정보의 시각화는 추상적 정보를 직관적으로 이해하기 쉽도록 시각적으로 명확하게 표현하는 방법을 말한다. 대용량의 바이오 데이터를 다루는 생물정보학(bioinformatics) 분야에서는 컴퓨터의 높은 성능을 활용하여 수많은 유전학적 데이터들을 분석하고 있다. 다양한 생물정보학 실험에서 전사체는 특정한 조건에서 발현된 RNA의 총합을 말한다. 분석된 전사체 정보는 텍스트형태로 제공이 되는데 이를 사용자가 수작업으로 비교하는 데에는 한계가 있다. 따라서 분석된 전사체 정보를 효과적으로 인지할 수 있도록 시각화하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 그래프 라이브러리인 yFile을 활용하여 추정된 전사체를 실시간으로 시각화하여 제공하는 방법을 제안한다. GTF파일을 입력받아서 데이터베이스에 저장하고 이 정보를 이용하여 그래프를 생성한다. 실험 결과는 전사체를 시각화 하는 방법을 통하여 다양한 전사체 정보를 알아 낼 수 있고, 최종적으로는 novel gene을 찾는 것이 가능할 것으로 기대한다.
생물정보학은 컴퓨터를 이용하여 방대한 양의 생물학적 데이터를 처리하고 그 결과를 분석하는 학문으로서 IT의 고속성장과 맞물려 점차 그 활용도를 넓혀가고 있다. 특히 의학, 생명과학 연구에 사용되는 데이터는 그 종류도 다양하고 크기가 매우 큰 것이 일반적인데, 이의 처리를 위해서는 고속 네트워크가 바탕이 된 그리드-컴퓨팅(Grid-Computing) 기술 접목이 필연적이다. 고속 네트워크 기술의 발전은 슈퍼컴퓨터를 대체해 컴퓨터 풀 내에 분산된 시스템들을 하나로 묶을 수 있는 그리드-컴퓨팅 분야를 선도하고 있다. 최근 생물정보학 분야에서도 이처럼 발전된 고성능 분산 컴퓨팅 기술을 이용하여 데이터의 신속한 처리와 관리의 효율성을 증대시키고 있는 추세이다. 그리드-컴퓨팅 기술은 크게 데이터 가공을 위한 응용 프로그램 개발과 데이터 관리를 위한 데이터베이스 구축으로 구분 지을 수 있다. 전자에 해당하는 생물정보 연구용 프로그램들은 mpiBLAST, ClustalW-MPI와 같은 MSA서열정렬 프로그램들을 꼽을 수 있으며, BioSimGrid, Taverna와 같은 프로젝트는 그리드-데이터베이스 (Grid-Database)기술을 바탕으로 개발되었다. 본 고에서는 미지의 생명현상을 탐구하고 연구하기 위하여 현재까지 개발된 그리드-컴퓨팅 환경과 의생명과학 연구를 위한 응용 프로그램들, 그리고 그리드-데이터베이스 기술 등을 소개한다.
기존의 생물정보학 연구는 전체 서열들의 매칭을 통한 상동성 연구에 중점을 두고 진행되어 왔다 최근에 서열 데이터베이스의 급격한 증가와 게놈 정보가 축적됨에 따라 서열로부터 다양한 정보를 얻기 위해 서열 데이터 분석에 마이닝 기법을 접목시키고자 하는 다양한 기술들이 제안되고 있다. 단백질과 DNA의 서열 비교는 생물정보학의 기본 작업 기운데 하나이다. 신속하고 자동화 된 서열 비교 능력은 새로운 서열에 대한 기능 판별 및 분석 등 모든 작업을 용이하게 한다 본 논문에서는 동종의 단백질 서열들을 다중 정렬하여 일치하는 구간을 찾아내고, 그 구간에서 아미노산 코드와 위치정보를 이용해 동종 서열들 간의 특정한 패턴 규칙을 찾아내고, 새로운 서열에서 어떤 서열 필턴 특징이 발생하는지를 찾아냄으로써 서얼을 분류하는 방법을 제안한다.
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.
많은 생물학적 데이터베이스와 도구들이 네트워크 상에서 이용 가능하다. 데이터베이스와 도구를 효과적으로 활용하면, 비용을 줄이면서 우수한 품질의 분석결과를 얻을 수 있다. 이 논문에서는 서열분석시 관련된 서열을 자동으로 수집하여, 아미노산 서열로 변환하는 도구에서 대해서 소개한다. 개발된 도구는 필요한 서열을 주어진 질의를 기반으로 하나의 DNA 서열 정보와 관련된 서열을 검색하도록 하고, 분석자가 관심 있는 항목을 쉽게 선택하게 하여, 이것을 아미노산 서열로 번역하고, 찾은 ORF를 기반으로 유사한 것을 추천하고, 번역된 ORF 서열과 어울리는 관련된 모든 정보를 검색하는 분석 과정을 자동화한 것이다.
현재 생물정보학에서는 무수히 많은 생물들에서 엄청난 양의 EST(expressed sequence tag) 정보가 나온다. 본 논문에서는 그런 정보들을 가지고 대사경로를 유추할 수 있는 전문가 시스템을 개발하고자 한다. 현재까지의 대사경로 탐색은 발견해 놓은 데이터를 가지고 전부 수작업으로 이루어진다. 그러한 과정을 자동화 시키고자 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 전문가 시스템을 활용하여 생물정보학의 EST(expressed sequence tag) 데이터에서 효율적으로 대사경로를 찾을 수 있도록 하는 방안을 제시한다.
최근 한의학에 대한 과학적 접근이 진행되면서 한약재 성분의 효능을 검증하고자 하는 다양한 분자 생물학 분야의 연구가 진행되고 있다. 하지만 관련 한약재의 주요 성분과 관련된 생화학적 기작을 손쉽게 검색할 수 있는 시스템이 갖추어져 있지 못한 실정이다. 본 연구는 국내 한약재에 대한 약효 성분과 생물학적 기작에 대한 정보를 수집 및 텍스트마이닝을 수행하여 한약재 정보 데이터베이스를 구축하고자 하였다. 연구자가 손쉽게 분석된 한약재의 화합물, 유전자 그리고 생물학적 상호작용 정보를 검색할 수 있는 웹사이트 원형을 개발하였다. 문헌 분석결과 한의학분야 주요 화합물 및 유전자/단백질 정보를 추출할 수 있었고 현대 한의학 연구 현황의 특징을 보여주었다. 분석된 결과는 웹을 통해 한약재별 PubMed 문헌 정보와 관련된 한약재의 약재 정보 및 생물학적 상호작용 정보를 가시화하여 볼 수 있도록 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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