 상에 나타나는 에지 교차를 줄이는 것이 시각화의 매우 중요한 부분이다. 본 논문에서는 대사 경로의 구조적인 특징에 기반한 3차원 공간 상에 대사 경로 그래프를 레이아웃해 주는 모듈을 설계, 구현하였다. 2-계층 레이아웃을 이용하여 대사 경로 그래프를 계층적으로 레이아웃함으로써 표현영역을, 3차원으로 확장시키고 기존의 2차원 레이아웃 알고리즘 적용시 번번히 나타나는 에지 교차의 수를 감소시키는 결과를 얻었다.
기존의 레이아웃 알고리즘은 경로의 가독성과 속도 등에 주안점을 두어 개발되었다. 따라서 이러한 시스템의 경우 노드수가 증가할수록 에지 크로싱이 기하급수적으로 증가하는 문제가 있는데, genome scale에서의 대사 경로를 연구하기 위해서는 대사 경로 그래프 레이아웃 상에 나타나는 에지 크로싱을 줄이는 것이 시각화의 매우 중요한 부분이다. 대사 경로는 효소에 의한 화합물 간의 변화를 보여주는 네트워크로서, 대부분 척도 없는 네트워크 구조를 갖는다는 것이 알려져 있다. 이러한 대사 경로의 구조적 특징을 고려하여 에지 크로싱을 최소화하는 대사 경로 레이아웃 방법을 제안하고, 그 결과 노드수의 증가에 따른 에지 크로싱의 급격한 증가현상이 $37\~40\%$의 감소된 결과를 나타냈으며, 노드수가 증가하더라도 에지 크로싱이 오히려 감소하는 경우도 관찰되었다.
대사 공학의 발전과 함께 생물체에 유전자 재조합기술과 관련 분자생물학 및 화학공학적 기술을 이용하여 새로운 대사회로를 도입하거나 기존의 대사회로를 제거 증폭 변경시켜 세포나 균주의 대사 특성을 조절하는(directed modification) 일련의 기술들이 가능해지고 있다. 하지만 이러한 대사회로를 조절하기 위해서는 많은 선행 연구에 대한 고찰이 필요하며, 일선 연구자들은 방대한 선행 자료를 검색하고 일일이 읽으면서 자신에게 필요한 정보를 수집하고 있다. 따라서 효율적으로 대사 모델을 구축하고, 방대한 대사관련 연구논문으로부터 대사흐름 관련 정보를 자동으로 추출하는 기술의 개발이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 대사경로 재구축을 위한 서열과 패턴 기반의 텍스트 마이닝 기법을 제안한다. 제안된 기법은 웹 로봇을 이용하여 최신의 논문을 반자동적으로 수집하고 이를 이용하여 최신의 논문을 로컬 데이터베이스로 구축한다. 또한 생물학 개체명의 인식율을 높이기 위해 유전자 온토로지를 이용하며, NCBI에서 제공하는 Tokenizer 라이브러리를 이용하여 개체명의 파괴 없이 인식할 수 있게 하였다. 본 연구에서 제안한 텍스트 마이닝 기법에서는 패턴을 이용하여 논문으로부터 대사경로 지식을 추출하게 되므로 올바른 패턴을 확보하는 것이 중요한 문제이다. 논문에서는 패턴의 수집을 위하여 대표적인 대사 경로 전문 사이트인 일본의 KEGG 경로 데이터베이스에서 추출한 Glycosphingolip건 종에 대한 20,000 여건의 논문에서 66개의 패턴을 추출하였다. 제안된 기법의 유효성을 입증하기 위하여 Glycosphingolipid종의 GLS 대사경로 19개 개체명을 이용하여 시스템을 평가하였다. 그 결과 논문 125,907건에 대하여 정확도 96.3%, 재현을 95.1%, 처리시간 15초의 성능을 보였다. 본 논문에서 제안된 시스템은 대사 경로 재구축에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
대사 경로를 자동으로 레이아웃 해주는 시스템에 있어 노드 수가 일정수 이상으로 증가할수록 에지 크로싱이 기하급수적으로 증가하는 문제가 있다. 따라서 유전체 수준에서 대사 경로간의 관계(Cross-talk) 등을 살펴보기 위해서는 레이아웃 상에 나타나는 에지 크로싱을 줄이고 이를 압축하여 표시할 필요가 있다. 이는 개개의 대사경로에 대한 레이아웃 분만 아니라 대사 경로간의 관계 등 다양한 단계와 방식의 레이아웃이 가능한 시스템이 필요하기 때문이다. 본 논문에서는 레이아웃 상에 나타나는 에지 크로싱에 의한 가독성 저해를 피하기 위하여 대상 경로 상에 존재하는 연결성 높은 부그래프를 찾는 모듈을 개발하였다. 또한 각각의 부그래프를 슈퍼노드로 치환하는 방식을 적용함으로써 대사 경로를 이해하기 쉽도록 하였다. 또한 이러한 과정은 반복적, 혹은 역방향으로 실행할 수 있도록 하였다. 실험결과, 대사 경로 상에 존재하는 연결성 높은 부그래프들은 그래프밀도값 Q가 0.8로 나타나, 단백질 상호작용 네트워크에 비하여 희소한(sparse) 네트워크 구조를 보임을 알 수 있었다.
대사경로 3,490개가 고세균 471종에 분포하는 정도를 MetaCyc database의 자료를 이용하여 분석하였다. 대사경로의 수는 고세균의 종류에 따라 13~184개가 존재하였다. 모든 고세균에 공통적으로 존재하는 대사경로는 없었으며 470종의 고세균에 UTP and CTP de novo biosynthesis와 tRNA charging의 대사경로가 존재하였다. 고세균들에 분포하는 상위 12개의 대사경로 중에서 핵산관련이 5개, 단백질관련이 5개 그리고 생체의 여러 반응에 참여하는 cofactor인 S-adenosyl-L-methionine (SAM)의 생합성 대사경로와 효소의 활성에 필수적인 번역 후 변형에 필요한 phosphopantothenate biosynthesis III (archaea)의 대사경로로 나타나 핵산과 물질대사와 관련된 단백질의 중요성을 알 수 있었다. 대사경로 보유 계통수에서 구한 distance value를 이용하여 고세균의 각 강(class)을 평균과 표준편차로 나누었을 때, 2개의 그룹과 기타로 나뉘어져 대사경로의 분포가 다양한 것으로 나타났다. 본 연구결과는 기초과학 이외에 약물개발 등에도 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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