광 의료 분야 중 저출력레이저 치료에 사용되는 레이저와 같은 특정 파장을 발생하고 레이저보다 안정적으로 사용이 가능한 고휘도 LED를 조사하여 광 의료 분야에 적용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 광조사 시스템은 마이크로 컨트롤러, FPGA, TLC5941 및 고휘도 LED를 이용하여 설계 및 제작하였으며 광조사 시간, 강도, 주기 등 세포 증식에 영향을 칠 수 있는 다양한 변수들의 제어가 가능하도록 하였다. 또한 세포 배양에 사용되는 인큐베이터 내부의 조사가 용이하도록 탈부착이 가능한 모듈화 된 LED를 설계 제작하여 세포 증식에서 발생 가능한 생물학적 변수를 최소화하였다.
마이크로어레이는 수만 가지 이상의 DNA 또는 RNA를 기판위에 배열해 놓은 것이며 이 기술을 이용하여 대량의 유전자 발현을 탐색할 수 있게 되었다. 그렇지만 마이크로어레이는 실험자가 탐색하려는 특정 표현형에 대해서 설계된 실험방법을 이용하므로 제한된 숫자의 유전자 발현만을 관찰할 수 있다. 본 논문에서는 MicroRNAs(miRNAs)와 Protein-Protein Interaction(PPI) 정보를 포함하고 있는 데이터베이스를 활용하여 마이크로어레이 데이터의 의미적 확장 방법을 제시하고자 한다. 또한 Online Mendelian Inheritance in Man(OMIM) 및 International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems, $10^{th}$ Revision(ICD-10)을 이용하여 질병 간 유전적 공통점 파악을 시도하였다. 이러한 접근방법을 통하여 새로운 생물학적 시각을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
21세기 인류는 AI 실용 시대를 열어 가고 있다. 이제껏 인류는 산업 구조가 고도화 되어도 지식 생산의 추상화 작업 만큼은 자신의 고유 영역이라 보았는 데 그 믿음에 의구심을 갖게 되었고, 이에 현대인은 인간과 기계 지능을 구분하고 자신의 정체성을 새롭게 구축해야 하는 상황에 놓이게 되었다. 이에 본 논문은 현대 인류의 정체성을 과거로부터 축적한 지식의 결과라는 관점에서 살피고자 하였다. 이러한 논의를 지구와 인류 출현으로부터 시작하는 "단계별 지식 축적 방식의 변화" 라는 역사 모형으로 요약하여 제시하였다. 이 분석 모형의 1 단계는 지구 상에 인간 지능 출현까지의 "DNA 지식 축적" 이다. 2단계는 스스로 지식을 생산할 수 있게 된 인간의 생물학적 지능에 의한 "문명 지식 축적" 과정이다. 현재는 3단계로 분류되며 AI 기술을 이용한 "기계적 지식 축적"단계로 진입하고 있다고 보았다. 본 논문은 인류 역사를 이러한 단계별 지식 축적 모형으로 제안하며 관련한 논의를 기술하였다.
신약 재창출은 현재 사용되는 약물의 새로운 용도를 발견하는 방법이다. 텍스트 마이닝은 정형화되지 않은 문서로부터 의미 있는 지식을 획득하는 과정을 의미한다. 본 논문에서는 약물-유전자와 유전자-질병에서 동시에 측정된 유전자 출현 빈도의 비율을 고려하여 새로운 약물-질병 관계를 추론하는 방법을 제안한다. 생물학적 문헌으로부터 약물-유전자와 유전자-질병의 동시출현 빈도를 측정하고 각 약물과 질병에 대하여 유전자의 출현 비율을 계산한다. 약물-질병 관계의 가중치는 동시에 측정된 유전자 출현 비율의 평균을 이용하여 계산되고 이를 이용하여 각 질병의 분류 정확도를 측정한다. 약물-질병 관계를 추론하는 것에서 동시출현 빈도를 문장 단위로 측정하고 여러 관계를 고려하는 방법이 기존 방법보다 더 정확히 식별해내는 것을 보였다.
신약 디자인은 단백질 수용체와 같은 생물학적 표적과 상호작용할 수 있는 약물 후보물질을 식별하는 과정이다. 전통적인 신약 디자인 연구는 약물 후보 물질 탐색과 약물 개발 단계로 구성되어 있으나, 하나의 신약을 개발하기 위해서는 10년 이상의 장시간이 요구된다. 이러한 기간을 단축하고 효율적으로 신약 후보 물질을 발굴하기 위하여 심층 학습 기반의 방법들이 연구되고 있다. 많은 심층학습 기반의 모델들은 SMILES 문자열로 표현된 화합물을 재귀신경망을 통해 학습 및 생성하고 있으나, 재귀신경망은 훈련시간이 길고 복잡한 분자식의 규칙을 학습시키기 어려운 단점이 있어서 개선의 여지가 남아있다. 본 연구에서는 self-attention과 variational autoencoder를 활용하여 SMILES 문자열을 생성하는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안된 모델은 최신 신약 디자인 모델 대비 훈련 시간을 1/26로 단축하는 것뿐만 아니라 유효한 SMILES를 더 많이 생성하는 것을 확인하였다.
본 연구는 관행포장과 유기포장에서 절지동물의 군집 구조와 생물다양성을 비교하기 위해 실시되었다. 조사기간 중 채집된 절지동물은 관행포장에서 6,901개체였으며 유기포장에서는 21,871개체로 총 28,718개체였으며 10목 24과 36종으로 동정되었으며 농법별 절지동물 군집을 구성하는 종수는 관행농과 유기농 모두 32종으로 같았고 관행포장에서는 파리목, 유기농에서는 벌목과 톡토기목의 종지수가 높았다. 대만총채벌레(F. intonsa)는 농법에 관계없이 발생밀도가 현저히 높았고 관행포장에서 우점종은 담배나방(H. assulta)이었고 유기포장에서는 줄무늬빗톡토기(H. mediaseta), 파리류 4(Diptera sp. 4) 및 별늑대거미(P. astrigera)였다. 절지동물 군집의 생물다양성은 지표면에서 종다양성이 관행포장에서 유기포장보다 높았으며 통계학적으로 차이가 있었다. 농법간 절지동물의 군집의 유사성은 지표면 및 지상부 식물체에서 활동하는 절지동물 군집은 대체로 농법에 의해 구분되었으며 그 유사도는 각각 34.07%와 26.95%로 비교적 낮아 농법간 이질성이 있었다. 생태학적 기능군의 종지수는 지상부 식물체에서 일반군, 해충군 및 천적군 중 기생포식자군에서 통계학적인 차이가 있었으며, 해충군과 기생포식자군 모두 유기포장에서 높았다. 발생밀도는 지표면에서 천적군 중 포식자군이 유기포장에서 관행포장에 비해 약 2배 정도 높았고 통계학적으로 차이가 있었다. 종다양성은 지상부 식물체에서 일반군과 천적군 중 기생포식자군에서 통계학적인 차이가 있었다. 개별 생태학적 기능군의 농법별 상대적 발생밀도 변동에서 관행포장에서는 해충군의 점유도가 높았고 유기농에서는 분해자군의 점유도가 현저히 높았다. 본 연구결과는 유기농업에서 효율적인 해충관리방안을 구축하는데 있어 유용한 절지동물 군집 정보를 제공할 것으로 사료된다.
수장고 및 전시 공간의 종합적 유해생물 관리를 위하여 실시간 온습도 센서 및 모듈을 이용한 환경 데이터 수집, 실내 부유 진균류 농도 및 곤충 유입 자료의 데이터 시각화를 부여 정림사지 박물관 유물 공간을 대상으로 실시하였다. 실시간 온습도 모니터링 시스템은 30분 단위로 측정 데이터를 수집하였으며 연동 애플리케이션을 통해 측정 데이터를 실시간으로 확인 가능하도록 하였다. 또한 측정된 온습도 데이터가 미리 설정한 범위를 초과하였을 경우, 푸시 알림을 담당자의 단말기로 전송하여 현황 정보를 제공함으로써 상시적 관리 체계를 구축하였다. 이를 통해 8월 중 유물 권장 온도 범위를 초과한 상황의 즉각적인 인지 및 조치가 가능하였다. 수장고 내부 공간에 따른 시기별 부유진균류 농도 데이터를 국립문화재연구소에서 제시한 생물학적 유해환경요인 권고기준(안) 기준으로 범례화하여 시각화한 결과, 수장고 1층과 2층 유물 공간 모두 위험 기준인 80 C.F.U./m3 이하의 부유 진균류 농도가 유지되는 것이 확인되었다. 또한 곤충 유입 조사 결과, 수장고 내부에는 곤충이 포획되지 않았으며, 전시공간의 경우, 딱정그리마, 알락귀뚜라미, 알락꼽등이 등의 곤충이 포획되었다. 이를 바탕으로 구역별 포획 곤충의 개체 밀도에 따른 시각화를 실시한 결과, 곤충의 주요 유입 경로가 외부 출입구 및 화장실 구역임을 확인할 수 있었다.
차세대 염기서열 분석이 개발되고 널리 사용됨에 따라 RNA-시퀀싱(RNA-sequencing, RNA-seq)이 글로벌 전사체 프로파일링을 검증하기 위한 도구의 첫번째 선택으로 급부상하게 되었다. RNA-seq의 상당한 발전으로 다양한 유형의 RNA-seq가 생물정보학(bioinformatics) 발전과 함께 진화했으나, 다양한 RNA-seq 기법 및 생물정보학에 대한 전반적인 이해 없이는 RNA-seq의 복잡한 데이터를 해석하여 생물학적 의미를 도출하기는 어렵다. 이와 관련하여 본 리뷰에서는 RNA-seq의 두 가지 주요 섹션을 논의하고 있다. 첫째, Standard RNA-seq과 주요하게 자주 사용되는 두 가지 RNA-seq variant method를 비교하였다. 이 비교는 어떤 RNA-seq 방법이 연구 목적에 가장 적절한지에 대한 시사점을 제공한다. 둘째, 가장 널리 사용되는 RNA-seq에서 생성된 데이터 분석; (1) 탐색적 자료 분석 및 (2) enriched pathway 분석에 대해 논의하였다. 데이터 세트의 전반적인 추세를 제공할 수 있는 주 성분 분석, Heatmap 및 Volcano plot과 같이 RNA-seq에 대해 가장 널리 사용되는 탐색적 자료 분석을 소개하였다. Enriched pathway 분석 섹션에서는 3가지 세대의 enriched pathway 분석에 대해 소개하고 각 세대가 어떤 식으로 RNA-seq 데이터 세트로부터 enriched pathway를 도출하는지를 소개하였다.
논(paddy) 환경은 습지로 분류되며 담수환경에서 매우 많은 비율을 차지하고 있다. 또한 많은 수서곤충류 및 양서파충류 유생의 서식지 및 산란 장소로써 생태학적으로 매우 중요하다. 하지만 기후변화 및 무분별한 농약 살포 등으로 인해 논 생태계는 지속적으로 위협받고 있다. 따라서 향후 훼손된 논 생태계를 복원하기 위해서는 복원 기준이 될 수 있는 논 생태계 서식 생물들의 정보가 필요하다. 환경유전자 metabarcoding 분석법은 성체 생활시기가 다르거나 성충으로 우화하여 대상 생태계에서 더 이상 발견할 수 없는 분류군까지 존재 여부를 간접적으로 파악할 수 있기 때문에 논 생태계에 서식하는 많은 생물들의 정보를 축적하는데 매우 효과적이다. 본 연구에서도 4종의 개구리와 9종의 수서곤충 유전자가 발견되었으며, 일부 분류군은 현장에서 개체가 직접 발견되었다. 많은 수의 분류군이 DNA 탐색에서만 발견되었으며, 전통적인 조사방법은 매우 제한적인 분류군만을 확인할 수 있었다. 이러한 eDNA 기반의 논 생물탐색은 강력한 분석 해상도 때문에 농업 생태계 생물다양성 조사에서 활용가치가 매우 높을 것으로 판단된다.
우리나라의 해안사구에 분포하고 있는 해안임연군락의 분포특성에 관한 연구가 수행되었다. 본 연구는 전추정법에 의해 이미 추출된 우리나라 해안임연군락의 단위식생 및 식물사회학적 체계를 토대로 이루어졌으며, 분류된 각 단위식생들에 대한 분포특성 분석은 각 단위식생으로 합성된 조사구의 위도와 온도를 이용하여 수행되었다. 우리나라 해안임연군락의 분포는 해당화군락, 순비기나무군락, 순비기나무-해란초군집, 순비기나무-돌가시나무군집 및 순비기나무-띠군집의 순으로 북쪽에서 남쪽으로 분포하고 있으며, 각 단위식생들의 연속 분포와 중첩 분포의 경향성이 인정되었다. 그리고 한반도의 해안임연군락에 대한 분포유형 결정은 일본, 북한 및 중국의 해안임연식생에 대한 식생학적, 지리적 및 생물기후학적 정보가 필수적인 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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