하절기 수화발생이 빈번한 대청호에서 2003~2005년(3년)에 걸쳐 분자생태학적 방법의 하나인 DGGE를 이용하여 시간에 따른 미생물 군집구조의 변화를 연구하였다. 조사기간 동안 출현한 식물플랑크톤을 형태학적으로 분류한 결과 Cyanophyceae가 우점하였고, 이중에서 Microcystis, Planktothrix (Oscillatoria), Phormidium 그리고 Anabaena 속이 크게 우점하였다. 분자적 군집분석 방법으로서 16S rDNA의 DGGE profile 분석과 계통학적 분류에 의하여 우점하는 미생물 군집의 구조와 다양성을 확인하였다. Microcystis는 조사기간 동안 지속적으로 우점하였으나, Planktothrix는 2003년과 2004년 9월에, Anabaena는 2005년 9월, 그리고 Aphanizomenon은 2003년 8월에 우점하였다. DGGE와 계통분류학적 분석방법은 형태학적 분석법에 의해 얻지 못하는 새로운 정보를 제공하며, 남조류와 수생 세균사이의 상관관계를 추정할 수 있고, 그들의 유전적 다양성을 보다 자세하게 확인할 수 있다.
현존하는 정보처리 시스템 중에서 가장 뛰어난 성능을 지니고 있는 것은 인간의 두뇌라고 할 수 있다. 두뇌의 정보처리 메커니즘을 보다 정확하게 구현할 수 있는 시스템은 입력에 대한 정확한 인지 능력, 상황 판단 능력, 학습 및 추론 능력, 출력의 결정 능력 등의 성능 구현은 물론이며, 감정과 비교될 수 있는 시스템의 상태를 평가하여 판단 및 결정에 적용함으로써 매우 뛰어난 지능형 시스템이 쥘 수 있다. 이러한 뇌 정보처리 시스템의 구현에 앞서 본 논문에서는 생물학적인 대뇌 피질의 구조를 살피고 정보의 처리 영역을 고찰하고 정보의 흐름을 소개하였으며 이를 바탕으로 뇌 정보처리 메커니즘을 공학적인 측면에서 해석해 보았다. 특히, 뇌 영역의 기능 및 구조적인 특징, 정보의 처리과정 등을 공학적으로 해석하였으며 이는 뇌의 기능을 모방한 공학적인 모델을 구현하는데 있어서 기초가 될 것이다.
1992년 6월 브라질 리우데자네이루에서 생물다양성협약(Convention on Biological Diversity, CBD)에 158개국이 서명한 이후, 현재 194개국 당사국들은 자국의 이익을 위해 다양한 형태로 논의에 참여하고 있다. 그리고 생물다양성협약 유전자원에 대한 접근 및 이익 공유(Access to genetic resources and Benefit-Sharing, ABS)를 다룬 나고야의정서가 채택되어 2014년 10월 12일에 발효 되었다. 이러한 상황에서 생물다양성협약 및 나고야의정서 발효가 해양생물다양성을 연구하는 연구자들에게 어떠한 영향을 미칠 것인가는 상당히 중요한 문제이다. 그러나 지난 생물다양성총회에서 해양 및 해양생물자원에 대한 관심은 비교적 적었으며, 이에 따라, 이와 관련된 논의도 늦어졌다. 하지만 이번 제12차 평창 생물다양성총회에서 생물학적 또는 생태학적 중요해역 (Ecologi-cally or Biologically Significant marine Areas, 이하 EBSA) 및 기타 해양관련 문제를 논의하였다. 우리나라는 나고야 의정서에 아직 정식으로 가입하지 않았지만 유전자원 이용 시 사전통보승인(Prior and Informed consent, PIC) 및 상호합의조건 (Mutually Agreed Terms, MAT) 그리고 다자간 이익공유체계 (Global Multilateral Benefit-Sharing Mechanism, GMBSM)를 중심으로 다양한 논의가 이루어졌다. 우리나라는 생물자원 보유국으로서 정부는 국내 생물자원의 관리체계 및 법률을 빠르게 정비하여야 한다. 또한 이용국으로서 학계 및 산업계가 국외의 생물자원을 보다 쉽고 효율적으로 이용하도록 정보체계를 구축할 필요가 있다고 판단된다.
단백질의 세포 내 위치를 인식하는 것은 생물학 현상의 기술에 있어서 필수적이다. 생물학 문서의 양이 늘어남에 따라, 단백질의 세포 내 위치 정보를 문서 내용으로부터 얻기 위한 연구들이 많이 이루어졌다. 기존의 논문들은 문장의 구문 정보를 이용하여 정보를 얻고자 하였으며, 언어학적 정보가 단백질의 세포 내 위치를 인식하는 데 유용하다고 주장하고 있다. 그러나, 이전의 시스템들은 구문 정보를 얻기 위해 부분 구문분석기만을 사용하였고 재현율이 좋지 못했다. 그러므로 단백질의 세포 내 위치 정보를 얻기 위해 전체 구문분석기를 사용할 필요가 있다. 또한, 더 많은 언어학적 정보를 위해 의미 정보 또한 사용이 가능하다. 단백질의 세포 내 위치 정보를 인식하는 성능을 향상시키기 위하여, 본 논문은 전체 구문분석기와 어휘망(WordNet)을 기반으로 한 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서, 각 단백질 단어로부터 그 단백질의 위치후보에까지 이르는 구문 의존 경로를 구축한다. 두 번째 단계에서, 구문의존 경로의 루트 정보를 추출한다. 마지막으로, 단백질 부분트리와 위치 부분트리의 구문-의미 패턴을 추출한다. 구문 의존 경로의 루트와 부분트리로부터 구문태그와 구문방향을 구문 정보로서 추출하고, 각 노드 단어의 의미태그를 의미 정보로서 추출한다. 의미태그로는 어휘망의 동의어 집합(synset)을 사용한다. 학습데이터에서 추출한 루트 정보와 부분트리의 구문-의미 패턴에 따라서, 실험데이터에서 (단백질, 위치) 쌍들을 추출했다. 어떤 생물학적 지식 없이, 본 논문의 방법은 메드라인(Medline) 요약 데이터를 사용한 실험 결과에서 학습데이터에 대해 74.53%의 조화평균(F-measure), 실험데이터에 대해서는 58.90%의 조화평균을 보였다. 이 실험은 기존의 방법들보다 12-25%의 성능향상을 보였다.
한국생물정보시스템생물학회 2001년도 제2회 생물정보 워크샵 (DNA Chip Bioinformatics)
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pp.87-96
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2001
삼성종합기술원에서는 인간의 genomic DNA의 이상을 발견하여 이와 연관된 질병을 진단하는 DNA chip을 개발하고 있다. 이를 위하여 특정한 염기서열의 변화에 따라 민감하게 hybridization strength가 변화하는 oligomer를 선택해야 한다. 따라서, specificity가 가장 큰 probe를 골라내야 한다. 여기에는 열역학적인 고려와 여러가지 물리화학적인 approximation이 사용되며, DNA chip 생산 공정에 의존하는 요소도 포함되어 있다 모든 생산용 data와 결과의 분석은 database를 기반으로 이루어지며, 자동화된 통계적 분석법과 최적화 방법이 함께 사용된다.
참게(E. sinensis)의 유생 생장에 미치는 기초적인 환경 및 생물학적 정보를 얻기 위해 본 실험을 실시하였다. 참게 유생을 카드뮴과 수은의 0.1, 0.2, 0.3 ppm농도에 처리하였다. 참게의 생존율과 카드뮴과 수은의 중금속 농도와 양의 상관을 나타내었다. 그런데 96시간 사육시 카드뮴과 수은의 반수치사농도는 유생 단계간 유의한 차이를 나타내었다. 반수치사농도는 카드뮴이 수은보다 높았으므로 수은이 더 치명적이였다. 중금속의 축적은 카드뮴과 수은 모두 메가로파 시기부터 급격히 증가하였다. 따라서 참게의 유생의 생육에서 카드뮴과 수은은 참게 유생의 생존에 치명적이며 생물농축이 일어났다.
베이지안 알고리즘 모델은 입력된 자료를 기반으로 확률을 계산하는 모델 알고리즘으로써 주로 복합재난 및 수질관리를 위해 사용되었다. 최근에는 생물 간, 혹은 생물-비생물 요인들 사이의 생태학적 구조를 파악하고 이를 이용한 생태 네트워크 분석에 활용되고 있다. 본 연구는 국내 하구수생태계의 부착돌말류 군집 변화와 이화학적 요인들 사이의 베이지안 네트워크 분석을 수행하여 부착돌말류 건강성 변화의 주요 요인들을 파악하였다. 베이지안 분석을 위해 본 연구 자료를 위해 물환경측정망의 생물 측정망을 기준으로 전국 하구 지역에 분포하는 668개 지점을 2008년부터 2019년까지 연간 2회 조사를 수행하였다. 자료는 서식지 요인, 물리적 요인, 화학적 요인, 생물학적 요인으로 분류하였으며 이를 베이지안 네트워크 모델에 입력하여 전국 및 해역별 하구수생태계 네트워크 분석을 수행하였다. 2008년부터 2019년까지 전국 하구수역에서 부착돌말류는 총 625개 분류군이 출현하였으며 2목, 5아목, 18과, 141속, 595종, 29변종, 1품종으로 구성되었다. Nitzschia inconspicua의 누적 세포밀도가 가장 높았으며 Nitzschia palea가 뒤를 이었고, 이외에도 Pseudostaurosira elliptica와 Achnanthidium minutissimum 분류군의 누적 세포밀도가 높았다. 부착돌말류를 이용한 하구수생태계 건강성 평가 결과는 조사 지점이 증가함에 따라서 대체로 보통(C등급)~나쁨(D등급) 등급의 비율이 증가하였으나 조사 시기에 따른 등급별 변화는 매우 미약하였다. 베이지안 네트워크 모델을 이용하여 하구수생태계 부착돌말류 건강성 평가 결과와 서식지 정보 및 이화학적 수질 정보 사이의 관계를 분석한 결과, 건강성 평가 점수에 가장 민감하게 영향을 미치는 요인은 생물 요인이었으며 서식지 및 이화학적 요인은 상대적으로 민감도가 낮았다. 하구수생태계 건강성 평가 점수에 가장 민감하게 영향을 미치는 부착돌말류 분류군은 Nitzschia inconspicua, N. fonticola, Achnanthes convergens, Pseudostaurosira elliptica으로 나타났으며 생물 요인 이외에도 서식지 인근의 공단과 축사의 비율이 건강성 평가 점수에 많은 영향을 미쳤다. 해역에 따라서 부착돌말류 건강성 평가 점수에 민감한 주요 분류군 조성은 다르게 나타났으나 모든 해역에서 부착돌말류의 세포밀도와 AFDM 및 Chl-a는 부착돌말류 건강성 점수에 민감한 영향을 미치지 않았다. 베이지안 네트워크 분석은 하구수생태계와 같이 복잡한 생태구조에서도 건강성에 영향을 미치는 주요 분류군과 요인들을 파악하는데 유용하였으며 이를 통해 향후 훼손된 하구수생태계의 복원을 수행함에 있어서 복원 대상을 보다 정확하게 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
정보통신기술의 발달로 학술 정보의 양이 기하급수적으로 증가하였고 방대한 양의 텍스트 데이터를 처리하기 위한 자동화된 텍스트 처리의 필요성이 대두되었다. 생의학 문헌에서 생물학적 의미와 치료 효과 등에 대한 정보를 발견해내는 바이오 텍스트 마이닝은 문헌 내의 각 개념들 간의 유의미한 연관성을 발견하여 의학 영역에서 상당한 시간과 비용을 줄여준다. 문헌 기반 발견 연구로 새로운 생의학적 가설들이 발견되었지만 기존의 연구들은 반자동화된 기법으로 전문가의 개입이 필수적이며 원인과 결과의 한가지의 관계만을 밝히는 제한점이 있다. 따라서 본 연구에서는 중간 개념인 B를 다수준으로 확장하여 다양한 관계성을 동시출현 개체와 동사 추출을 통해 확인한다. 그래프 기반의 경로 추론을 통해 각 노드 사이의 관계성을 체계적으로 분석하여 규명할 수 있었으며 새로운 방법론적 시도를 통해 기존에 밝혀지지 않았던 새로운 가설 제시의 가능성을 기대할 수 있다.
인간(human)에게 나타나는 다양성(variation)은 인체의 유전체(genome) 안에서 발생된 SNP(Single Nucleotide Polymorphism)에 의해 나타난다고 알려져 있다. 유전체내의 SNP과 다양성에 대한 연관 연구(Associate study)를 할 때에 약 30여 억 개로 추정되는 염기서열(DNA sequence)물 모두 분석한다면 많은 비용과 시간을 필요로 할 것이다. 이런 비용과 시간을 줄이기 위친 적은 수의 대표 SNP(=tagSNP)을 찾는 연구가 현재 진행 중이다. 우리는 LD계수|D;|을 block 분할에 이용하여 생물학적인 의미를 부여한 후, 전산적인 최적해를 찾는 접근을 이용했다. 또한, 기존 연구에서는 large-scale data에 대한 처리가 불가능해서 chromosome의 일부분의 데이터에 대해서안 분석이 시도되었다. 더욱 광범위한 분석을 위해서 chromosome 단위의 처리가 필요하다. 우리는 chromosome단위의 SNP data를 한 번에 처리가 가능한 시스템인 MarSel를 구현하였다
최근 이슈가 되고 있는 시스템 생물학(Systems Biology)은 생물학적인 이론과 컴퓨터의 계산적인 모델링 그리고 실험의 상호 의존적인 통합으로써 특징 지워진다. 그 중 컴퓨터의 계산적인 모델링에 대한 연구가 무엇보다 중요한 비중을 차지하고 있다. 하지만 계산적인 모델링에서 여러 자원을 통합하기 위한 공통의 기반 구조나 표준에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 KML 기반의 형식을 갖춘 SBML(Systems Biology Markup Language)이 시스템 생물학의 표준으로 개발되어 연구 중에 있다. 현재 시스템 생물학 분야에서 개발중인 시뮬레이션과 데이터 분석을 위한 다양한 응용 어플리케이션이 이미 SBML 문서를 지원하고 있다. 본 연구에서는 시스템 생물학 분야에서 SBML 표준에 대한 중요성을 인식하여, 객체지향 바이오 데이터베이스로부터 질의 결과를 SBML 문서로 변환하고, 반대로 외부의 SBML 문서를 객체지향 데이터베이스에 저장하는 변환기를 제안하며, 데이터를 검색하고 저장하는데 발생하는 중복이나 동의어 관계의 모호성을 줄이고 정확성을 높이기 위한 방안으로 온톨로지 기법을 적용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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