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.
Single Nucleotide Polymorphism(SNP)는 인간 유전자 서열의 0.1%에 해당하는 부분으로 이는 각 개인의 체질 및 각종 유전질환과 밀접한 관련이 있다고 알려져 있으며 이 SNP 정보를 이용 각종 질환의 유전적 원인규명에 대한 많은 생물학적 연구가 진행되고 있다. 그러나 아직 SNP를 이용한 효율적인 분석방법에 대한 전산학적 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 대표적인 패턴인식기 중 하나인 Support Vector Machine(SVM)을 이용 한국인의 대표적인 유전질환으로 알려진 위암에 대한 예측율을 실험하였다. 실험 데이터는 간 및 소화기 질환 유전체 센터에서 얻어진 위 질환 환자를 대상으로 하였으며 실험 결과 예측율은 67.3%로 이는 Case Based Reasoning(CBR)방법의 55% 보다 더 좋은 예측 결과를 보였다.
매우 빠른 속도로 발전하고 있는 차세대 염기서열 분석 플랫폼과 최신 생물정보학적 분석도구들로 말미암아, 1,000달러 이하의 가격으로 인간 유전체 염기서열을 해독하고자 하는 궁극적인 목표가 조만간 곧 실현될 수 있을 것 같다. 차세대 염기서열 분석 분야의 급속한 기술적 진전은 NGS 데이터의 분석과 관리를 위한 통계적 방법과 생물정보학적 분석도구들에 대한 수요를 꾸준히 증대시키고 있다. NGS 플랫폼이 상용화되어 쓰이기 시작한 초창기부터, NGS 데이터를 분석하고 해석하거나, 가시화 해주는 다수의 응용프로그램이나 도구들이 개발되어 활용되어 왔다. 그러나, NGS 데이터의 엄청난 범람으로 데이터 저장, 데이터 분석 및 관리 등에 있어서 해결해야 할 많은 문제들이 부각되고 있다. NGS 데이터 분석은 단편서열과 참조서열간의 서열정렬, 염기식별, 다형성 발견, 쌍단편 서열이나 비쌍단편 서열 등을 이용한 어셈블리 작업, 구조변이 발견, 유전체 브라우징 등을 본질적으로 포함한다. 본 논문은 주요 차세대 염기서열 결정기술과 NGS 데이터 분석을 위한 생물정보학적 분석도구들에 대해 개관적으로 소개하고자 한다.
유사한 생물학적 특성을 가진 유전자 산물을 검색하는 것은 생물정보학 연구에 필수적인 기술이다. 현재 대부분의 생물학 데이타베이스에서 Gene Ontology의 용어를 사용하여 유전자 산물의 생물학적 특성을 기술하고 있다. 본 논문에서는 이런 유전자 산물의 주석 정보를 사용해 의미적으로 유사한 유전자 산물을 검색하는 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 정보 이론에 기반한 유전자 산물간의 의미적 유사도를 정의하였다. 그리고 이 유사도를 이용한 의미적 유사성 검색 알고리즘을 제안하였다. 의미적 유사성 검색을 처리하기 위해 Fagin의 문턱값 알고리즘(threshold algorithm)을 다음과 같이 변형한 기법을 사용하였다. 우선 사용하는 유사도 함수가 단조 증가 성질을 갖지 않기 때문에 유사도 함수에 맞는 문턱값을 재정의 하였다. 또 역색인 리스트의 구조를 사용하여 중간 검색을 생략할 수 있는 클러스터 스키핑 기법과 역색인 리스트 액세스 순서를 제안하였다. 실제 GO와 주석 정보를 이용하여 성능 평가를 했으며 제안한 알고리즘은 효율적인 알고리즘임을 보였다.
질환의 원인을 규명하기 위해 전장유전체 연관분석 (GWAS; Genome-Wide Association Study) 연구가 활발히 진행되고 유전체 레벨의 단일염기다형성 (SNP; Single-nucleotide polymorphism)이 많이 밝혀지고 있다. 그러나 단일염기다형성의 연관분석을 통해 질환이 발병하는 생물학적 메카니즘을 이해하기 어렵기 때문에 유전자, 생물학적 패스웨이 및 질환 등의 연관성 분석이 이전보다 더욱 중요하다. 본 논문에서는 단일염기다형성과 관련된 유전자와 패스웨이, 질환 정보를 검색하여 통합 분석하는 서비스를 제공하는 PRaDA 웹 시스템을 제안하였다. PRaDA는 사용자로부터 입력받은 유의한 몇몇의 단일염기다형성들과 관련된 유전자 및 패스웨이 뿐만 아니라, 유의하지 않은 다수의 단일염기다형성 집합의 간접적인 영향을 파악하기 위해 기능적으로 근접한 패스웨이를 검색하고 통계적 분석을 실행한다. 사용자들은 PRaDA가 제공하는 통합된 정보를 통해 질병의 전반적인 이해를 할 수 있다.
인터넷과 첨단 기술의 발달로 생물학적 정보에 대한 온라인 데이터베이스들이 급증하고 있으나, 데이터가 방대하고 형식이 다양하여 생물학자들이 정보를 얻는데 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 단백질과 핵산 정보를 제공하는 NCBI에서, 사용자가 질의에 따른 웹 문서로부터 정보를 추출하여 사용자의 특성에 따른 데이터베이스를 구축, 관리하여 주는 시스템을 제안한다. 온톨로지를 이용하여 질의의 모호성을 보완한다. 웹 문서로부터 추출된 데이터를 저장하는 단계에서도 데이터의 특징, 사용빈도에 따라 테이블을 분류하여 관리함으로써 검색과 관리의 효율성을 높인다. 본 논문은 서열정보 분석을 하는 생물학 연구자들에게 데이터베이스를 쉽게 구축하고 서열정보를 분석하기 좋은 인터페이스를 제공하는 것을 목적으로 한다.
방사선 생물학에서 방사선에 대한 반응으로 매개되는 다양한 기작에 대한 분석을 위해 여러 종류의 모델 생물체를 사용해 왔다. 모델 생물체는 생물학적으로 온전한 in vivo 환경을 제공할 수 있기 때문에 방사선에 의해 발생되는 세포 내 현상은 물론 생리적인 현상이나 병리학적인 현상을 규명하는 데 있어서 모델 생물체를 사용하는 것은 효과적인 방법이 될 수 있다. 지금까지 축적된, 모델 생물체를 이용한 방사선 생물학적 연구결과들은 새로운 방사선치료 보조제의 개발, 방사선치료 효율 증진 등에 적용되어 여러 질병에 대한 임상연구의 기초가 되어왔다. 이렇게 유용하게 사용된 여러 모델 생물체에 있어서, 각각의 모델에 대한 개별적인 정보에 대한 연구는 다양한 방면에서 이루어지고 있지만, 통합적인 비교, 분석 및 정리를 한 경우는 부족한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 방사선 생물학에서 지금까지 많이 사용된 모델 생물체 4종(효모, 예쁜꼬마선충, 초파리, 생쥐)에 대해 각 생물체가 갖는 모델로써의 특징과 장단점 그리고 방사선 생물학 연구에 이용된 사례 등을 서술하고자 한다.
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.
최근 유전체학의 발전, 웨어러블 디바이스의 확산, IT/NT의 발전 등에 따라 방대한 양의 바이오-메디컬 데이터가 생산되고, 이에 따라 빅데이터를 활용한 헬스케어 산업이 급속히 발달하고 있으며, 이와 관련된 빅데이터 기술은 국민의 건강 증대와 건강한 고령 삶을 제공하는 핵심 기술로 급부상하고 있다. 또한, 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. 그래서 본 논문에서는 PubMed로부터 한약재와 관련된 논문들을 수집후, 수집된 논문들에 대한 문헌 분석을 통해 추출된 한약재 관련 화합물, 유전자 그리고 생물학적 상호작용 정보를 저장 및 관리하는 한약재 정보 데이터베이스를 구축했다. 또한, 연구자들에게 구축한 한약재 정보 데이터베이스에 대한 직관적 분석을 제공하기 위해 화합물, 유전자 그리고 생물학적 상호작용 정보간 계층구조를 기반으로 네트워크를 구성 후, 해당 네트워크에 대한 다차원 분석을 제공하는 시스템을 개발했다. 마지막으로, 본 시스템은 향후 다양한 한약재 성분의 효능 및 생물학적 기작을 파악하는데 중요한 도구로 활용될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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