본 연구는 한국 재래산양의 ${\beta}$-lactoglobulin(${\beta}$-LG) 유전자 발현조절부위의 특성을 구명하기 위하여 PCR기법으로 specific primer를 이용하여 ${\beta}$-LG 발현조절부위를 증폭한 후 염기서열을 분석하여 Sheep종의 ${\beta}$-LG유전자 발현조절부위의 염기서열상의 차이를 분석하였다. 한국 재래산양의 genomic DNA로부터 PCR기법을 이용하여 ${\beta}$-LG 유전자 발현조절부위를 증폭한 결과 Sheep종에서 보고된 바와 같이 1,077bp의 단편크기로 증폭되었음을 확인할 수 있었다. Sheep종에서 보고된 ${\beta}$-LG 발현조절 부위의 염기서열과 한국재래산양에서 분석된 염기서열간의 차이는 총 897개의 염기중 46개의 nucleotide에서 차이를 나타내어 94.9%의 상동성을 보였다. 특히 한국재래산양과 Sheep종간 염기서열상의 차이는 Sheep종의 T염기가 재래산양의 C염기로 치환되었거나 반대로 Sheep종의 C염기가 재래산양에서 T염기로 치환되어 있음을 확인할 수 있었다. 이상의 결과에서 ${\beta}$-LG유전자 발현조절부위의 염기서열은 재래산양과 Sheep 종간에 높은 상동성을 보였으나 이들 종간의 발현조절부위의 염기서열상의 차이에 대한 유전자 발현조절 관계와 전사요소는 앞으로 연구가 더 진행되어야 할 것으로 사료된다.
인간의 유전체 서열에는 유전체 단위반복변위(copy number variation, CNV)를 포함하는 다양한 유전적 구조 변이(genetic structural variation)가 존재하며, 이는 기능적으로 질병에 대한 감수성, 치료에 대한 반응, 유전적 특성 등과 밀접한 관련이 있다. 본 논문에서는 기가 시퀀싱(giga sequencing)의 결과 산출되는 대량의 짧은 길이의 DNA 서열 데이터를 이용한 새로운 CNV 검색 방식을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 레퍼런스 시퀀스에 DNA 서열 데이터를 서열 정렬시켜 각 레퍼런스 시퀀스의 위치에 대한 서열 데이터의 출현 빈도 정보를 얻은 후, 출현 빈도 정보의 패턴을 분석하여 통계적 유의성을 갖는 1kbp 이상의 연속 영역을 CNV 후보 영역으로 추출한다. 또한 제안된 알고리즘을 효율적으로 지원하기 위한 서열 정렬 방식에 대한 비교 및 분석을 수행한다. 제안된 기법의 유용성을 규명하기 위하여 다양한 실험을 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 비교적 낮은 커버리지의 기가 시퀀싱 데이터를 이용하여 반복되거나 결실되는 다양한 형태의 CNV 영역을 효율적으로 검출하며, 또한 작은 사이즈의 CNV 영역에서부터 큰 사이즈의 CNV 영역까지 다양한 크기의 CNV 영역을 효율적으로 검출 할 수 있는 것으로 나타났다.
녹보리똥나무와 큰보리장나무는 형태적 특성에 기반하여 잡종 분류군으로 제안된 바 있으나, 이에 대한 분류학적 실체가 불명확하다. 본 연구에서는 녹보리똥나무와 큰보리장나무의 잡종 기원을 밝히기 위하여 현장 조사와 표본관에 소장된 표본을 검토하여 형태적 특징을 관찰하였으며, 핵리보솜 구간(internal transcribed spacer, 5S non-transcribed spacer)과 엽록체 구간(matK)의 염기서열을 비교·분석하였다. 형태적 특징을 관찰한 결과, 녹보리똥나무는 보리장나무와, 큰보리똥나무는 통영볼레나무와 형태적으로 유사성을 보였으나, 분자 분석 결과, 녹보리똥나무는 핵리보솜 구간에서 보리장나무와 보리밥나무의 서열의 혼성화가 관찰되었다. 큰보리장나무는 다양한 양상이 관찰되었는데, 일부 개체는 핵리보솜 구간에서 통영볼레나무와 보리밥나무의 서열의 혼성화가, 엽록체 구간에서는 보리밥나무 서열이 관찰되었다. 다른 개체는 핵리보솜 구간에서는 보리밥나무의 서열을 보였으나, 엽록체 구간에서는 통영볼레나무의 서열이 관찰되어 핵과 엽록체간 불일치를 보였다. 일부 개체는 통영볼레나무와 보리밥나무의 중간형을 보였으나, 핵리보솜과 엽록체 구간 모두 보리밥나무 서열이 관찰되었다. 이러한 결과는 두 종이 잡종기원이며, 부모종 또는 잡종 개체간 교배가 빈번히 일어나는 것을 시사한다.
동양달팽이의 EST 서열 4개의 클론을 어셈블리하여 추출되어진 NsCO-I (partial)서열의 코딩 영역은 852 bp, 284개의 아미노산으로 구성되어 있었다. BLAST 결과를 토대로 하여 유사도가 높은 68개의 서열을 추출 하였으며 MEGA6 프로그램을 통해 clustalW 엔진을 통해 다중서열정열을 수행하고 molecular phylogenetic analysis를 수행한 결과 Heterobranchia, Nudibranchia, Cephalaspidea, Sacoglossa, Pulmonata 등의 카테고리별로 잘 분류 되었으며 Mastigeulota kiangsinensis, Helix aspersa, Cepaea nemoralis, Elona quimperiana, Camaena cicatricosa, Cylindrus obtusus 등 육산패류들과 잘 묶인다는 사실을 확인 할 수 있었다.
S. aureus에서 분리된 plasmid pSBK203 상의 CAT 유전자 염기서열을 결정하였으며 유발성 발현현상이 확인되었다. 염기서열 결과에 의해 예측된 단백질의 아미노산 서열 분석결고 pC221-CAT 와는 78%의 가장 높은 상동성을 나타냈으며 pC194-CAT와는 55%, 그람음성균 유래의 CAT 중 하나인 Tn9-CATdhkss 38%의 상동성을 각각 보여주고 있었다.
다수의 미생물 유전체 프로젝트들이 완료되면서 엄청난 양의 유전체 핵산 염기서열 데이터들이 양산되고 있다. 이러한 상황에서 전산 기법을 이용하여 유전체 DNA 염기서열 상에서 유전자의 프로모터 영역을 규명하는 문제는 최근에 상당한 연구의 관심대상으로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 전사조절의 핵심 역할을 하는 -10 영역과 전사개시 부위를 포함한 원핵생물의 핵심 프로모터 영역에 대한 의존성 반영 분해모델 (Dependency-Reflecting Decomposition Model)을 제안한다. 이 모델은 인접한 위치에 존재하는 핵산 염기들 사이의 의존성뿐만 아니라 인접하지 않은 위치의 핵산 염기들간의 의존성까지 고려함으로써 핵산 염기서열 상에 내포되어있는 중요한 생물학적 의존성들을 함축하고 있다. DRDM 모델은 우수한 성능평가 결과를 보였으며. 미생물 유전체 Contig들 상에서 임의의 유전자 프로모터를 예측하는데 효과적으로 이용될 수 있다.
최근 지놈(Genome) 프로젝트를 통해 DNA 염기서열에 대한 정보가 밝혀짐에 따라 분자 수준의 유전자 정보를 다루는 기법이 활발히 연구되고 있다. 그리고 밝혀진 서열정보들의 방대함으로 미루어볼 때 이들 정보를 데이터베이스화하고 효과적인 분석을 행하기 위한 새로운 컴퓨터의 알고리즘의 개발 또한 시급한 일이다. 이러한 측면에서 ,본 논문에서는 분자생물학에서 매우 중요한 연구 대상으로 삼고있는 프로모터 서열과 유전자간의 연관성으로 발현되는 특징을 알아내기 위한 연관 규칙 탐사 알고리즘을 연구한다. 기존의 탐사 알고리즘은 트랜잭션 데이터를 대상으로 하지만 본 논문에서는 생물학적 데이터를 대상으로 하였기 때문에 데이터의 형태와 생물학적인 특성을 수용하는 변형된 연관규칙 알고리즘을 설계한다. 본 연구를 통하여 얻어진 결과는 실제 생물학적 실험'대상의 후보조합을 최소화 하므로써 많은 시간과 노력 비용을 절감할 수 있다.
바실러스 서브틸리스 유전체에서 여러 환경의 적응에 이용할 것으로 보이는 새로운 small RNA를 찾는 시도로 다음과 같은 방식으로 유전체를 검색하였다. 첫째로 유전자들 사이에 존재하는 DNA 서열을 대상으로 전사인자들인 PerR, OhrR, Fur, Zur의 인식서열을 조사하였고, 둘째로 인자 비의존성 전사종결 부위를 조사하였다. 이들 조사에서 전사인자의 위치와 전사종결부위가 300 bp 내외에서 가까이 존재하는 후보 DNA 서열을 대상으로 전사인자 부위에서 전사촉진자의 서열이 발견되는지를 조사하였다. 이 결과 PerR 5개, Fur 2개, OhrR, Zur에서 각각 1개의 새로운 small RNA로 추정되는 부위가 발견되었다.
전라북도 장안산의 72군락 지점에서 식물사회학적 조사에 의하여 구분된 10개 군락. 즉 신갈나무 군락, 신갈나무-철쭉꽃 군락, 신갈나무-노린재나무 군락, 신갈나무-졸참나무 군락, 졸참나무 군락, 굴참나무 군락, 서어나무 군락, 물푸레나무 군락, 층층나무 군락, 들메나무 군락에서 풍부도지수, 이질성지수, 균등도지수, 우점도지수를 산출하여 고도, 토양 특성 및 우점종군에 따른 종다양성의 변활르 분석하였으며 종서열-중요치 곡선을 이용하여 각 식물의 우점서열을 결정하고 각 종이 식물군락 내의 자원을 어떻게 분배하고 있는가를 결정하였다 고도, 토양요인(pH, base) 및 우점종의 차이는 삼림의 종 다양성에 영향을 미치는 중요한 변수로서 작용하였으며 우점종군에 따른 다양성의 변화는 지형과 교란에 의하여 영향을 받았다 종서열-중요치 곡선에서 조사된 10개 군락은 대수정규분포에 접근하고 있어서 군락간 약간의 차이는 있지만 대체적으로 어떤 특정 종이 군집 내 자원 공간을 독점하지 않고 적절히 분배하여 사용하고 있었다.
C형 간염바이러스 (HCV)는 각 개체간에 뉴클레오티드 서열상의 다양성을 나타내고, 이러한 유전적 다양성이 임상병리적 증상과 밀접한 연관이 있을 것으로 고려되어 왔다. 본 연구에서는 HCV E1과 NS5B 부위의 염기서열 분석을 통해 한국의 C형 간염바이러스의 분포와 다양성에 관해 분석하고, 발생계통도를 그려 HCV간의 진화적 거리를 확인하였다. 염기서열분석은 서울대학교 병원과 충남대학교 병원으로부터 얻은 56개의 HCV-양성 혈청을 대상으로 RT-PCR과 PCR 과정을 통해 얻은 유전자 산물을 클로닝하여 수행되었다. 56개의 혈청중 53개의 샘플에서 HCV RNA가 검출되었다. 이들 53개 샘플에 대한 분석 곁과, 유전형 1a, 1b, 2a, 2b, 7a가 각각 5.7, 45.3, 45.3, 1.9, 1.9%로 분포하고 있고, 1b형과 2a형이 한국에서의 주요한 HCV 유전형으로 밝혀졌다. 본 연구는 염기서열 분석을 통해 한국에서 1b형과 마찬가지로 2a형도 높은 빈도로 분포하고 있고, 비록 분포 빈도는 낮지만 1a 형과 7a 형도 존재하고 있음을 밝힌 최초의 보고이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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