생물정보학에서 사용되는 많은 프로그램들은 데이터베이스로 부터 방대한 양의 데이터를 검색하고 처리한다. 이러한 환경에서 사용자의 요청마다 데이터베이스를 검색하는 경우 사용자들의 대기 시간이 길어지고 시스템 용량을 초과한다. 이러한 데이터베이스 액세스의 문제점을 해결하기 위하여 카플 기법과 그룹핑 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 카플 기법과 그룹핑 기법을 이용하여 유전자 서열 비교 프로그램인 Fasta를 구현하였고 사용자 응답시간을 측정하여 프로그램의 성능을 높일 수 있음을 확인하였다.
최근 생물정보학 분야에서 인간 유전체에 존재하는 CNV(copy number variation)에 관한 연구가 주목 받고 있다. CNV 영역은 1kbp-3Mbp 사리의 서열이 반복되거나 결실되는 변이 영역으로 정의된다. 우리는 선행연구에서 기가 시퀀싱(giga sequencing)의 결과 산출되는 DNA 서열조각인 리드(read)를 레퍼런스 시퀀스에 서열 정렬하여 CNV 영역을 찾아내는 새로운 CNV 검색 방식을 제안하였다. 후속 연구로서 본 논문에서는 DNA 서열에 존재하는 repeat 영역 문제를 해결하기 위한 새로운 방안을 제안하고, 리드의 출현 빈도 정보를 분석하여 CNV 영역을 찾아내는 CNV 영역 검색 알고리즘을 보인다. 제안된 알고리즘 Gaussian 분포를 갖는 출현 빈도 정보로부터 통계적 유의성을 갖는 영역을 추출하여 CNV 영역후보로 하고, 다음 경제 과정을 거쳐 최종의 CNV 영역을 추출한다. 성능 평가를 위하여 프로토타임 시스템을 개발하였으며, 시뮬레이션 실험을 수행하였다. 실험 결과에 의하여 제안된 방식은 반복되거나 결실되는 형태의 CNV 영역을 효율적으로 검출하며, 또한 다양한 크기의 CNV 영역을 효율적으로 검출할 수 있음을 입증한다.
대부분의 침입탐지 방법은 알려진 침입 정보를 축적하고 임의의 행위 데이터에 대해 침입 여부를 결정하는 오용행위 탐지의 방법에 기반하고 있다. 그러나 생성된 공격행위 패턴은 새로운 공격 및 변형된 공격행위에 대응하는 방법에 어려움이 있다. 현실적으로 비정상행위 탐지기법의 높은 오탐을 고려하면, 대용량 순서기반 침입패턴은 알려진 공격에 대한 탐지와 함께 침입패턴의 유사도를 측정하는 방법의 보완을 통해 변형된 공격 및 새로운 공격에 대한 탐지의 가능성을 높이는 대책이 요구된다. 본 논문에서는 순서기반 침입패턴의 유사성 매칭을 위해 다중서열정렬 기법을 적용하는 방법을 제안한다. 그 기법은 침입패턴 서열의 통계적 분석을 가능하게 하고 구현이 용이하며, 서열 크기의 변경에 따라 공격에 대한 탐지 경보 및 오탐의 수를 줄이는 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.
염기서열 해독작업에서 각 핵산 단편을 조립하는 contig 구성문제에 활용이 가능한 computer program을 개발하였다. 본 프로그램은 국내에서 광범위하게 사용되고 있는 MS-Windows 운영체제의 개인용 컴퓨터에서 작동이 가능하며, GenBank, FASTA, ASCII 등과 같은 다양한 형태의 염기서열 자료를 입력할 수 있다. 두 단편에서 최대 유사도를 나타내는 부분을 정렬하는 작업에는 염기서열의 국부적 상동성을 계산하고 dynamic programming 알고리즘을 적용하는 방법을 이용하였다. 또한 사용하기 편리한 그래픽 방식의 인터페이스를 제공하여 초보자라도 손쉽게 조작할 수 있다는 장점을 갖는다. 본 프로그램의 성능을 검증하기 위하여 세균과 곰팡이로부터 해독된 16S rRNA 와 18S rRNA 유전자의 단편 염기서열을 재구성하는 작업에 프로그램을 사용하였을 때에 효율적인 작업이 가능하였다.
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.
'Contig 구성문제'는 random sequencing 단편들로부터 DNA 염기 서열의 정보를 밝혀낼 경우 발생하는 문제이다. 본 연구에서는 이러한 contig 구성문제를 해결하기 위한 알고리즘을 구성하였으며, X-window 응용 프로그램인 XFAP을 개발하였다. XFAP에서는 dimer 빈도 비교 방법을 사용하여 중첩 가능성이 없는 단편을 효과적으로 제거하였다. 이 방법은 단편 쌍 중첩에서 최소 수용 중첩 길이 내의 각 단편 사이의 dimer 빈도 차이를 이용하여 단편 쌍을 선별하는 것이다. 또한 단편 쌍 최대치 정렬 과정의 메모리 사용량을 줄이기 위해서, Myers 알고리즘을 적용하여 linear space에서 최대치 정렬을 구하는 방법을 사용하였다. 그리고 본 프로그램은 사용자들에게 편리한 그래픽 환경을 제공하기 위해서 Motif 라이브러리를 사용하여 X-window에서 구현되었다. 본 프로그램의 테스트 데이터를 생성하기 위해서 GenBank 데이터베이스에서 일정 길이의 염기 서열을 추출한 다음, sequencing시 일어날 수 있는 모든 오류들을 고려하여 단편 샘플을 생성하였다. 단편 샘플에 대해서 dimer 빈도 비교 방법의 효과 및 실행 시간을 측정하였다. 특히 dimer 빈도 비교 방법의 효율은 단편의 길이에 비례하여 증가하는 것으로 나타났다.
생물정보학은 컴퓨터를 이용하여 방대한 양의 생물학적 데이터를 처리하고 그 결과를 분석하는 학문으로서 IT의 고속성장과 맞물려 점차 그 활용도를 넓혀가고 있다. 특히 의학, 생명과학 연구에 사용되는 데이터는 그 종류도 다양하고 크기가 매우 큰 것이 일반적인데, 이의 처리를 위해서는 고속 네트워크가 바탕이 된 그리드-컴퓨팅(Grid-Computing) 기술 접목이 필연적이다. 고속 네트워크 기술의 발전은 슈퍼컴퓨터를 대체해 컴퓨터 풀 내에 분산된 시스템들을 하나로 묶을 수 있는 그리드-컴퓨팅 분야를 선도하고 있다. 최근 생물정보학 분야에서도 이처럼 발전된 고성능 분산 컴퓨팅 기술을 이용하여 데이터의 신속한 처리와 관리의 효율성을 증대시키고 있는 추세이다. 그리드-컴퓨팅 기술은 크게 데이터 가공을 위한 응용 프로그램 개발과 데이터 관리를 위한 데이터베이스 구축으로 구분 지을 수 있다. 전자에 해당하는 생물정보 연구용 프로그램들은 mpiBLAST, ClustalW-MPI와 같은 MSA서열정렬 프로그램들을 꼽을 수 있으며, BioSimGrid, Taverna와 같은 프로젝트는 그리드-데이터베이스 (Grid-Database)기술을 바탕으로 개발되었다. 본 고에서는 미지의 생명현상을 탐구하고 연구하기 위하여 현재까지 개발된 그리드-컴퓨팅 환경과 의생명과학 연구를 위한 응용 프로그램들, 그리고 그리드-데이터베이스 기술 등을 소개한다.
대부분의 생물정보학의 프로그램들은 데이타베이스로부터 유전자 등의 데이타를 검색하고 처리하여 생화학자와 생물학자에게 서비스를 제공한다. 이때 각각 클라이언트의 요청마다 데이타베이스의 검색을 수행한다면 많은 디스크 접근 시간이 소요된다. 또한 서버에 과부하를 초래하여 응답시간이 길어질 수 있다. 본 논문에서는 생물정보학에서 서열 검색 프로그램의 데이타베이스 사용 패턴을 이용하여 많은 데이타베이스 요청에 대하여 데이타베이스의 검색을 위한 디스크 접근을 공유하는 그룹핑 기법을 제안한다. 또한, 사용자 요청을 대기 시간 없이 처리중인 작업과 동시에 데이타베이스의 검색을 위한 디스크 접근을 공유하여 시스템 처리율을 높이고 빠른 응답시간을 가지는 카플 방식을 제안한다. 제안된 기법은 수학적 분석과 시뮬레이션을 통하여 성능을 검증하였다.
생태학, 환경공학, 임상진단 등 생물학 분야에서 미생물의 다양성 연구의 중요성이 대두되고 그 연구가 점증하고 있다. 특히 16S rRNA를 분자지표로한 DNA 염기서열 분석방법이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 16S rRNA의 염기서열 분석과정을 각 단계별로 자동화하고, 생물학자들의 결과 판단이나 사용상의 편의를 도모하기 위하여 웹기반의 미생물 다양성 분석 어플리케이션을 개발하였다. 이를 위하여 단계별 자동화 및 인터페이스 개발에 적합한 폴더-프로세스-필터 모델을 고안하고 적용하였다. 제공되는 생물정보분석도구는 서열입력, 서열방향교정, 다중서열정렬 및 가시화, 서열동정 등의 분석이 있으며, 각 결과는 계통분류도구와 호환 가능하도록 하였다. 또한 신생아의 장내 세균총에 대한 분석을 수행하여 개발된 도구의 유용성을 확인하였다. 개발된 웹 어플리케이션은 리눅스 시스템 상에서 Perl 과 CGI를 이용하였으며, http://home.pusan.ac.kr/~genome/tools/rat.htm으로 접속하여 사용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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