• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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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.

• Proceedings of the KSAR Conference
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• 2003.06a
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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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.

• Proceedings of the Korean Society for Food Science of Animal Resources Conference
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• 2005.10a
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• pp.119-122
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• 2005

본 연구는 한우 근내 지방 축적 기작을 구명하고 고급육과 저급육에서 차등 발현되는 유전자를 발굴 동정하여 한우 육질 진단을 위한 분자 표지 마커로 활용하기 위해 GeneFishing PCR 기법을 이용하여 한우 육질등급에 따른 등심조직에서 차등적으로 발현되는 유전자를 분석하였다. 한우 육질 등급($1^+$ 등급 vs 3 등급)간에 총 10개의 차등 발현 유전자가 확인되었고 이 가운데 고급육 한우 등심에서 발현량이 높은 유전자가 4개 그리고 저급육 등심에서 발현량이 높은 유전자 6개가 각각 검출되었다. 발현량 차이 유전자를 cloning하여 염기서열을 분석하고 상동성 검색을 실시한 결과 고급육에서 발현량이 높은 DEG는 주로 EST(expressed sequence tag) 유전자들로 밝혀졌고 저급육에서 발현량이 높은 DEG는 malate dehydrogenase 2(MDH2), myosin heavy chain 2a, triosephosphate isomerase 1(TPI 1), actin, alpha 1, skeletal muscle(ACTA1 ) 유전자들로 동정 되었다. 본 연구를 통해 한우 육질간 차등 발현되는 유전자들은 한우 육질 및 등급판정을 위한 표지인자(marker)로 활용할 수 있어 유전자 마커를 이용한 고급육 생산 한우의 육질 조기진단이 가능할 것이다.

• KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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• v.40 no.1
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• pp.69-76
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• 1995

Cold acclimation involves changes in gene expression. BN28 and BN115 are two genes which are regulated by cold temperature and assumed having roles in cold acclimation. The objectives of this experiment was to explore the expression of BN28 and BN115 under field conditions. Six winter cultivars were planted at three different dates during the fall. The expression of the genes was determined by northern blot analysis of total RNA taken from leaves 15 to 30 day-intervals after planting. The expression of the two genes was detected within 15 days after planting well before onset of freezing tolerance in plants. This suggestes either their expression was a prerequisite of the freezing tolerance or their expression was regulated by other environmental factors as well as temperature. Two genes showed a different expression pattern suggesting they had a different regulatory system. Although timecourse increase in expression of the cold-regulated genes was matched with increase in freezing tolerance, the difference of expression in cultivar level at specific times of measurement was not correlated with freezing tolerance at the moment.

• Proceedings of the KSAR Conference
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• 2003.06a
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• pp.50-50
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• 2003

모유에 존재하는 유지방구의 막을 구성하는 주된 당단백질인 하나인 lactadherin(과거에는 BA46로 일컬어짐)은 rotavirus에 의한 감염증상을 예방하는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 retrovirus vector system을 이용하여 Chinese Hamster Ovary (CHO) 세포에 tetracycline에 의해 발현이 제어되는 promoter 하의 lactadherin 유전자를 전이시킨 후lactadherin이 tetracycline에 의해 발현이 유도되는지의 여부를 실험하였다. 먼저 기초 실험으로 E. coli LacZ유전자를 이용하여 tetracycline에 의한 유도 여부를 조사하였다. Tet-On과 RevTRE-LacZ retrovirus를 co-infection시킨 NIH3T3 세포는 doxycycline (tetracycline 유도체)의 투여량에 비례하여 E. coli LacZ 유전자의 발현 정도가 증가하는 양상을 나타내었는데, 최대의 발현에 대한 doxycycline 농도는 1 $\mu\textrm{g}$/$m\ell$ 이상으로 나타났다. 이 예비실험의 결과를 바탕으로 Tet-On과 RevTRE-Ltd retrovirus vector를 이용하여 사람의 lactadherin 유전자의 유도적 발현을 검정하였는데, CHO 세포에서 lactadherin 유전자의 유도적 발현을 RT-PCR 기법을 이용하여 확인하였다. 표적세포 내에서 외부에서 도입된 유전자가 지속적으로 발현될 경우 심각한 생리적 부작용을 야기시킨다는 사실을 감안할 때, 본 실험의 결과는 유전자 치료와 형질전환동물의 생산에 크게 도움이 될 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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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.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.3
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• pp.437-448
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• 2016

Gene set analysis utilizing biologic information is expected to produce more interpretable results because the occurrence of tumors (or diseases) is believed to be associated with the regulation of related genes. Many methods have been developed to identify statistically significant gene sets across different phenotypes; however, most focus exclusively on either the differential gene expression or the differential correlation structure in the gene set. This research provides a new method that simultaneously considers the differential expression of genes and differential coexpression with multiple genes in the gene set. Application of this NEW method is illustrated with real microarray data example, p53; subsequently, a simulation study compares its type I error rate and power with GSEA, SAMGS, GSCA and GSNCA.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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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.