현재 국내외 적으로 많은 대사경로 재구축을 위한 소프트웨어들이 개발 보급되고 있다. 그러나 기존의 소프트웨어들은 유전자 서열의 주해 작업이 끝난 게놈에 대해서만 가능하다. 따라서 대사경로를 예측하고자 할 경우는 주해 작업이 선행되어야 하는 어려움이 있었다. 본 논문에서는 주해 작업이 완료되지 않은 유전자 서열로부터 유전자의 기능 예측뿐만 아니라 대사경로를 예측할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 Orthologous 데이터베이스를 활용하여 새롭게 밝혀진 유전자 서열을 대상으로 비교적 정확성이 높은 대사경로를 예측하는 기능을 제공한다. 이 방법을 통해 주해 작업이 완료되지 않은 유전자 서열을 이용하여 서열 내에 포함된 유전자의 기능을 예측할 뿐만 아니라 예측된 유전자 정보를 이용하여 대사 경로를 예측할 수 있다.
본 연구는 유전자 기능예측에 있어서 유사성 검색과 비교유전체학이 가진 한계를 극복하기 위하여 9종의 Human Herpesvirus를 대상으로 COG와 계통유전학적 방법을 적용하여 향상된 유전자 기능예측을 하고자 하였다. COG의 방법을 이용하여 114 HCOGs (Human Herpesvvirus COGs)를 구축하고, HCOGs를 바탕으로 유전자 컨텐츠트리를 제작하였다. 이 트리를 통하여 각 HCOG는 $\alpha$-특이적 그룹, $\beta$-특이적 그룹, $\alpha$, $\beta$, ${\gamma}$ -특이적 그룹 중 하나에 속함을 보였다. 계통유전체학의 적용을 위하여 u, $\beta$, ${\gamma}$ -특이 그룹에 속하는 ORF중 DNA polymerase를 이용하여 종트리를 제작하였다. SDI (Speciation and Duplication) 알고리즘을 통하여 148개의 당단백질에서 47개의 복제점을 예측하였고, 초기 HCOG의 제작에서 제외되었던 7 ORF는 당단백질과 관련된 5개의 HCOG로 재 정의 하였다. 이 연구를 통하여 COG는 ortholog 그룹을 를러스터링하는데 효과적인 방법이며, 이를 더욱 보완할 수 있는 방법으로 비교유전체학이 사용될 수 있음을 확인하였다. 이는 비교유전체학의 방법과 계통유전체학적 방법을 조화시켜 유전자 기능 예측을 보완할 수 있음을 보여 주었다.
차세대 유전정보 분석기 시퀀서의 개발은 양질의 시퀀싱 데이터를 증가시켰다. 수많은 유전정보는 유전자 분석의 새로운 연구 방향을 제시하였다. 본 논문은 유전자 분석 중에서 기존의 유전정보를 활용하여 유전자의 기능예측을 하고자 한다. 클러스터링 알고리즘의 정확도를 높이기 위해서 본 논문에서는 데이터 유사성 조절이 가능한 클러스터링 알고리즘을 적용하였다. 그 결과 데이터 유사성 조절을 할 경우에 그렇지 않을 경우보다 유전자 기능 예측의 정확도가 높아졌다. 따라서 제안된 데이터 유사성 조절 기법은 유전자 기능을 예측하는 방법에 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
오페론(operon)은 보통 미생물에서 다수의 인접한 유전자들로 구성된 그룹으로 하나의 유전자처럼 공통된 프로모터에 의해 전사되는 단위이다. 오페론을 구성하는 유전자들은 기능적으로 서로 유사하거나 같은 물질대사경로(metabolic pathway) 상에 존재하는 특징을 지니기 때문에 이들은 중요한 의미를 가지며, 미생물 유전체 분석에서 오페론을 구성하는 유전자들을 예측하는 것은 상당히 중요하다. 오페론을 예측하는 이전 연구들로는 이미 알려진 오페론의 특징인 유전자간 거리나 오페론을 구성하는 평균 유전자 개수 등을 이용하는 방법, 마이크로어레이 발현 실험을 이용한 방법, 전유전체(whole genome)들 간의 보존된 유전자 집합(conserved gene cluster)을 이용한 방법 그리고 물질대사경로를 이용한 방법 등이 있다. 본 논문에서는 COG 기능(function) 거리, 유전자 간의 거리, 코돈 사용빈도(codon usage) 그리고COG 기능 거리와 유전자간 거리를 같이 적용한 방법을 이용하여 오페론 예측을 위한 전처리 모델을 생성하였다 전처리 모델을 E. coli 전유전체에 적용해본 결과, 알려진 오페론들의 약 90%가 이를 포함하였다. 따라서 본 논문에서 제시한 전처리 모델은, 추후 오페론 예측을 위한 좋은 도구로 활용할 수 있을 것이다.
RNA 분자의 pseudoknot 구조는 이차 구조의 loop에 있는 염기와 이 loop 외부에 있는 염기와의 결합으로 생성되는 삼차 구조 요소이다. pseudoknot은 삼차 구조 형성에 필수적인 구조 요소일 뿐만 아니라, RNA 분자의 기능에 중요한 영향을 미친다. pseudoknot을 포함한 RNA 구조를 예측하는 문제는 매우 어려우며 많은 계산을 필요로 한다. 현재까지, 병렬 구조를 갖는 수퍼 컴퓨터에서 유전자 알고리즘을 이용한 프로그램의 예측 결과가 가장 우수하다고 알려져 있다. 그러나 이 프로그램은 수퍼 컴퓨터에서만 운용되기 때문에 일반 연구자가 쉽게 사용하기 어려운 단점이 있다. 본 논문은 유전자 알고리즘을 이용한 PC 기반의 pseudoknot 예측 프로그램에 대하여 기술한다. 실헙 결과는 PC 기반에서도 유전자 알고리즘을 이용하여 pseudoknot을 포함한 RNA 구조를 효과적으로 예측하고 있음을 보인다.
주어진 염기서열에서 단백질로 코딩되는 영역을 예측하는 유전자 구조 예측은 유전자 annotation의 가장 핵심적인 부분으로 유전자 분석 및 유전체 프로젝트 전체에 큰 영향을 준다. 진핵생물의 유전자가 원핵생물의 유전자에 비해 더 복잡한 구조를 가지기 때문에 진핵생물의 유전자 구조 예측 모델 역시 원핵생물에 비해 다양하고 복잡한 모델로 구성되어 있다. 본 연구팀은 duration hidden markov model을 기본형태로 하여 진핵생물의 유전자 구조 예측 프로그램인 EGSP를 개발하였다. 이 프로그램은 각 생명체의 유전자 구조 예측에 필요한 파라메터를 생성하는 학습기능과, 이를 기반으로 핵산 서열을 입력으로 해서 단백질을 코딩하는 부위를 예측하여 출력하는 기능으로 구성되며, 최근의 프로그램들의 추세대로 복수 개 유전자 예측의 기능을 갖추고 있다. EGSP의 학습과 예측에 사용되는 각 파라메터의 전체 성능에 대한 효과 분석 등을 위해 여러 개 signal에 대한 개별 모델이 주는 효과 등을 분석하였다. 진핵생물의 유전자 구조 예측에 가장 많이 연구되는 human dataset을 이용하여 현재 개발된 유전자 구조 예측 프로그램인 GenScan과 GeneID, Morgan 등 보편적으로 사용되는 프로그램들과의 성능을 여러 가지 기준에서 비교한 결과, 본 프로그램이 실용성 있는 수준을 보여주는 것을 확인하였다. 그리고 진핵 미생물인 Saccharomyces cerevisiae로 성능을 테스트한 결과 만족할 만한 수준의 성능을 나타내는 것을 알 수 있었다.
생명체의 주된 기능 요소인 유전자를 모두 식별하는 작업의 중요성이 증가함에 따라, 최근에 유전자 예측도구들이 활발히 개발되고 있다. 그러나 유전자 예측 프로그램들은 예측 결과를 그들 고유의 형식으로 제공하여 사용자가 그 결과를 이해하기 위해서는 상당히 많은 추가적인 노력이 필요하다. 따라서 유전자 예측결과에 대한 표준화된 표현과 유전자 데이터 집합에 대한 예측결과를 자동으로 계산하는 방법을 지원하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 다양한 유전자 예측 정보에 대한 효과적인 XML 표현과 이를 바탕으로 예측된 유전자 결과를 자동으로 분석하는 in 기반 분석 도구에 대하여 기술한다. 개발된 도구는 유전자 예측도구를 사용하는 사용자들이 편리하게 예측결과를 분석하고 예측결과에 대한 통계결과를 자동으로 산출할 수 있도록 지원한다. 도구의 유용성을 보여주기 위하여 널리 사용되는 유전자 예측 도구인 GenScan과 GeneID의 처리결과를 개발된 도구에 적용시켜 보았다.
유전자의 기능분석이 필요한 유전자 데이터의 양의 증가로 기능분석을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 단백질의 기능과 구조가 밝혀지지 않은 새로운 단백질들의 그 기능을 예측하기 위해 제안된 가중치를 제안하여 새로운 클러스터링 알고리즘을 개발하였다. 단백질의 기능을 계통에 따라 구별하고 있는 pfam의 protein family database를 이용하여 기능을 알지 못하는 단백질에 대해 protein family를 분류하는 방법을 제안하고, 이미 알고있는 데이터를 이용하여 제안된 방법의 기능분석 및 성능을 평가하고자 한다.
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.
유전자들은 복잡한 상호작용을 통해 세포의 기능이 조절된다. 상호작용하는 유전자 그룹들을 유전자 조절 네트워크라고 한다. 기존의 유전자 조절 네트워크는 2D microarray 데이터를 이용하여 시간의 흐름에 따른 유전자간의 상호작용을 알 수가 없었다. 이 논문에서는 시간의 변화에 따른 유전자들 간의 조절관계를 살펴 볼 수 있는 조절네트워크 모델링의 방법을 제시한다. 유전자의 발현양을 표시하기 위해 이진 이산화 방법을 사용하였고 3D microarray 데이터에서 유전자 발현 패턴을 찾기 위해 Cube mining 알고리즘을 적용하였고, 유전자간의 관계를 밝히기 위해 시간 관계 규칙탐사 기법을 사용하여 유전자들 간의 시간 관계를 포함한 유전자 조절네트워크를 구축하였다. 이 연구는 시간의 흐름에 따른 유전자간의 상호작용을 알 수 있으며, 모델링된 조절 네트워크를 이용하여 기능이 아직 발견되지 않은 유전자들의 기능을 예측 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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