유전자 칩의 정확성은 각 유전자들의 식별자로 활용되는 probe들에 의해 결정된다. 일반적으로 칩을 구성하는 probe들은 반응 오류를 예측하기 위해 이중구조와 녹는점과 같은 요소들을 고려한다. 또한 다른 유전자들과의 교차반응을 최소화하기 위해 각 probe들의 specificity도 고려되어야 한다. probe가 specificity를 보장하는지 검증하는 것은 전체 유전자들을 탐색해야 하므로 대규모 인간염색체에 대해서는 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 specificity를 만족하는 probe들을 선택하는 효율적인 알고리즘을 제시한다. 제시한 알고리즘은 해시 테이블을 활용하여 probe가 specificity를 만족하지 못하게 하는 유전자 시퀀스들만을 탐색하여 비교한다. 제시한 알고리즘이 기존 알고리즘보다 효율적임을 실험결과를 통해 보인다.
장기간 노출 시 발암 등 인체 유해성을 갖는 환경유래 내분비장애물질(endocrine disrupting chemicals, EDCs)에 대한 선택적이고 민감한 노출지표를 개발하기 위하여 본 연구에서는 DNA microarray를 이용하였다. 피험자는 아직 특별한 질환을 갖지 않는 18세 이상 연령, 성을 맞춘 EDCs고농도 노출군(N = 16)과 저농도군(N = 16)으로 구성되었다. 노출정도 구분은 10년 이상 거주지가 K산업폐기물 소각장과 2.5 km 반경 내, 외 인지에 따라 고노출군,저노출군으로 구분하였다. 피험자의 말초혈에서 total RNA를 분리, 각 군당 B인씩 pool로 cDNA를 합성하여 oligonucleotide DNA 칩에 적용하였다. 유전자발현의 차이를 GenePixPro 4.0 software를 이용하여 분석하였다. 총 3장의 칩을 이용하여 공통적으로 저노출군보다 고노출군에서 2배 이상 발현의 증가를 보인 유전자는 plasminogen activator(PLAT)등 12종이 관찰되었고, l/2이하로 발현의 감소를 보인 유전자는 kallikrein 3 (KLK3)등 29종이었다. 이 들 유전자는 PLAT등 면역계 반응에 관여하는 유전자 및 apoptosis, transport, G protein, chromatin, 암화, 발생 (development), 대사 등에 관여하는 유전자들이었다. 그러므로 KLK3등 본 연구에서 발굴한 유전자는 향후 확대된 인구에서 본 연구 결과의 확인을 통하여 EDCs특이적 노출지표로써, 나아가 암 등 EDCs관련 질병의 기전 및 병인학을 구명하는데 이용가치가 높다고 사료된다.
본 논문에서는 소속 함수와 신경망을 이용한 유전자 발현 정보의 분류 기법을 제안한다. 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 칩이다. DNA 칩으로 얻은 수백$\~$수천개의 데이터는 그 데이터만으로는 의미를 갖지 못한다. 따라서 유전자 발현정도에 따라 수치적으로 획득된 데이터에서 의미적인 특성을 찾아내기 위해서는 클러스터링 방법이 필요하다. 본 논문에서는 수많은 유전자 데이터 중에서 주요 정보를 포함한 것으로 판단되는 유전자 데이터를 피셔 기준에 의하여 선택한다. 이때 선택된 데이터들이 클러스터링에 효과적인 데이터라고 보장할 수 없으므로, 클러스터링 성능을 저해하는 유전자 데이터의 영향력을 감소시키기 위해서 소속 함수를 이용하여 특징값을 계산하고, 계산된 특징값으로 얻은 특징 벡터들을 적용하여 역전파 신경망 학습을 수행한다. 본 논문에서 제안한 유전자 발현 정보의 분류 결과로 얻은 클러스터링의 성능은 기존의 연구 결과와 비교했을 때 다양한 유전자 데이터에 대하여 향상된 인식율을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
최근 DNA 칩 또는 마이크로어레이 기술의 발전으로 인해 한 세포 내의 수천 개의 유전자의 발현 정도를 동시에 측정할 수 있게 되었다. 이러한 마이크로어레이 데이터를 분석해서 암의 경과나 세포의 주기적 변화 등에 영향을 미치는 유전자들을 알아낼 수 있다. 본 논문에서는 베이지안망을 이용해서 마이크로어레이 데이터를 분석, 백혈병의 경과를 예측한다. 베이지안망은 다수의 변수들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 각 유전자들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 각 유전자들간의 확률적 관계를 사람이 알아보기 쉬운 형태로 학습할 수 있다는 장점이 있다. 마이크로어레이 데이터에 대해서 학습된 베이지안망은 백혈병 경과 예측에 대해서 기존의 방법보다 뛰어난 성능을 보였다.
최근 급속히 성장하는 제약산업 분야에서 신약개발, 약물 투여, 유전자 분석에 필요한 비용과 시간을 줄이기 위하여 랩온어칩(Lab-on-a-chip) 기술이 부상하고 있다. 이러한 랩온어칩에서는 원하는 소량의 시료를 정밀하게 이송시켜 혼합, 반응, 분리, 검출 등이 하나의 칩 위에서 일련의 과정으로 수행 가능하게 하여 고속, 고효율, 저비용의 자동화를 시킬 수 있는 장점이 있다. 즉, 이는 하나의 칩 위에 분석에 필요한 여러 가지 장치들을 마이크로 머시닝 기술로 초소형 집적화 시킨 마이크로 프로세서이다.(중략)
DNA 마이크로어레이는 바이오칩의 발전에서 가장 주목받으며 발전하고 있는 분야로서 이에 대한 연구가 점차 확장하고 있다. DNA나 RNA 등 유전자의 매우 느린 확산속도를 극복하기 위하여 마이크로플루딕 바이오칩이 DNA 마이크로어레이에 적용되는 최근의 학술적인 사례들을 연구, 비교하였다. DNA 마이크로어레이에 적용된 미세유체 바이오칩은 상당수가 효율적인 hybridization을 달성하기 위한 믹싱 시스템이 많이 보고되었으며, 이 총설에서는 그에 대한 분석을 수행하여 유전자 hybridization 강화를 이룬 시스템에 대한 최근 동향을 가늠할 수 있게 하였다. 특별히 PDMS를 이용한 마이크로 펌프의 적용 등, 앞으로의 미세유체 DNA 마이크로어레이 발전가능성과 모델링의 한계점 등을 정리 분석해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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