• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.757-759
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• 2004

유전자 발현은 유전자가 mRNA와 생체의 기능을 일으키게 하는 단백질을 만들어내는 과정이다. 유전자 발현에 대한 정보는 유전자의 기능을 밝히고 유전자간의 상관 관계를 알아내는데 중요한 역할을 한다. 이러한 유전자 발현 연구를 위한 정보를 대량으로 신속하게 얻을 수 있는 도구가 DNA Chip이다. DNA Chip으로 얻은 수백-수천 개의 데이터는 그 데이터만으로는 의미를 갖지 못한다. 따라서 유전자 발현 정도에 따라 수치적으로 획득된 데이터에서 의미적인 특성을 찾아내기 위해서는 클러스터링 방법이 필요하다. 본 논문에서는 수많은 유전자 데이터 중에서 주요 정보를 포함한 것으로 판단되는 유전자 데이터를 선택하여 특징간을 계산하고 신경망 학습을 이용한 클러스터링하는 알고리즘에 대해서 기술한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.11-16
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• 2006

세포의 활동은 단순히 하나의 유전자의 발현으로 설명되기보다 여러 유전자와 그로 인해 생성된 단백질의 상호 작용에 의해 나타난다. 또한 마이크로어레이 실험을 통해 세포 내의 유전자 발현에 대한 정보를 알 수 있게 되고, Chromatin IP 마이크로어레이 실험을 통해 신뢰도가 높은 유전자 발현 조절 관계 데이터를 얻을 수 있게 되면서, 유사한 기능과 유사한 발현 패턴을 보이는 유전자들을 그룹으로 묶어 유전자 모듈로 규정하고 이를 하나의 유전자 조절 네트워크로 구성하고, 분석하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 ChIP 실험 데이터와 유전자 발현 데이터를 이용하여 지역 정렬을 수행해 하나의 유전자 모듈을 조절하는 조절 프로그램을 예측하는 알고리즘에 대해 기술한다. 조절 프로그램은 유전자 조절 모듈을 조절하는 조절자들의 역할 및 발현 여부에 따른 유전자 조절 모듈 내 유전자들의 발현을 설명할 수 있는 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.280-282
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• 2005

초파리 초기 발생과정은 gap 유전자, pair-rule 유전자, polarity 유전자의 세 가지 유전자 그룹에 의해서 조직화 된다. Gap 유전자들에 의해 pair-rules 유전자들의 발현이 조절되며, 이들에 의해 결국 polarity 유전자들의 발현을 조절함으로써, 정확한 위치에서 각 기관의 형성을 유도한다. 특히 분열 14단계에서는 pair-rule 유전자 중의 하나인 eve 유전자의 발현이 조절되는데, eve 유전자는 배아의 분할의 줄무늬를 형성시키는 유전자에 해당된다. 본 논문에서는 eve 유전자의 발현조절자인 hunchback, giant, kruppel, bicoid의 gap 유전자들로 구성된 조절 네트워크를 S-system을 이용하여 모델링하였다. 이를 통해 각 유전자들의 발현 데이터로부터 파라미터들을 진화 연산을 통해 예측하고, 각 유전자들의 발현에 대한 시뮬레이션 결과를 보여준다. 예측된 결과와 실제 데이터의 비교는 전체적으로 패턴이 서로 유사함을 보여주고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.253-255
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• 2004

다량의 유전자 발현 정보를 담고 있는 DNA 마이크로어레이 기술의 발달로 인해 대량의 생물정보를 한번의 실험을 통해 분석할 수 있게 되었다. 유전자 발현 데이터를 분석하는 방법 중 하나인 클러스터링은 비슷한 기능을 가진 유전자들을 그룹별로 묶어서 그룹 레의 유전자들의 기능을 밝히거나 미지의 유전자를 분석하는데 이용되고 있다 본 논문에서는 유전자 발현 데이터를 클러스터링 하여 그로부터 유전 정보를 찾아내기 위한 방법으로 GG (Gath-Geva) 알고리즘을 제시한다. 퍼지 클러스터링 알고리즘중 하나인 GG 알고리즘은 대표적인 퍼지 클러스터링 방법인 퍼지 c-means 와 GK (Gustafson-Kessel) 알고리즘을 개선한 것으로. 차원이 크고 분포가 애매하여 클러스터링이 어려운 유전자 발현 데이터의 클러스터링에 적합한 알고리즘이다. 혈청(Serum) 유전자 데이터와 효모(Yeast) 세포주기 데이터를 CG 알고리즘 이용해 클러스터링 해 보고, 그 결과를 퍼지 c-means 알고리즘, GK알고리즘과 비교해 본 결과, GG 알고리즘이 유전자 발현 데이터의 클러스터링에 더 적합함을 확인하였다.

• Environmental Analysis Health and Toxicology
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• 제21권1호
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• pp.21-26
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• 2006

본 연구는 DNA 상해유도기작을 규명하기 위하여 하등 진핵생물인 분열형 효모 Schizosaccharomyces pombe로부터 subtraction hybridization방법을 이용하여 자외선 유도 유전자인 UV150과 UV200을 분리하고 그 유전자 구조와 발현양상을 조사하였다. 분리한 유전자의 발현양상을 Northern hybridization 방법으로 살펴본 결과 자외선 조사 1시간 후부터 발현이 증가되었다. 또한 알킬화제인 Methyl Methanesulfonate (MMS) 처리에 의해서도 발현이 증가되었다. 이 결과 다른 UV-inducible유전자와는 다르게 분리한 UV150유전자는 UV에 UV200유전자는 MMS에 의하여 발현이 증가됨을 알 수 있었다. 유전자의 기능을 알기 위하여 URA4 유전자를 이용하여 null-mutant 세포주를 제조하여 그 특성을 살펴본 결과 분리한 UV150 유전자는 세포의 성장에 필수적인 유전자임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.235-237
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• 2005

마이크로 어레이(micro array)로 표현되는 유전자 발현 패턴(gene expression pattern)들과 해당 유전자의 upstream에 위치한 DNA 서열 요소(motif)들은 유전자 발현에 밀접한 관련을 맺고 있는데 이들간의 매핑관계를 알아내는 것은 생물전산학 분야에서 중요한 문제 중 하나이다. 본 고에서는 유전자 발현 패턴 데이터와 해당 DNA에 포함된 것으로 알려진 모티프 프로파일에 대해 대응분석(correspondence analysis)을 수행하고 2차원 평면에 매핑하여 특정 유전자 발현과 밀접하게 관련된다고 여겨지는 후보 모티프를 시각적으로 직관적으로 동정하는 방법을 제시한다. 또한 유전자 발현 패턴은 일정한 길이로 나누어 가능한 모든 패턴에 대해 클러스터링을 행하여 이에 대한 인덱스로 데이터를 표현하여 패턴의 인식성과 발현 순차성을 높이는 반면 복잡도를 줄이도록 하였다. 실험에서 두가지 형태의 모티프 프로파일과 효모 Saccharomyces cerevisiae 포자형성 데이터 집합에 대하여 대응 분석을 통한 시각화된 결과를 이용해 유전자 발현과 깊게 관련되는 것으로 알려진 모티프들이 대응 유전자 발현과의 상관성이 잘 동정되고 있음을 알 수가 있다.

• 한국동물번식학회:학술대회논문집
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• 한국동물번식학회 2003년도 학술발표대회 발표논문초록집
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• pp.48-48
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• 2003

본 실험은 spermatogonia 단계에 발현하는 유전자를 찾기 위하여 suppression subtractive hybridization를 수행하였다. 기존에 mouse에서는 spermatogonia 특이적인 유전자들이 밝혀져 있기 때문에 pig에 특이적인 유전자를 찾기 위하여 pig 250days testis와 pig 60days testis를 재료로 하여 실험하였다. SSH를 통하여 254days testis에 특이적으로 발현되는 후보유전자를 7개 찾았고 25days testis와 60days testis 의 Northern blot을 통하여 25days에 과발현하고 60days에 발현의 양이 대폭 줄어드는 spermatogonia 유전자로 생각되는 후보유전자 2개를 선택하여 pig tissue northern blot, genomic DNA southern blot, RT-PCR 그리고 In-situ hybridization을 수행하였다. Tissue northern blot과 RT-PCR을 통하여 후보자 1번은 간과 폐, 난소, 정소에서 발현하고, 후보유전자 15번은 난소와 정소에서만 특이적으로 발현함을 알았다. DNA sequence analysis와 NCBI Blast search를 통하여 후보자 1번은 다른 종에서 밝혀진 유전자였고 후보유전자 15번은 어느 종에서도 밝혀지지 않은 새로운 유전자였다. Degenerated primer를 통하여 후보자 1번의 pig full sequence를 밝히고 NCBI에 등록하였다. 그리고 In-situ hybridization을 통하여 후보유전자득이 20일째 testis의 Leydic cell에서 많이 발현되고 adult testis에서는 발현이 감소하는 결과를 얻었다. 이것으로 보아 위의 두 후보유전자는 spermatogonia에 직접 관련된 유전자이기 보다는 spermatogonia의 발달에 영향을 주는 leydic cell 특이발현을 가진 유전자로 사료되어진다.

• 한국자원식물학회지
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• 제21권2호
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• pp.139-143
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• 2008

다섯 종류의 가지과 식물을 대상으로 elicitor에 의해 생합성 되는 capsidiol의 함량을 측정하고 생합성에 관련된 P450 효소의 활성과 관련 유전자 발현을 조사하였다. 고추, 피망 및 담배는 capsidiol의 생합성에 관련된 두개의 유전자인 cyclase와 P450 유전자가 세포내에 존재하였고, elicitor의 처리에 의하여 유전자의 발현이 유도되고 효소의 촉매가 이루어 졌다. 가지세포에는 두개의 유전자가 게놈상에 존재하지만 P450 유전자는 발현되나, cyclase 유전자의 발현은 나타나지 않았다. 감자에는 capsidiol의 생합성에 관련된 P450 및 cyclase 유전자 모두가 존재하지 않은 것으로 나타났다. 본 실험에 사용된 P450과 cyclase 유전자는 식물이 정상상태에 있을 때는 전혀 발현되지 않으나 elicitor에 의해 특이적으로 유도 되는 특징을 보였고, 식물체 조직이나 기관별로 다양한 발현 양상을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.274-276
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• 2005

유전자 발현은 많은 전자조절인자에 의해서 조절된다. 이러한 조절인자들은 각각 DNA 상에 존재하는 특정한 모티프에 결합하여 그 기능을 수행한다. 따라서 DNA 상의 특정한 서열 정보가 유전자 발현과 직접적으로 연관되어 있다고 생각할 수 있다. 본 논문에서는 두 가지 서로 다른 데이터들에 대한 관계를 알아보기 위하여 사용되는 방법인 Kernel CCA를 이용하여 DNA 상의 특정한 모티프와 유전자 발현 사이의 관계를 알아보았다. 이를 이용한 실험 결과, 유전자 발현과 밀접하게 관련되어 있는 모티프들을 발견할 수 있었고, 기존에 중요한 것으로 알려져 있는 모티프가 실제로도 유전자 발현에 밀접한 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.

• 미생물과산업
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• 제14권1호
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• pp.29-33
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• 1988

본 장의 주제인 재조합 유전자의 발현 증대를 위하여는 우리가 알고 있는 대부분의 생명현상에 대한 지식들이 응용될수 있을 것으로 일단 믿어진다. 그러나 그 지식들은 하나의 장으로 모아지기에는 너무나 방대하며 또한 그 각각의 지식들을 어떻게 서로 조화시켜 유전자 발현증대를 꾀할 것이냐 하는 것은 상당한 노력이 더 필요할 것이다. 여기에서는 이미 그 응용이 가능하였던 내용들을 기초로하여 유전자 발현조절에 대하여 알고 있는 지식들을 어떻게 재조합 유전자 실험에 응용하여 그 발현증대를 시도할 수 있겠는가에 대하여 기술해 보고자 한다.