선행연구에서 우리는 암과 관련된 단백질-단백질 상호작용 네트워크와 단백질-질병 네트워크를 통해서 핵심 단백질 60개를 추출했다. 이 단백질들을 조절하여 암을 제어하기 위한 방법으로 miRNA(microRNA)를 이용하기위해 단백질과 상호작용하는 miRNA와 miRNA 서열정보를 추출하였다. 한 단백질과 상호작용하는 miRNA의 수가 많았기 때문에 각각의 miRNA에 대해 우선순위를 주어서 가중치를 부여했는데, 기준으로는 miRNA 서열길이, 수소결합 수 등으로 잡아주었다. 이 방법을 사용함으로써 밝혀지지 않은 단백질과 miRNA의 상호작용 서열을 찾는데 이용가능 할 것이다.
국내에서 재배되고 있는 고추(Capsicum annuum L.)로부터 분리된 TMV pepper 계통을 density gradient centrifugation을 이용하여 순화하였다. 이로부터 바이러스의 total RNA를 분리하였고 RT-PCR에 의하여 TMV pepper 계통의 외피단백질 cDNA를 합성, 증폭하였으며 이를 pBluescript II SK- 벡터에 재조합하였다. 본 실험에서 바이러스 외피단백질과 3` non-coding region을 포함하는 재조합 클론 p1561과 p1562로부터 염기서열을 분석하였고 그 결과로 477 염기의 외피단백질 유전자를 포함하는 691 염기가 합성되었음을 확인하였으며 이것과 TMV common 계통으로부터 합성된 외피단백질 cDNA와의 최대 유사도는 69%였다. 또한 유추된 아미노산 서열에서 이들 두 계통간의 최대 유사도는 81%였다.
지금까지 인간이나 다른 생물체의 전체 유전체 염기서열을 밝혀내는 작업은 크게 세가지 방법으로 진행되었다. Clone-by-clone approach, sequence tagged connector approach, random shotgun approach(1)가 그것인데 마지막의 random shotgun approach는 fragment assembly problem을 비롯한 여러 가지 전산학적인 문제들을 수반한다. 이 논문은 저자들의 국내 최초로 미생물체의 전체 염기서열을 random shotgun approach를 이용하여 밝혀낸 경험을 바탕으로 그에 따르는 문제인 fragment assembly problem에 대해 소개하고 그에 수반되는 몇 가지 전산학적인 문제와 몇 가지 해결책에 대해 설명하려 한다.
유전자의 서열 및 관련 정보가 폭발적으로 증가함에 따라, 사용자들에 대한 유전자정보 서비스, 온라인 상에서의 효율적이 서열정보 분석, 서열정보에 대한 효율적인 관리, 관련된 연구자들과의 정보공유 등이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 인터넷 상에서 streptomyces 유전자 data를 효율적으로 관리하는 한편, 사용자들에게 유용한 서비스를 제공하는 시스템의 설계 및 구현에 관하여 논의하였다. 사용자는 본 시스템으로부터 원하는 유전자 정보를 다운로드 받을 수 있다. 또한 분석을 원하는 유전자를 streptomyces database내의 유전자들과 비교하여 유용한 정보를 추론할 수 있다.
Coprinus congregatus 의 염색체 DNA를 주형으로 사용하고 균류 laccase에서 잘 보존된 copper binding region의 염기서열을 primer 로 사용하여 PCR을 수행한 결과 144 bp 길이의 laccase 유전자 일부를 cloning 하였다. 이의 염기서열을 분석한 결과 다른 균류의 lacacse 와 60-69% 정도의상동성을 보였으며 추정된 아미노산 서열은 68-75%의 상동성을 보였다.
인터넷의 확산과 첨단기술의 발달로 생물학 정보에 대한 온라인 데이터베이스 집합이 급속히 증가하고 있으나, 데이터의 양이 방대하고 이질적인 형태로 제공되기 때문에 실제 현장의 생물학 연구자들이 쉽게 이용하는데는 여러 가지 어려움이 있다. 이 논문에서는 단백질과 핵산 정보를 제공하는 대표적인 온라인 데이터베이스인 NCBL에, 질의를 하여 얻어진 데이터를 포함한 웹 문서로부터, 정보를 추출하여 사용자의 목적에 적합한 맞춤형 데이터베이스를 구축하는 시스템을 제안한다. 온톨로지를 이용하여 질의 처리를 하며, 웹 문서에 대한 정보추출 기법과 계층구조에 따른 유형별 저장방식을 통해 데이터베이스를 구축한다. 한편, 데이터 추출을 위해 식별 및 분류 작업을 수행한다. 제안한 시스템은 서열정보를 분석하는 생물학자들에게 관심대상 정보를 추출하여 맞춤형 데이터베이스를 구축함으로써, 손쉽게 서열정보 분석을 지원하도록 하는데 목적이 있다.
한국산 미나리아재비속 미나리아재비(Acris Schur)절에 속하는 미나리아재비(Ranunculus japonicus)와 근연종인 산미나리아재비(R. acris var. nipponicus) 및 바위미나리아재비(R. crucilobus)의 실체와 분류학적 한계를 파악하기위해 속, 종간 규명에 많이 이용하고 있는 핵리보좀(ribosomal) DNA의 internal transcribed spacer 구간의 염기서열을 분석하였다. 본 연구는 6개의 군외군을 포함하여 총 18개의 DNA 재료(accessions)의 정열된 염기서열들을 바탕으로 bootsrap을 포함한 maximum parsimony와 maximum likelihood 분석법에 의한 계통수로 평가하였다. 연구 결과 Acris절에 속하는 미나리아재비, 산미나리아재비 및 바위미나리아재비는 단계통군으로 나타났으며 특히 미나리아재비(R. japonicus)와 산미나리아재비(R. acris var. nipponicus)는 같은 분계조를 형성하였다. 이와 달리 바위미나리아재비는 미나리아재비와 산미나리아재비에서 분지된 결과를 보여, 한라산 해발 1500m이상의 높은 지역에 분포하는 바위미나리아재비는 미나리아재비의 아종(R. japonicus Thunb. subsp. chrysotrichus (Nakai) Y. N. Lee, comb. nud.)으로 처리하기보다는, 독립된 고유종인 R. crucilobus H. L$\acute{e}$v.으로의 처리를 지지하였다.
차풀(Cassia nomame)의 뿌리혹 공생세균인 Bradyrhizobium sp.(Cassia) CN9135의 nodD1 유전자를 중합효소 연쇄반응을 통해 크로닝하여 그 염기서열을 조사하였다. 염기서열로부터 유추된 NodD1 단백질은 Bradyrhizobium elkanii와 가장 높은 95%의 상동성을 나타내었다. 뿐만 아니라 nodD2 사이의 intergenic space 부위의 염기서열도 B. japonicum을 포함하는 다른 bradyrhizobia와는 상동성이 거의 없었으나 B. elkanii와는 88%의 높은 상동성을 나타내었다. 우리의 실험 결과는 Bradyrhizobium sp.(Cassia)가 B. elkanii와 매우 근연한 관계임을 보여 주고 있다.
후성유전은 DNA 염기 서열이 변화하지 않고 DNA의 메틸화(methyaltion) 및 히스톤 단백질의 변형(modification)등의 후천적 과정에 의해 유전자 발현이 조절되는 현상이다. 특히 DNA 메틸화 정도에 대한 패턴 분석은 후성유전을 이해하는 중요한 접근방법중 하나이다. DNA 메틸화 패턴 분석을 위해 발생에 관련된 123개 유전자들의 -5000bp ~ +200bp사이에 있는 DNA 염기 서열 정보를 추출하였다. 추출한 염기 서열 정보를 기반으로 기존에 알려진 메틸화 경향성 모티프와 메틸화 저항성 모티프를 모니터링 함으로써 발생관련 유전자들의 메틸화 모티프 패턴을 분석하였다. 결과적으로 메틸화 저항 모티프만이 발견되었고 따라서 메틸화 저항 모티프 패턴과 발생관련 유전자들의 상관관계를 분석하였다.
PDB에서 제공하는 단백질 3차원 고분자결정 구조에 대한 플랫파일은 인자들의 좌표, 서열정보, 실험정보 및 참조 정보가 포함된다. 이러한 정보를 포함하고 있는 플랫파일로부터 필수적인 구조정보 및 서열정보 등의 효율적인 검색을 위해서는 이러한 데이터를 추출하여 데이터베이스 구축이 요구되며 이 때 단백질 구조 및 서열 정보와 실험 및 탐조 정보의 관계에 대한 모델링이 중요하다. 따라서 이 논문에서는 PDB에서 제공하는 플랫파일들의 엔트리들을 분석하고 3차원 공간 객체의 기하적 특성을 갖는 단백질 3차 구조를 공간객체로 표현하고 공간객체 모델을 적용하여 모델링한다. 이렇게 함으로써 단백질 3차 구조 분자를 구성하는 인자 및 구조 정보 검색이 가능하며 위상 및 기하 연산자글 이용하여 단백질 구조 분석에 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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