생명현상은 다양한 단백질들 간의 상호작용으로 외부의 환경에 대처하고 생명유지를 위한 다양한 생화학반응을 수행한다. 이러한 복잡한 생명현상의 과정을 이해하기 위해서 생명과학자들은 유전자 조절네트워크, 신호전달네트워크, 대사네트워크 등 다양한 종류의 네트워크를 모델링하고 있다. 하지만 각각의 모델링방법은 각 분야별로 다양하게 존재하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이러한 다양한 종류의 생물학적 네트워크를 통합적으로 모델링할 수 있는 통합적 모델링 시스템을 설계하고 구현하였다. 특히 신호전달 과정에 대한 블리온 모델링기법, 유전자 발현조절 및 대사과정에 대한 ODE(Ordinary Differential Equation)모델링 그리고 유전적 표현형을 분석할 수 있는 Flux 모델링을 하나의 모델링 시스템에서 설계 하였다. 또한 이 같은 다양한 종류의 모델링을 지원하기 위해서 SBML포멧을 기준으로 가시적인 모델링 시스템을 구현하였다. 특히 연구자가 모델링한 생물학적 모델이 다른 형태의 모델링기법에도 적용될 수 있도록 전환할 수 있도록 하였다. 이러한 통합적인 모델링 시스템은 향후 복잡해지는 생물학적 네트워크를 손쉽게 모델링 할 수 있는 시스템으로 활용될 것이다.
다양한 위상학적 관계(topological relation)를 분석하는 네트워크 분석은 복잡한 데이터에서 숨어있는 특성과 사실을 발견하는 기술로 최근 빅데이터 분야에서 데이터 분석 핵심 기술로 급부상하고 있다. 본 연구에서는 질병연구에 핵심적인 생물학적 네트워크의 생성 및 사용자 친화적인 네트워크 분석시스템을 개발하였다. 개발한 시스템은 PubMed에서 특정 질병과 관련있는 논문 요약 정보를 자동 수집후 텍스트마이닝을 통해 질병 관련 화합물, 유전자 그리고 상호작용 정보를 추출해 생물학적 네트워크를 생성하는 기능을 제공한다. 또한, 연구자가 손쉽게 생성된 네트워크에 대한 검색 및 다차원 분석을 수행할 수 있는 기능을 제공한다. 마지막으로 개발한 시스템의 우수성을 입증하기 위해 크론병(Crohn's Disease)에 대한 적용사례를 소개한다.
생물학적 유전자 배열에서 다양한 레벨로 분자 세포 간 네트워크를 입증하여 고 처리를 응용하여 수치학적인 표현 모델 분석으로 정보공학 네트워크를 연구한다. 확률적 그래프 모델을 사용하여 네트워크의 계층적 구성 특성을 이용하여 생물학적 통찰력을 확률함수를 응용해 복잡한 세포 간 네트워크에 대한 고 대역 처리 데이터의 근원인 DNA 마이크로 배열을 응용하여 유전자 베이스네트워크 논리를 유전자 표현 레벨로 나타낸다. 유전자 데이터로부터 확률적 그래프 모델들을 추정 및 분석하고 논리적으로 예측하여 확률적 그래프 모델이 정보공학 네트워크로 확장 추론 한다.
유전자의 생물학적 기능을 밝히고 세포 내 상호작용을 이해하는 것은 post-genome era의 가장 중요한 작업 중 하나이다. 세포는 서로 다른 컴포넌트들의 상호작용에 의해 아주 복잡한 네트워크를 구성한다. 생화학적 네트워크에는 metabolic, regulatory, signal transduction과 같은 세포의 프로세스를 포함한다. 이러한 생화학적 네트워크들은 서로 다른 정보체계를 가지고 각기 다른 데이터베이스에 분산되어 저장관리 되고 있다. 따라서 생화학적 네트워크 데이터를 체계적으로 효율적으로 저장, 관리하기 위한 데이터베이스에 대한 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 기존의 생화학적 네트워크 데이터베이스의 장.단점을 분석하고 객체지향 방식에 입각한 새로운 생화학적 네트워크 데이터의 통합을 위한 시스템 모델을 제시한다. 제안된 시스템 모델은 생화학적 네트워크 데이터에 대한 생물학전 관계를 자연스럽게 표현할 수 있는 객체지향 모델을 사용하였다. 또한 생화학적 네트워크 모델을 묘사하기 위한 응용프로그램 사이의 데이터 교환의 표준언어인 SBML[2]스키마를 기반으로 하고 있다.
본 논문에서는 생물학적 네트워크 구성을 개선하기 위해서 노이즈의 영향으로 상관관계가 명확하게 나타나지 않았던 기존의 방법을 보완할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 재귀적응분할 방법으로 상관행렬에서 노이즈의 영향을 줄여 표본간의 상관관계를 명확히 보여 줄 수 있다. 시뮬레이션 결과 네트워크 구성의 오류를 15% 줄여 기존의 방법보다 향상된 결과가 나타났다. 또한, 유전자 발현 데이터를 이용한 실례 연구에서는 원 데이터에 잘 나타나지 않았던 조건별 네트워크 구성이 제안된 방법으로는 잘 분리되어 있는 것을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서 제안된 방법은 유전자 발현 데이터 분석 등의 생물학적 네트워크 구성에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 베이지안 네트워크 학습 방법을 이용한 비교적 적은 양의 샘플 데이터에서 현실적인 네트워크 모델 추론을 위한 효율적인 스코어링 척도를 찾는 것을 목표로 하였다. UPSM, CUPSM, DPSM, BDe(Bayesian Dirichlet) 등을 각각 적용시켜본 결과를 통해 어떤 방법이 가장 적은 샘플의 데이터, 특히 생물학적 데이터에적합한지 알아보았다.
본 논문에서는 생물체의 세포에 존재하는 방대한 단백질들 사이의 복잡한 상화작용 관계 네트워크를 개념화하기 위한 방법을 제안한다. 일반적으로 하나의 단백질은 세포의 특정한 구성요소로서 몇 개의 생물학적 작용에 참여하며 고유의 분자 기능을 수행하게 된다. 즉, 하나의 상호작용 관계 네트워크에 포함된 각각의 단백질들은 구성요소(Cellular Component), 생물학적 작용(Biological Process), 그리고 분자 기능(Molecular Function) 3가지 특징으로 개념화할 수 있다. 또한, 비슷한 특징으로 개념화되는 단백질들은 서로 클러스터링될 수 있기 때문에 단백질 상호작용 네트워크를 일반적인 의미의 개념 네트워크로 표현할 수 있다. 여기서, 단백질 특징을 개념화하기 위해 사용되는 표준개념과 이 개념들 사이의 관계를 정의하는 유전자 온톨로지(Gene Ontology)가 이용된다.
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.
본 논문에서는 단백질 상호작용 네트워크의 복잡성을 제어하고 생물학자가 자신이 설정한 조건을 만족시키는 환경에서 추가적인 다양한 제약 조건을 가하면서 원하는 상호작용 네트워크를 구성하고 조작할 수 있도록 지원하는 Constraints Based Dynamic Protein Interaction Network 이라는 새로운 개념의 단백질 상호작용 네트워크를 소개한다. 본 기법에서는 기존의 단백질 상호작용 네트워크에서 주로 사용하는 단백질 상호작용 정보뿐 아니라 단백질 상호작용에 영향을 미칠 수 있는 개개 단백질의 물리 화학적 특성 및 위치 정보와 상호작용의 환경 정보도 단백질 상호작용 네트워크 구성에 활용한다. 제안된 네트워크상에서 생물학자는 단백질 상호작용 네트워크 구성 조건을 변경하거나 얻어진 네트워크에 변경을 가하면서 점차 자신이 원하는 의미 일은 대사경로 모델을 찾거나, 제약조건의 다양한 조작을 통하여 생물학적 실험을 통하여 얻어진 대사모델의 유효성을 검증하는 것도 가능하다.
한의학 및 중의학 분야에서 네트워크 약리학은 계산학적인 방법을 통해 한약의 분자생물학적인 기전을 연구하기 위해 널리 활용된다. 개별 연구를 위해 사용되는 데이터베이스, 분석기법, 분석기준 등은 다양하나, 대부분의 한의학 네트워크 약리학 연구들은 약재-성분 네트워크 구축, 성분-표적 네트워크 구축, 표적의 해석이라는 유사한 단계로 수행된다. 효율적이고 일관성있는 한의학 네트워크 약리학 분석을 위해서, 우리는 일반적으로 적용할 수 있는 한의학 네트워크 분석 파이프라인 시스템을 설계하고 구현하였다. 우리는 이 시스템의 신뢰성을 약재의 네트워크 약리학 분석을 위해 널리 사용되는 데이터베이스를 활용해서 확인하였다. 제안된 시스템은 다양한 한약에 대한 네트워크 약리학적 분석을 용이하게 하고, 일관성 있는 분석을 도울 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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