유전체학 (genomics)의 가장 기초적인 기반이 되는 것은 염기서열을 정확하게 결정해 내는 것이다. 많은 진핵생물들 (eukaryotes)은 두개의 상동염색체를 가지며 두개의 염색체의 염기서열에는 차이가 존재한다. 현재의 유전체 염기서열 결정방법으로는 염기변이가 많이 존재할 경우 유전체의 염기서열을 결정하기 어렵다. 특정한 장소에 서식하는 무수히 많은 미생물들의 유전체의 염기서열을 동시에 결정하는 문제도 미생물학에서 중요성을 인정받는 문제이지만, 미생물들간의 염기변이의 정도는 단일개체의 경우보다 복잡하며 염기서열을 효과적으로 결정하기 힘들다. 따라서 염기변이가 많은 생물들과 미생물들 집합의 염기서열을 결정할 수 있는 방법론의 개발이 시급한 실정이다. 본 논문에서는 조립된 다염기변이 유전체및 메타유전체의 염기서열의 정확성을 평가하기 위한 유전체 서열과 시뮬레이션에 기반한 read 들을 생성하는 도구를 개발하는 것을 목표로 한다.
계통수는 특정 객체의 분류 즉 특정 객체로부터 추출한 염기서열을 이용하여 그 객체의 소속 분류 집단을 결정하기 위해서 사용될 수 있다. 만약 특정지역에서 획득한 토끼의 종을 구분하기 위해서 이미 분류된 토끼의 염기서열들을 가지고 염기서열들과의 관계를 표현하는 계통수를 제작함으로써, 객체를 분류 할 수 있다. 계통수 제작은 기존의 계통수 제작 도구들(MEGA등)이 사용되지만, 이러한 계통수 제작 도구는 객체의 어떤 특성에 의해서 종이 나뉘어지는 가는 예측 할 수 없다. 계통수 제작에 이용되는 염기서열 데이터는 기존의 염기서열 데이터 베이스들(EMBL, GenBank, DDBJ)에서 인터넷을 이용하여 찾을 수 있지만, 계통생물학을 위해 누적된 데이터가 아니므로, 계통수 제작을 위해서는 사용이 제한적이다. 또 계통수 제작 도구을 사용하기 위해서는 자신이 관련 염기서열 데이터를 수집하여야 한다. 본 논문은 웹기반 계통수 추론 시스템을 제시한다. 본 시스템은 염기서열 데이터를 검색하여, 계통 분류 즉 계통수 제작을 위한 데이터로 저장하고, 이를 이용하여 계통수를 그릴 수 있다. 또한 이렇게 저장된 데이터는 데이터 마이닝 분류 기법을 사용하여, 각 객체 분류 집단을 모델링하며, 분류 속성을 예측할 수 있다.
DNA의 염기서열이 밝혀지면서 인간 생체에 대한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 응용분야 중 친자확인에 DNA 염기서열을 이용하려는 시도가 최근에 연구되고 있다. 본 연구는 DNA의 반복 염기서열을 이용하여 수작업으로 이루어지고 있는 친자 찬인 방법을 데이터베이스 기술을 이용하여 수행하는 최초의 연구이다. 방대한 양의 자료에서 친자확률을 계산하는데 걸리는 시간은 DB를 구축하는 방법에 크게 좌우된다. 본 논문에서는 친자확률을 계산하는 시간을 최소화할 수 있는 DB를 설계하고 또한 최소 시간내에 질의 결과를 획득하는 질의 구성하는 방법을 제안한다.
카본블랙의 산-염기 표면처리에 따른 카본블랙/고무 복합재료의 기계적 물성에 대해 고찰하였다. 산-염기 표면처리에 의한 카본블랙 표면특성은 pH,표면 산${\cdot}$염기도와 표면자유에너지를 통해 알아보았으며, 카본블랙/고무 복합재료의 기계적 물성은 가교밀도$(V_e)$와 인열에너지(T) 등을 통해 살펴보았다. 카본블랙을 산성용액으로 처리한 경우는 표면자유에너지의 극성 요소$({\gamma}s^{sp})$증가로, 카본블랙/고무 복합재료의 기계적 물성이 감소하였다. 반면에, 염기성 용액으로 처리한 경우는 산성 용액으로 처리한 경우 또는 표면처리를 시행하지 않은 경우보다 표면자유에너지의 비극성 요소$({\gamma}s^L)$ 증가와 충전제-고무의 상호작용 증가로 인하여 카본블랙/EPDM 복합재료의 가교밀도와 기계적 물성이 증가하였다. 이를 통해 산-염기 표면처리에 의한 카본블랙의 표면특성이 고무 매트릭스 복합재료의 물리적 거동에 중요한 인자로 작용함을 확인하였다.
본 시험은 경사가 있는 미숙의 개간전에서 참깨의 증수방법을 개선하고자 주요 염기영양소의 시용과 적심시기를 다리한 병합처리효과를 구명하였던 바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 염기영양소+적심처리의 병합방법은 적심만의 단일처리에 비하여 그 효과각 인정되었으며, 2. 염기영양소+발아후 50일 적심의 병합처리는 일반관행에 비하여 46%가 증수되었다. 3. 적심만의 단일처리효과는 일반관행에 비하여 17% 증수효과만을 나타냈으며, 4. 적심만의 단일효과는 절수, 분지수, 삭수 및 천립중 증가에 영향을 주었으나, 5. 염기영양소+적심의 병합처리는 작물체의 건경엽중 및 천립중의 증가도를 더욱 높여 증수를 가져오는데 한층 효과적이었다.
유전체는 생명체의 구성에 관련된 모든 정보를 포함하고 있다. 특정 종을 하나의 유전체로 표현하지만, 해당 종에 속하는 개체의 염색체는 조금씩 차이가 있어 개체별로 고유의 특성이 나타난다. 바이러스와 같이 개체 변이가 많이 일어나는 종에서는 종내에서 변이가 심할 수 있다. 종내에서 변이에 따른 특성을 파악하기 위해, 각 염기 위치별로 염기분포를 관찰하는 연구들이 진행되고 있다. 이 논문에서는 염기분포의 변화를 쉽게 분석할 수 있도록, 각 염기 위치에서의 분포변화를 시각화하는 방법을 제안하고 구현 결과를 소개한다.
본 연구에서는 활성탄소를 산성 및 염기성 용액으로 처리하여 pH변화에 따른 흡착 특성을 비교 분석하였다. 처리하지 않은 일반 활성 탄소와 30 wt. % HCl 및 30 wt. % NaOH 용액으로 처리된 활성탄소의 표면 산도 및 표면 염기도를 Boehm의 선택 중화법을 이용하여 측정하였으며, 그 흡착표면적과 기공도 등은 BET 법을 이용한 $N_2$ 기체 흡착을 통해 알아보았다. 또한 산, 염기 처리된 활성탄소의 흡착 특성을 비교하기 위해 $CO_2$ 및 $NH_3$ 기체의 흡착 실험을 수행하였다. 그 결과 일반 활성탄소와 산성 또는 염기성 용액으로 각각 처리된 활성탄소의 물리적인 표면구조는 큰 변화를 나타내지 않았으나, $CO_2$ 및 $NH_3$에서의 흡착에 있어서 화학적 처리에 따른 서로 다른 표면 관능기에 의하여 상대적으로 향상된 흡착 거동을 나타내었다.
현대 유전체학 기술의 진보는 생물학적으로 중요한 의미를 갖는 생물들의 유전체 서열의 규명 genome sequencing)에 힘입은 바 크다. 기존의 유전체 서열결정법은 주로 염기변이율이 낮은 생물들에 초점을 맞추어 왔다. 하지만 염기변이율이 높은 생물들의 유전체 염기서열을 결정할 필요가 높아짐에 따라 이를 위한 방법론에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 염기변이율이 높은 생물들의 이배체 (diploid) 유전체 서열이 효과적으로 결정될 수 있을 경우 기존의 유전체 서열비교의 방법론에도 변화가 요청되고 있는 실정이다. 기존의 유전체 서열비교 (whole-genome alignment) 방법론은 반수체 (haploid) 유전체들의 서열비교을 위해 개발되었지만, 염기변이율이 높은 생물들의 유전체 서열비교에는 반수체 유전체들 비교에 특화된 도구들이 필요하다. 또한 현재 서열비교를 시각화하는 소프트웨어들도 반수체 유전체 비교를 위해 개발된 실정이다. 본 논문의 목표는 이배체 유전체 서열을 비교하는 방법론을 개발을 용이하기위해 이배체 유전체의 서열을 생성하는 도구를 개발하는 것이다. 개발된 도구는 실제 일어날 수 있는 염기변이와 genomic rearrangement를 사용자의 입력을 받아 다수의 생물들의 유전체 서열을 생성해 낸다. 이를 통해 이배체 유전체 서열을 비교하는 도구의 개발을 용이하게 하는데 초첨을 맞추고 있다.
다양한 염기도를 가진 PAC 응집제를 이용한 응집실험에서, 염기도를 낮게 함유하고 있는 PACB (Polymeric Aluminum Chloride Basicity)의 경우 염기도가 높은 PAC 보다 유기물과 인에 응집효율이 높게 나타났다. 저 염기도의 PACB는 고 염기도의 PAC 보다 monomeric Al(III) 가수분해 종을 많이 함유하였다. 하수처리수의 응집에 있어서 전하중화와 sweep floc 형성에 따른 응집효율은 저 염기도의 PACB가 고 염기도의 PAC에 비하여 다소 효과적인 것으로 나타났다. 이에 따라 PACB와 PAC를 이용한 응집실험 결과 $Al_2O_3$ 농도가 유사한 경우 고 염기도의 PAC에 비하여 저 염기도 PACB가 탁도, $COD_{Mn}$ 그리고 TP 및 $PO_4$-P에 대하여 보다 우수한 응집효과를 나타내었다.
최근 Human Genome Project(HGP)에서 사람의 염기 서열의 초안이 발표되었다. 생물체의 염기 서열을 분석하는 방법은 매우 많은데, 그 중 하나가 k-mer 분석이다. k-mer는 유전자의 염기 서열내의 길이가 k인 연속된 염기 서열이다. k-mer 분석은 염기서열이 가진 k-mer들의 빈도의 분포나 대칭성 등을 탐색하는 것이다. 그런데 유전자의 염기 서열은 대용량 텍스트이고 k가 줄 때 기존의 온메모리 알고리즘으로는 처리가 불가능하므로 효율적인 자료구조와 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 패턴 일치(pattern matching)에 적합하고 외부 메모리를 지원하는 스트링 B-트리(string B-tree)를 이용한 k-mer 분석 방법을 제시하고, 그것을 구현하였으며 몇 가지 실험 결과에 대하여 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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