돼지 설사유발 칼리시 바이러스 (Porcine enteric calicivirus: PECV)는 자돈에서 설사를 일으키지만, 사람에서도 위장염을 일으키는 원인체인 Sapporo-like calicivirus와 형태학적으로나 유전학적으로 유사하다고 이미 알려졌다. 본 연구는 국내에서 발생하고 있는 PECV의 RNA dependent RNA polymerase (RDRP) 부위와 capsid 부위 염기서열과 아미노산 서열을 기존에 보고되었던 것과 비교하여 분류하였다. 연구 결과 국내 분리주는 기존의 PECV RDRP 부위 (염기서열: 90%, 아미노산: 97%) 와 유사성이 아주 높았으며 capsid 부위(염기서열: 83%, 아미노산: 81%)는 다소 낮았다. 또한 이 바이러스는 모든 칼리시 바이러스의 RDRP 부위에 특이적으로 존재하는 GLPSG와 YGDD 아미노산 배열이 존재하였으며 capsid 부위에서는 국내에서 발생한 PECV 에서만 "TAA" 염기서열이 삽입되어 있었다. 본 연구를 통하여 국내에서 발생한 PECV는 porcine sapporo-like calicivirus와 유사하며 그 외 caliciviridae과인 Norwalk-like virus, Vesivirus, Lagovirus와는 상이하다는 것이 규명되었다.
본 논문은 중심화 이론을 바탕으로 한국어에서 전향적 중심의 서열을 설정하는데 그 목적이 있다. 선행 연구들에서 전향적 중심 서열에 포함시킨 요인들 즉, '주어, 주제, 공감도'를 중심으로 이들 사이의 선호도, 또는 서열에 대한 면밀한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 그 요인들 사이의 서열을 비교하는 데에 적합한 담화를 고안한 후 이를 설문 조사를 하였고, 그 결과를 분석하였다. 아울러 본 연구에서는 중심화 이론에서 제안하는 '추이 상태'와 함께 중심으로 해석되는 경향을 고려하였다. 이를 통해 '주제 > 주어 > 목적어'의 전향적 중심 서 열을 얻었다. 또한, 화 청자를 전향적 중심의 서열 설정에 포함시키는 선행 연구를 검토하면서, 화 청자를 포함시키는 대신 담화 분절의 가능성을 제안하는 바이다.
Human Genome Project와 같은 대형 Sequencing 프로젝트와 High-throughput Sequencing 기술의 발전으로 현재 Expressed Sequence Tag (EST)와 같은 대량의 DNA 서열들이 생산되고 있다. 이를 효과적이고 효율적으로 분석해야 할 필요성이 증대되고 있다. 대부분의 실험자들이 서열 분석을 위해 우선적으로 BLAST 검색을 이용하고 있다. 하지만 대량의 서열, 검색 DB의 크기, BLAST 검색 결과의 복잡성에 의해 어려움을 겪고 있다. 이에 빠르고 정리된 결과를 보여줄 수 있는 BLAST 검색 시스템의 필요성이 커지고 있다. 이에 본 논문은 미국 생명공학연구소(NCBI)에서 제공하는 유전자 서열 검색 툴인 BLAST(Basic Logical Alignment Tool)를 클러스터 수퍼 컴퓨터 구축 기술을 기반으로 한 병렬처리와 Gene Ontology를 이용하여 방대한 양의 서열 검색 결과를 요약하는 모형을 제시한다. 이것은 신약개발 및 유전자 발굴 등의 연구기간을 획기적으로 단축시켜 신약 개 발, 농업, 화학, 의료, 환경 등 생명공학 연구에 핵심적인 역할을 할 수 있다. 또한 성능 실험을 통하여 분석결과 대기시간을 최소화하는 병렬처리모형의 효율성을 검증하였다.
현재 활발한 연구가 진행중인 유전자 분석과 같은 분야에서는 유전자 염기 서열과 같은 대규모 서열 정보들에 대한 효과적인 분석기술을 요구하고 있다. 본 논문은 이러한 서열 정보들 사이의 유사도를 측정하고 분석하는 작업을 효과적으로 지원하기 위한 가시화 도구의 개발을 다룬다. 본 논문에서 사용하는 유사도 가시화 기법은 유전자 정보의 유사도 가시화를 위해 제안되었던 시각적 점-행렬 도면(Graphical Dot-Matrix Plots) 기법을 이용하는데, 이 시각적 점-행렬 도면 기법은 비교 대상이 되는 서열 정보의 크기가 커지면 효율적으로 가시화하기가 힘들다는 단점을 가진다. 본 논문은 시각적 점-행렬 도면 기법의 이러한 문제를 해결하기 위해 서열 정보 유사도 비교 결과를 화면의 해상도 내에서 표현할 수 있도록 데이터를 영역별로 분할하고 각 영역별 일치도를 이분 그래프(bipartite graph)의 최대 평면 일치(maximal planar matching)를 이용하여 결정하고 이를 하나의 화소(pixel)로 출력하는 기법을 제안한다.
올리고뉴크레오타이드 서열의 디자인은 일반 분자 생물학 뿐만 아니라 DNA 컴퓨팅 분야에서도 중요한 문제이다. DNA나 RNA와 같은 생체 물질간의 화학반응을 이용하여 계산을 수행하는데 사용되는 염기 서열의 품질은 계산의 정확도에 큰 영향을 미치기 때문에, 문제의 특성에 따른 요구 조건에 안는 염기 서열을 디자인 하기위한 방법에 대해 여러 가지 연구가 있어왔다. 기존의 DNA 컴퓨팅을 위한 염기서열 디자인은 주어진 녹는점의 범위에서 단순히 서로 독립적인 염기서열들의 집합을 디자인 하거나, 분자생물학 실험에 사용되는 올리고 프로브나 프라이머 셋을 디자인 하는 것을 중심으로 이루어졌다. 반면, 본 논문에서는 세포에서 추출된 DNA/RNA 분자가 섞여있는 환경에서 어느 DNA/RNA 분자와도 흔성화 반응물 하지않는 범용 올리고뉴클레오타이드 태그를 디자인하는 간단한 유전 알고리즘을 제시하며, 이를 이용해서 디자인된 염기서열 결과를 제시한다.
서열 배치 문제는 두 개의 서열에서 가장 유사한 부분을 찾는 문제이다. 이 문제를 푸는 알고리즘으로 가장 많이 쓰이는 것은 Smith-Waterman 알고리즘이다. Smith-Waterman 알고리즘은 동적 프로그래밍을 이용하여 두 서열에서 유사한 부분을 찾아낸다. 그러나 Smith-Waterman 알고리즘은 서열을 이루는 문자들의 품질 정보를 사용하지는 않는다. 각 문자가 얼마 정도의 신뢰도를 가지고 있는지를 나타내는 품질 정보는 생물학에서는 중요한 정보이다. 본 논문에서는 각 문자에 주어지는 품질이 서로 다를 때에, 품질 정보를 이용하여 가장 적합한 부분 배치를 찾아내는 알고리즘을 제시한다. 실제로 현재 서열 배치에 가장 많이 사용되고 있는 프로그램 중 하나인, Phred/Phrap에서 사용하는 LLR 값을 이용해서 비교했을 때, 본 논문에서 제시한 알고리즘은 기존의 Smith-Waterman 알고리즘보다 더 좋은 결과를 얻었다.
복수 염기서열 정렬(multiple sequence alignment)은 염기서열들 사이의 진화관계, 단백질의 구조와 기능에 관한 연구에 필수적인 도구이다. 다이나믹 프로그래밍(dynamic programming) 방법은 대부분의 경우에 있어 최적의 염기서열 정렬 결과를 제공할 수 있다. 그러나 그것이 사용하는 갭 비용함수 때문에 특별한 경우에 최적의 염기서열 정렬을 만들어 내지 못한다. 본 논문에서는 다이나믹 프로그래밍에 의해 획득된 염기서열을 개선하기 위한 휴리스틱 방법을 제안한 후, 실제 단백질 데이터를 가지고 성능 분석을 한다.
부분 영상 검색은 질의 영상을 입력으로 사용해서 질의 영상을 부분 영상으로 포함하는 대상 영상을 찾아낸다. 본 논문에서는 부분 영상 검색에 생물정보학에서 사용하는 정렬(Alignment)을 이용한다. 생물정보학에서는 두 DNA 서열 간에 유사도를 비교하고 시각화하는 방법으로 점 행렬을 널리 사용한다. 두 영상을 정렬하기 위해서 먼저 질의 영상과 대상 영상을 일차원 명암도 영상 서열로 변환하고 정렬하여 부분 영상 후보 영역을 찾는다. 이전 연구[1]에서 정렬하는 방법은 두 서열의 길이의 곱만큼의 메모리 공간이 필요하므로 두 서열의 길이가 길어지면 필요한 메모리 공간이 선형적으로 증가했다. 본 논문에서는 영상 데이터의 특성을 이용해서 부분 서열 정렬로 필요한 메모리 공간을 줄였고 부가적인 효과로 처리시간이 감소하고 정확도가 상향되었다.
생물정보학 데이터를 분석하는 과정에서 서열 데이터의 시각화는 연구자에게 방대한 서열 데이터의 특성을 눈으로 쉽게 이해하기 위한 필수 과정이다. 대조 실험 데이터나 다중 서열 데이터를 시각화해 주는 많은 도구들이 있지만 방대한 유전체 서열에서 사용자가 원하는 다중 데이터간의 비교 영역을 찾아서 시각화해주는 기능이 부족한 것이 현 상황이다. 본 논문은 불리언 질의를 통해서 다중 전사체 서열을 효율적으로 비교하고 그 결과를 시각화해주는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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