신경아세포종은 미분화된 신경외배엽 세포로부터 유래한 신경능세포에 의해 형성된 소아기에 보는 가장 많이 발생하는 악성 종양 중 하나이다. 신경아세포종인 Neuro-2a 세포는 신경세포의 분화, 세포사 억제 효능, 세포독성 검정 등에 활용되고 있다. Neuro-2a 역시 다른 신경아세종과 같이 염색체 변이를 가지고 있지만, 이에 대해 고밀도의 게놈수준에서 염색체 변이에 대해 보고된 바가 없다. 본 연구에서는 고집적 마이크로어레이(최소 43,000 개의 코딩, non-코딩 유전자 서열이 집적된 마이크로어레이)기반의 비교유전체보합법을 활용하여, 고해상도의 Neuro-2a 유전체 이상을 분석하였다. 마이크로 어레이 데이터는 Hidden Markov Model을 활용하여, 유전체 변이를 double loss, single loss, normal, single gain 그리고 amplification으로 나누어 분석하였다. Neuro2a는 MYCN 유전자의 증폭은 관찰되지 않았고, GDNF, BDNF, NENF등의 neurotrophic factor 가운데 NENF의 gain 현상이 관찰 되었다. 염색체의 이상은 4,8,10,11,15번에서 발견되었으며, 염색체 3,17,18,19에서는 전부 20개 미만의 염색체 이상이 발견되었다. 염색체 이상이 연속적으로 일어난 부위 중 gain으로서 가장 긴 부분은 Chr8:8,427,841-35,162,415의 약 26.7 Mb이며, single loss로서 가장 긴 곳은 Chr4:73,265,785-88,374,165의 약 15.1 Mb였다. 염색체의 위치는 UCSC 데이터베이스 (UCSC mm8, NCBI Build 36)에 근거하였다.
최근 마이크로어레이 데이터를 기반으로 두 개의 샘플 그룹간에 유의한 발현 차이를 나타내는 생물학적 기능 그룹을 검출하기 위한 유전자 집합 분석(gene set analysis) 연구가 많은 주목을 받고 있다. 기존의 유의 유전자 검출 연구와는 달리, 유전자 집합 분석 연구는 유의한 유전자 집합과 이들의 기능적 특징을 함께 검출할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 이유로 최근에는 PAGE, GSEA 등과 같은 다양한 통계적 방식의 유전자 집합 분석 방법들이 소개되고 있다. 특히, PAGE의 경우 두 샘플 그룹간의 유전자 발현 차이를 나타내는 스코어의 분포가 정규 분포임을 가정하는 모수적 접근 방식을 취하고 있다. 이러한 방법은 GSEA 등과 같은 비모수적 방식에 비해 계산량이 적고 성능이 비교적 우수한 장점이 있다. 하지만, PAGE에서 유전자 발현 차이를 정량화하기 위한 메트릭으로 사용하고 있는 AD(average difference)의 경우, 두 그룹간에 절대적 평균 발현 차이만을 고려하기 때문에 실제 유전자의 발현값 크기나 분산의 크기에 따른 상대적 중요성을 반영하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위해 실제 유전자의 발현값 크기나 그룹 내 샘플들의 분산 정보 등을 스코어 계산에 함께 반영하는 WAD(weighted average difference), FC(Fisher's criterion), 그리고 Abs_SNR(Absolute value of signal-to-noise ratio)을 모수적 방식의 유전자 집합 분석에 적용하고 이에 따른 유의 유전자 집합 검출 결과를 실험을 통해 비교 분석하였다.
유전자들의 그룹은 복잡한 상호작용들을 통해 세포의 기능이 조절되며 이러한 상호작용을 하는 유전자 그룹들을 유전자 조절 네트워크 (GRNs: Gene Regulatory Networks)라고 한다. 이전의 유전자 발현 분석 기법인 군집화와 분류는 단지 상동성에 의한 유전자들 사이의 소속을 결정하는 데에는 유용하나 분자 활동에서의 같은 클래스에서 발견되어지는 유전자들 사이의 조절 관계를 식별할 수 없다. 더욱이 유전자들이 어떻게 연관되는 지와 유전자들이 서로 어떻게 조절하는지에 대한 매커니즘의 이해가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 시계열 마이크로어레이 데이터로부터의 유전자들의 조절 관계를 발견하기 위해서 빈발 패턴 마이닝과 연쇄 규칙을 이용한 새로운 접근법을 제안하였다. 이 기법에서는 먼저, 빈발 패턴 마이닝 적용을 위한 적절한 데이터 변환 방법을 제안하였고 FP-growth을 이용하여 유전자 발현 패턴들을 발견한다. 그런 다음, 연쇄 규칙을 이용하여 빈발한 유전자 패턴들로부터 유전자 조절 네트워크를 구축하였다. 마지막으로 제안된 기법의 검증은 공개된 유전자들의 조절 관계와 실험 결과의 일치함을 보임으로써 평가하였다.
우리나라 암 발생빈도 중 간암은 위암에 이어 두 번째로 흔한 암으로서 조기에 발견될 경우는 치료성적이 우수하여 조기 발견이 대단히 중요시된다. 본 시스템은 간암의 조기발견을 위한 생체 정보 예측 시스템으로, 간암으로 확진된 환자 와 간암이외의 대조군의 혈청을 바이오칩에 반응시켜 압타머 단백질 바이오칩 프로파일을 기계학습을 통해 분류하는 시스템이다. 본 논문에서는 총 85샘플로 구성된 간암 확진환자와 310샘플로 구성된 간암이외의 대조군의 혈액시료를 1149의 서로 다른 올리고로 구성된 압타머 단백질 바이오칩에 반응시켜 획득한 데이터를 인공신경망을 통해 분석한 결과 95.38~97.95%의 분류 성능을 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.1079-1094
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2014
상호정보 (mutual information)를 이용한 변수 선택법은 반응변수와 설명변수간의 선형적인 연관성뿐만 아니라 비선형적인 연관성을 감지하며, 설명변수 사이의 연관성도 고려하는 좋은 변수선택 방법이다. 하지만 고차원 자료에서 상호정보를 추정하기가 쉽지 않아 이에 대한 연구가 필요하다. Cai 등 (2009)은 조건부 상호정보를 이용한 전진선택법과 가지치기법을 이용하여 이러한 문제를 해결하였으며, 마이크로어레이 자료와 같은 고차원 자료에서 조건부 상호정보를 이용한 변수 선택법으로 선택된 변수들로 구성된 SVM의 분류 성능이 SVM-RFE 및 기존의 필터링 방법으로 선택된 변수들로 구성된 SVM의 분류 성능보다 뛰어남을 보였다. 하지만 조건부 상호정보를 추정할 때 사용된 Parzen window 방법은 변수의 수가 많아질수록 변수 선택 시간이 길어지는 단점으로 인해 이에 대한 보완이 필요하다. 본 논문에서는 조건부 상호정보 계산 시 필요한 설명변수의 분포를 다변량 정규분포로 가정함으로써 변수선택을 위한 계산시간을 단축시키며 동시에 변수선택의 성능을 향상시키고자 한다. 반면, 설명변수의 분포를 다변량 정규분포로 가정한다는 것은 강한 제약이 될 수 있으므로 이를 완화시킨 Edgeworth 근사를 이용한 조건부 상호정보 기반의 변수 선택법을 제안한다. 실증분석을 통해 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 살펴보았으며, 기존의 조건부 상호정보 기반 변수 선택법에 비해 계산 속도나 분류 성능 면에서 우수함을 보였다.
정보력 있는 유전자는 특정한 실험 조건의 특성을 나타내주는 발현수준의 유전자를 의미한다. 이 유전자들은 여러 집단 간의 발현수준에서 유의한 차이를 보여주며, 실제로 집단 간의 차이를 유발하는 유전자일 확률이 높아 특정 생물학적 현상과 관련 있는 정보적 유전자를 찾는 연구에 이용될 수 있다. 본 논문에서는 먼저 그 동안 제안된 여러 표준화 방법들 중에서 가장 널리 사용되고 있는 방법들을 이용하여 데이터를 표준화 한 후 제안한 유사성 척도 조합 방법으로 정보력 있는 유전자들을 추출할 수 있는 시스템을 고안하였다. 다층퍼셉트론 신경망 분류기를 이용하여 각 표준화 방법들의 성능을 비교분석하였다. 그 결과 Lowess 표준화 후 피어슨 적률 상관 계수와 유클리디안 거리 계수 조합을 이용하여 선택된 200 유전자들을 멀티퍼셉트론 신경망 분류기로 분류한 결과 93.84%의 향상된 분류 성능을 보였다.
산전 진단에서 유전자 검사는 임상 관리 및 부모의 의사 결정에 중요한 정보를 제공하고 있다. 지난 여러 해 동안 G-banidng 핵형 분석, 형광성 제자리 교잡 방법, 염색체 마이크로어레이 및 유전자 패널과 같은 세포유전학적 검사 방법들이 일반적인 산전 진단의 검사의 일부가 되어 발전해 왔다. 그러나 이러한 각각의 방법은 한계를 가지고 있으며 각각의 진단 기술의 단점들을 보완할 수 있는 혁신적인 검사 방법의 도입의 필요성이 매우 필요한 시점이다. 최근 차세대 염기서열 분석에 기반한 유전체 분석 방법의 도입은 현재의 산전 진단에서의 관행에 많은 변화를 주고 있다. 이렇게 산전 진단에서의 유전체 단위의 염기서열 분석은 정교한 해상도와 높은 정확도를 통해 데이터를 빠르게 분석하고 비용을 감소시키는 기술의 혁신을 보여주고 있다. 따라서 본 논문에서는 시퀀싱 기반 산전 진단의 현재 상태와 관련 과제 및 미래 전망에 대하여 검토해 보았다.
우리나라 암 발생빈도 중 간암은 위암에 이어 두 번째로 흔한 암으로, 초기에는 특이 증상이나 증후 없이 서서히 진행되는 경우가 많아 증상이 생긴 후 간암으로 진단될 경우, 대부분 마땅한 치료방법이 별로 없어 어떠한 치료를 해도 환자의 예후는 불량하나, 조기에 발견될 경우는 치료성적이 우수하여 조기 발견이 대단히 중요시된다. 본 시스템은 간암의 조기발견을 위한 시스템으로, 간암으로 확진된 환자와 간암이외의 대조군의 혈액을 바이오침에 반응시켜 바이오칩 프로파일을 기계학습을 통해 분류하는 시스템이다. 본 논문에서는 총 50샘플로 구성된 간암환자 와 100샘플로 구성된 간암 이외의 대조군의 혈액시료를 1149의 서로 다른 올리고로 구성된 바이오칩에 반응시켜 획득한 데이터를 인공신경 망을 통해 분석한 결과 $92{\sim}96%$의 분류 성능을 보였다.
건조 스트레스는 작물의 생존과 생산성을 결정하는데 매우 중요한 환경요인이다. 본 연구의 목적은 배추에서 신규 건조 스트레스 저항성 유전자를 동정 검정하는 것이다. 건조 스트레스 하에서 생육된 지부('Chiifu') 배추를 이용하여 제작된 KBGP-24K 마이크로어레이 데이터 분석을 통해 738개의 건조 반응 유전자 중 기능은 밝혀져 있지 않지만, 건조 스트레스 하에서 발현량이 6배 이상 크게 증가한 1개의 유전자를 선발하여 BrDSR(B. rapa Drought Stress Resistance)이라 명명하였다. 이의 검정을 위해 내혼계배추('CT001')에서 BrDSR을 동정한 결과 438bp의 오픈리딩프레임과 145개의 아미노산을 가지고 있음을 확인하였고, 동정된 완전장의 cDNA 염기서열은 형질전환용 과발현 vector인 'pSL100' 제작에 이용하였다. BrDSR이 식물체에서 건조 스트레스 저항성을 향상시켜줄 수 있는지 분석하기 위해 담배 형질전환을 수행하였다. PCR과 DNA 블롯 분석으로 선발된 T1 세대 담배 형질전환체들을 대상으로 quantitative real-time RT PCR 분석을 수행한 결과, 형질전환체의 BrDSR 발현량은 비형질 전환체 보다 2.6배까지 증가하였다. 또한 건조처리 10일째 수행한 표현형 분석에서 BrDSR이 발현되는 담배 형질전환체들이 비형질전환체들 보다 우수한 건조 저항성을 보였다. 연구 결과들을 종합하면 BrDSR은 건조 스트레스 하에서 식물의 생장과 생존에 효과적인 저항성 기능을 할 것으로 기대된다.
본 연구는 배추에서 염 저항성 관련 유전자를 발굴하기 위해 수행되었다. 우선 염처리(250mM NaCl)된 순계배추 'Chiifu'를 이용한 KBGP-24K oligo chip 데이터[BrEMD(B. rapa EST and microarray database)]를 분석하였다. 그 결과, 염처리 시 크게 반응하는 202개의 unigene들을 1차 선발하였고, 이들 중 기능이 정확히 알려지지 않았으나 완전장을 갖추고 있는 1개의 유전자를 최종선발하여 BrSSR(B. rapa salt sensitive resistance)로 명명하였다. BrSSR은 94개의 아미노산으로 번역되는 총 285bp의 오픈리딩프레임을 가지고 있으며, DUF581 도메인을 지니고 있다. 염 저항성을 분석하기 위하여 BrSSR이 과발현된 pSL94 vector를 제작하여 담배에 형질전환시켰다. BrSSR이 과발현된 $T_1$ 세대 담배 형질전환체들은 PCR과 DNA blot 분석에 의해 선발하였다. Quantitative real-time RT PCR 분석 결과, 형질 전환된 담배에서 BrSSR의 발현이 대조군 보다 약 3.8배까지 높게 발현되었다. 이는 RNA blot 분석 결과와도 일치했다. 또한 표현형 분석에서 5일간 250mM NaCl 염 처리 후 BrSSR이 과발현된 형질전환체들이 대조군보다 우수한 염 저항성을 보여 주었다. 위 결과들에 근거하여 염 스트레스 환경 하에서 BrSSR 유전자의 과발현은 식물의 염 저항성을 향상과 매우 밀접한 관계가 있는 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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