뗏목말과 녹조류는 담수생태계 주요 우점생물군으로, 형태적 가변성과 종 구분 기준의 복잡성이 증가하고 있어 전 세계 40속 약 380종의 계통분류체계는 명확하지 않다(Comas and Komárek 1984; Kim 2015a). 우리나라의 뗏목말과는 17속 119종이 알려져 있으나, Desmodesmus 속 38종의 계통관계에 대한 연구는 전무하다. 본 연구 결과는 우리나라 뗏목말과 Desmodesmus속 종간 계통관계를 다유전자 분석을 기반으로 제시한다. 본 연구는 국립낙동강생물자원관 담수생물자원은행 (FBCC)이 보유하고 있는 Desmodesmus속 19종(unidentifies spp 제외) 70개 배양주의 총 299개 유전자(핵 18S rRNA, 색소체 atpB, petA, rbcL, 및 tufA) 서열을 분석하였다. 본 연구에서 사용한 Desmodesmus속 종의 생태 및 형태적 특징으로 유연관계를 추정하기는 매우 어려웠다. 그러나 색소체 유전자(atpB, petA, rbcL 및 tufA)는 핵 18S rRNA보다 높은 변이율(P-distance)을 보여주며 종간 계통관계 구축의 유용성을 보여주고 있다. 다유전자 유합계통수는 Desmodesmus속 내 6개 이상의 clades 구분을 제안하고 있다. Clade-1에는 D. serratus, unidentified Desmodesmus sp. 1 FBCC-A515, 및 unidentified Desmodesmus sp. 2 FBCC-A1236를 포함하며, Clade-2는 D. communis, D. dispar, D. maximus, D. pannonicus 및 unidentified Desmodesmus sp. 3 (FBCC-A724 와 FBCC-A725)를 포함한다. Clade-3는 D. bicaudatus와 D. intermedius의 2종을, Clade-4는 D. microspina, D. pleiomorphus, D. subspicatus, 및 unidentified Desmodesmus sp. 10 (FBCC-A1279 및 FBCC-A1332)의 4종을, Clade-5는 D. abundans, D. spinosus, unidentified Desmodesmus sp. 4 FBCC-A1293, 및 unidentified Desmodesmus sp. 5 (FBCC-A1277 등)의 4종을, Clade-6는 D. armatus, D. armatus var. longispina, D. opoliensis, unidentified Desmodesmus spp 6~9를 포함한다. 담수생물자원은행(FBCC) 배양주의 새로운 유전자 정보는 뗏목말과 녹조류의 종동정 및 분자생태학적 연구에 활용할 수 있다. 또한 분자계통 결과는 우리나라 Desmodesmus속 녹조류의 종다양성 정보 확대에 기여할 수 있다.
생물종의 경쟁과 공간적 분포, 생태적 지위의 관계에 대한 정보는 생물지리학적 분포형태를 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 한국에 서식하고 있는 살모사과 3종(Gloydius ussuriensis, G. brevicaudus, G. saxatilis)에 대해 관찰자료와 종 분포 모델 기법을 바탕으로 분포 특성과 종의 생태적 지위를 산출하였고, 예측된 종 분포 모델들을 바탕으로 지리적 분포와 생태적 지위의 분화에 대한 종간 경쟁 관계의 영향을 추론하였다. 연구 결과 고도가 살모사들의 분포에 가장 중요한 환경변수로 나타났으며, 그들이 분포한 고도는 그 지역의 기후와 상관관계를 나타냈다. 종간 생태적 지위는 비교적 높게 중첩되어 있었지만, 예측된 3종의 분포형태는 태백산맥을 기준으로 차이를 나타냈다. 분포모델들을 중첩한 결과, 종간 중첩된 지역의 서식지는 대부분 산림지역으로, 전체 조사 지역에 비해 비교적 작은 범위가 중첩되어 접소적인 분포형태가 예측되었다. 또한 중첩된 지역에 분포한 개체수는 종간 양의 상관관계를 나타내고 있어, 이 지역에서 종간 경쟁이 심하지 않다는 것을 암시하고 있다. 결론적으로 한국에 서식하고 있는 살모사과 3종은 유사한 생태적 지위를 차지하고 있지만, 직접적인 경쟁 없이 접소적인 분포형태를 띠고 있는 것으로 보인다. 향후 접소적인 분포형태를 일으키는 직접적인 요인을 알아내기 위해, 보다 자세한 생태학적, 행동학적 연구와 더불어 비교적 세밀한 격자 크기를 통한 다양한 지형변수(고도, 미소서식지 특성 등)들에 대한 연구가 진행될 필요가 있다.
유전자 알고리즘(GA:Genetic Algorithm)은 최적화 문제를 풀기 위해 생물학적 진화(evolution) 과정을 모방한 최적화 알고리즘이다. 유전자 알고리즘은 복잡한 상태 공간에서 최적 해를 찾기 위해 전통적인 최적화 기법과는 달리 유향적 임의 탐색을 행한다. 학습에 해당하는 국부 탐색(local search)을 유전적 알고리즘은 exploration 탐색과 exploitation 탐색의 균형을 유지시켜 줄 수 있는 한 방법이다. 모집단 내의 각 개체가 진화 과정 중에 학습한 유전적 특질들은 그 다음 세대에서 되물림 되며 이러한 학습(learning) 과정을 유전자 알고리즘과 결합시킴으로써 탐색 속도의 향상을 기대할 수 있다. 이 논문에서는 함수 최적화를 위해 속도를 개선한 셀룰러 학습을 기반으로 하는 유전자 알고리즘을 제안한다. 제안하는 셀룰러 학습 전략은 셀룰러 오토마타의 주기성과 수렴성을 기반으로 하며, 유기체가 그 개체의 생명 주기의 한 세대에서 얻게되는 지식과 경험들을 자손에게 전달한다는 이론을 바탕으로 한다. 제안한 셀룰러 학습 전략의 효율을 기존의 복합 유전자 알고리즘에서의 라마키안 진화 및 볼드윈 효과와 비교하였다. 다양한 테스트 베드 함수에 대한 실험을 통하여 셀룰러 학습에 의한 개체의 국부적 향상이 전체적인 성능 향상에 기여함을 알 수 있었고 제안한 학습 전략이 기존의 방법보다 더 빨리 전역 최적 해를 찾을 수 있음을 증명하였다.
본 연구에서는 파프리카 수확기 개발의 일환으로 엔드이펙터의 정확한 제어를 위하여 스테레오 영상으로 파프리카를 인식하고 인식된 파프리카의 공간 좌표를 획득하기 위하여 영상처리 알고리즘을 개발하고자 하였다. 먼저, 색상 정보를 이용하여 파프리카 영상을 추출하기 위하여 히스토그램 분석을 수행하였고 결과에 따른 임계값을 설정하였다. 임계값에 의해 추출된 파프리카 영역에 대해 스테레오 대응을 수행하기 위해 실험에 사용된 스테레오 영상의 F 행렬을 구하였고 이를 이용하여 에피폴라 선을 구하여 대응을 수행하였다. 대응을 수행 할 때는 색상 영상을 이용하여 강조 마스크와 컨벌루션을 통해 중심 픽셀과 수직, 수평방향 이웃 픽셀에 가중치를 적용하여 강조한 후 최소 자승 오차를 갖는 점을 대응점으로 추출하였다. 추출 된 대응 점간의 거리를 스테레오 영상의 기하학적인 관계를 이용하여 실제 거리를 계산하였고, 계산된 거리(Z)값을 이용하여 수평(X), 수직(Y) 방향 공간 좌표를 획득하였다. 그 결과 수평 방향 오차 평균 5.3mm, 수직 방향 오차 평균 18.8mm, 거리 오차 평균 5.4mm로 나타났으며, 거리 400~450mm 구간과 영상의 모서리 부분의 왜곡이 발생하는 부분에서 오차가 다른 구간에 비해 크게 나타나는 것을 확인 할 수 있었다.
본 연구는 질병과 관련이 있는 단백질들은 질병네트워크를 형성함에 있어서 매우 중요한 인자로 작용할 가능성이 있다는 아이디어에서 출발한다. 우리는 Online Mendelian Inheritance in Man(OMIM)과 SWISS-PROT으로부터 인간의 단백질 데이터와 질병 정보를 확보하고 질병관련 단백질의 단백질 상호작용 네트워크를 구축 한 후, 이를 바탕으로 질병네트워크를 구축했다. 그 결과 단백질 상호작용 네트워크에는 CALM1, ACTB 및 ABL2와 같은 40개의 허브 단백질이 존재하는 것을 확인했다. 단백질 상호작용 네트워크와 질병 네트워크를 통해서 우리는 질병들간의 상관관계와 각 질병에 작용하는 단백질들의 상관관계를 파악할 수 있었다. 구축된 질병네트워크로부터 APP, ABL1 및 STAT1과 같은 38개의 질병단백체를 찾아냈다. 우리는 이전 연구에서 허브 단백질들이 서브 질병네트워크에서 질병 단백체의 경향이 있다는 것을 증명했다. 하지만, 본 연구에서 전체 질병 네트워크를 분석한 결과 전체 40개의 허브 단백질 중 단 18% 허브 단백질만이 질병단백체임이 확인되었다. 현시점에서 허브 단백질-질병단백체 경향성이 전체 질병네트워크와 서브 질병네트워크간의 차이를 설명할 수 없다. 비록 우리가 이러한 풀리지 않은 문제를 안고 있지만, 단백질-질병 네트워크의 구조 및 기능 분석은 복잡한 인간 질병 시스템에서 분자 수준의 기작과 생물학적 과정을 이해하는데 중요한 정보를 제공할 것이다.
고감도 바이오센서를 제작하기 위해서는 높은 생체적합성 및 물리적/화학적 안정성을 가진 재질이 필요하며 다양한 재질들이 바이오산업에 응용 가능 여부를 평가 받고 있다. 근래, 카본재질의 다이아몬드 및 그라핀 박막은 많은 주목을 받고 있으며 그 가능성이 부분적으로 평가되고 있다. 다이아몬드는 넓은 전위창(3.0~3.5 V), 낮은 누설전류, 물리/화학적 안정성과 같은 전기화학적이고 생물학적 응용의 장점이 있으며, 그라핀 또한 물리/화학적 안정성과 전도성이 뛰어난 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 나노결정 다이아몬드, 마이크로결정 다이아몬드, 그라핀 및 세포배양판 표면에 사람의 신경세포(SH-SY5Y)를 배양하고 세포독성시험(MTT assay)을 이용하여 재질에 따른 배양 특성을 비교 평가하였다. 그 결과 기존 사용되고 있는 세포배양판과 카본재질은 세포 배양 특성이 유사하였다. 우리는 본 연구결과를 바탕으로 카본재질이 향후 바이오센서와 같은 바이오산업에 응용될 것으로 예상된다.
자율성을 가지는 소프트웨어와 사물 인터넷 기술 등의 발달로 단일 시스템이 제공하는 서비스들이 다양해짐은 물론, 기존에는 상상하지 못했던 새로운 서비스들이 시스템간의 협업을 통해 제공되고 있다. 자율성을 가지는 시스템 간의 협업은 마치 생물학적 관점에서의 생태계 구성과 닮아 있다는 점에서 IT 생태계의 개념이 근래 들어 새롭게 대두되었다. IT 생태계란 단일 시스템이 아닌 다수개의 이기종 시스템들이 하나의 공통된 목적을 달성하기 위해 각자의 자율성을 활용하여 자신의 미션을 달성하는 동시에 전체 시스템 그룹의 목적을 이뤄나가는 개념이다. 우리는 앞선 연구에서 IT생태계 구현을 위한 기본적인 몇 가지 메타모델과 초보적인 수준의 아키텍처를 제안한 바 있다. 본 논문은 이러한 선행연구를 정제하여 IT생태계 시스템 구현을 위한 참조 아키텍처 프레임워크를 제안하고 있다. 제안된 프레임워크는 시스템 구성원의 동적 재구성 문제에 비용-혜택 모델을 기반으로 하는 유틸리티 함수와 IT생태계 구성원의 개체 숫자 확장에 따라 기하급수적으로 증가하는 동적 재구성 오버헤드를 감소시킬 수 있는 해결책으로서의 유전자 알고리즘 활용 방안을 포함하고 있다. 무인삼림관리를 위한 IT 생태계 시스템이라는 개연성 있는 사례 연구를 통해 제안된 프레임워크의 효용성을 정량적으로 검증하고 있다.
토양미생물은 토양 및 퇴적토 환경에서 생물학적 물질순환의 중요한 역할을 맡고 있다. 이러한 중요성으로 인해 토양미생물 생태 다양성과 군집구성이 토양 및 퇴적토 생태환경과 자연저감능력을 평가하는 지표로 유용하게 쓰일 수 있다. 보다 정확한 다양성과 군집구조 분석을 위해서는 다양한 토양 및 퇴적토 시료로부터 분석에 필요한 DNA수율과 순도를 확보해야 한다. 지금까지 토양 및 퇴적토에서 DNA추출하는 방법들에 대한 다양한 기초연구가 이루어졌지만, 실제 환경생태영향평가와 분해기능평가에 사용시 DNA추출방법 선정에 대한 지침 및 정보는 매우 부족하다. 이에 본 연구에서는 문헌조사를 통해서 다양한 방법들의 토양 및 퇴적토 내 미생물 DNA 추출 특성을 비교 분석하고, 현재 주로 사용되고 있는 DNA추출방법을 토양 및 퇴적토 환경평가나 오염지하수토양 자연저감능평가에 활용 할 경우 고려해야 할 기술적 사항에 대해 고찰하였다. 본 연구를 통해 하나의 특정 추출 방법으로는 미생물다양성, 군집구성 및 개체간 상호작용에 대한 정보를 얻기에는DNA양과 순도 차원에서 충분하지 않으며, 토양 및 퇴적토 미생물 군집분석의 목적에 따라 적합한 방법의 선택이 매우 중요함을 알 수 있었다.
최근 인간 게놈 프로젝트를 통해서 인간의 DNA가 해석된 이후 유전자가 생성하는 단백질의 기능에 대한 관심이 높아지고 있다. 단백질의 기능은 서열의 유사도보다는 진화과정 상에서 잘 보존되는 구조의 유사도에 더 연관되어 있다. 이를 통해 두 개의 단백질 간에 구조 유사성이 관찰되면 이로부터 이들이 유사한 생물학적 기능을 가질 것을 기대할 수 있다. 따라서 유사한 단백질 구조를 가진 단백질을 찾기 위한 방법으로 단백질 구조 정렬에 대한 많은 연구들이 진행되었다. 하지만 기존의 연구들은 유사도로 주로 RMSD(Root Mean Square Deviation)를 사용했기 때문에 두 단백질의 정렬 결과가 유사한지 흑은 유사하지 않은지를 직관적으로 판단하기 쉽지 않다. 또한 대부분의 기존 연구들은 정렬 결과로 최적의 정렬 결과 하나만을 찾기 때문에 서로 다른 목적을 가지는 사용자들을 만족시키기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 새로운 유사도인 MRPD(Maximum of Residue Pair Distance)와 다수의 정렬 결과를 하나의 그래프로 표현하는 SG(Similarity Graph)을 기반으로 여러 가지 정렬 결과를 한 번에 생성하는 단백질 구조 정렬 방식을 제안한다. 단백질 정렬에 MRPB를 유사도로 사용하면 RMSD를 사용하는 경우에 비해서 유사 정도를 직관적으로 이해할 수 있을 뿐 아니라 신속하게 결과를 얻을 수 있다. SG는 사용자가 다양한 후보 정렬 결과들 중에서 자신이 원하는 정렬결과를 신속히 검색할 수 있도록 지원한다. 따라서 본 논문에서 제안한 단백질 구조 정렬 알고리즘은 다양한 길이에 따른 다수의 최적 정렬들을 제시하여 사용자의 만족도를 향상시킬 수 있었으며, 다수의 정렬결과 검색임에도 불구하고 정렬 시간은 기존 방법들과 거의 비슷하다는 장점이 있다.
최근 들어 초음파를 활용한 항암 치료법은 미세한 기포 또는 조영제를 환자에게 주입한 후 특정 주파수의 초음파를 발생시켜 세포의 괴사를 유도하는 치료법으로서, 항암치료 중 발생가능한 부작용을 현저히 감소시킬 수 있는 유용한 치료법으로 제안되고 있다. 이는 정기적인 세포의 사멸은 세포의 손상과 관계없이 필수적인 생물학적 프로세스이며, 초음파는 이러한 세포의 사멸을 유도 또는 증폭시키는 효과가 있기 때문으로 알려져 왔다. 한편, 광 역학 치료는 광원의 고유한 파장에 따라 반응하는 광감응제 등과 같은 화합물을 추가적으로 인체에 주입함으로써 특정 암세포의 괴사 유도가 가능하며 이를 위해 다양한 종류의 레이저 사용이 가능하다. 하지만, 고가의 광원과 대형화된 장비, 광원의 자극으로 인한 발열 현상 등의 한계로 제한적인 사용이 가능하여왔다. 이러한 기술적 한계는 소형 발광 다이오드가 개발됨에 따라 광 역학 치료 장비의 소형화와 발열현상의 제어가 가능하게 되었고, 그 결과 발광 다이오드는 레이저의 대체광원으로 인식되었다. 따라서, 본 논문에서는 의료용으로 광범위하게 사용되며, 부작용이 적고, 비교적 저주파인 1 MHz 초음파 발생장치와 저렴한 발광다이오드를 복합적으로 융합한 일체형 암세포 증식억제 모듈을 개발하고 이를 암세포에 적용시켜 효과를 정량적으로 분석하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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