한국생물정보시스템생물학회 2006년도 Principles and Practice of Microarray for Biomedical Researchers
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pp.116-123
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2006
생물체의 cDNA를 유리기판위에 고밀도로 첨착 시킨 유전자 칩과 정량적인 방법으로 개별 유전자 발현을 진단 가능한 Real- time PCR (실시간 고분자중합연쇄반응 기술) 기법은 첨단 의학분야와 신약개발 및 독성유전체 연구분야에 활발히 도입되고 있는 기술이다. 본 발표의 첫 번째 부분에서는 유전자칩 에서 얻어진 유전자 발현패턴분석에 기반한 바이오마커 선정 및 real time PCR에 의한 확증 관련 기술 과 유전자칩에서 얻어지는 수많은 데이터를 재정렬 및 다양한 분석기법과 display기술을 활용하여 광범위한 화학물질에 대한 독성효과 분석을 가능하게 해주며, 특정 독성물질에 대한 관련유전자 그룹 발견 및 독성영향에 따른 분류방법에 관한 결과를 발표할 것이다. 또한 바이오마커 활용의 하나로 박테리아세포 기반 바이오센서 제작및 세포칩 개발등에 대한 결과도 추가될 것이다. 두 번째 부분에서는 non-model organism(유전체정보가 확보되지 않은 생물체)인 송사리를 이용하여 새로운 2K 유전자칩을 개발하고, 여기서 각종 화학물질에 대하여 얻어진 수많은 유전자칩 분석 데이타를 활용하여 각각의 화학물질이 보여주는 독성효과를 매우 효과적이고 쉽게 이해할 수 있는 display기술을 개발, 적용함으로써 유전자칩 발현에 기반한 화학물질 독성 screening 및 specificity discrimination을 가능케 하는 예가 발표될 것이다. 이 연구에서 개발한 송사리 유전자칩은 간조직의 RNA를 직접 cDNA화 하는 방식을 취하고 있어 전체 송사리의 유전정보를 필요로 하지 않아 비용 및 효율에서 전체 송사리의 유전정보를 얻는 비용과 노력을 취하지 않고 간에서 발생하는 독성학적 영향 및 유전자의 발현정도를 정밀하고 효율적인 방법으로 얻어 낸다. 현재 2000여개의 cDNA유전자중 50%이상의 유전자가 17베타에스트라디올, 페놀, 노닐페놀, 비스페놀, 감마레이조사, 잔류약품중 이보프란, 다이클로펜악, 농약중의 파라???R, 돌연변이 유발물질 중의 이티비알, 금속류중의 카드뮴을 통해 발현양상과 특정 캐미칼별 발현 특이성이 조사되었고, 이들 유전자는 염기서열 분석을 통해 염기서열이 분석되었으며, 미국 NCBI의 유전자 은행과의 비교를 통해 일부유전자는 새로운 유전자로 밝혀지고 있다. 또한 이 발표에서는 소염진통제계열 의약품인 dichlofenac 이 송사리의 각종 조직에 미치는 독성영향을 Real-time PCR을 이용하여 대표적 스트레스 유전자의 발현에 미치는 영향에 대한 분석 예가 발표될 것이다.
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.
생명과학분야에서 마이크로어레이 기술은 세포에서의 RNA 발현 프로파일을 관찰할 수 있도록 함으로써 생명현상의 규명 및 약물개발 둥에서 분자수준의 생명현상에 대한 관찰과 분석이 가능 해지고 있다. 마이크로어레이 데이터분석에서는 특정한 처리나 과정에서 현저한 특성을 보이는 유전자를 식별하기 위한 분석뿐만 아니라 유전자 전체인 게놈수준에서의 분석도 이루어진다. 최근 유전자의 발현이 다양한 조절, 신호전달 및 대사경로에 의해서 영향을 받고 있다는 관점에서 게놈수준의 분석에 관심이 증가하고 있다. 약물반응 실험에서는 약물에 대한 게놈수준의 발현 프로파일을 관찰하는 것도 많은 정보를 제공할 수 있다. 약물실험에서는 대조군과 실험군들간에 관심 있는 상대적인 발현특성을 갖는 유전자군을 전체적으로 추출하는 것이 필요한 경우가 있다. 예를 들면 정상군은 두개의 실험군에 대해서 중간청도의 발현정도를 갖는 유전자군을 식별하는 분석을 하는 경우, 생물학적인 데이터의 특성상 절대값을 비교하는 방법으로는 유용한 유전자들을 효과적으로 식별해 낼 수 없다. 이 논문에서는 정상군과 실험군들의 발현정도값의 경향을 판단하기 위해서 각 유전자에 대해서 집단별 대표값을 선정하여 퍼지집합으로 집단의 값의 범위를 결정하고, 이를 이용하여 특정 패턴을 갖는 유전자들을 식별해내는 방법을 제안하고, 실제 데이터를 통해서 실험한 결과를 보인다.
수천 개의 유전자 발현 정보를 가지고 있는 DNA 마이크로어레이 기술의 발달로 대량의 생물정보를 빠른 시간 내에 분석하는 것이 가능하게 되었다. 유전자를 분석하는 방법 중 하나인 클러스터링 방법은 비슷한 기능을 가진 유전자들을 집단화시켜서 집단내의 유전자들의 기능을 밝히거나, 미지의 유전자를 분석하는데 이용되고 있다. 본 논문에서는 유전자 데이터를 분석하기 위한 퍼지 클러스터링 방법과 이를 효과적으로 검증할 수 있는 베이지안 검증 방법을 제안한다. 퍼지 c-means 알고리즘을 사용하여 클러스터를 생성하고, 클러스터 결과를 기존의 퍼지 클러스터 검증 방법들과 본 논문에서 제안하는 베이지안 검증 방법을 사용하여 비교 평가한다. 베이지안 검증 방법은 각 유전자의 클러스터 멤버쉽을 확률로 이용하여 각 클러스터에 속할 확률을 계산하고, 이 값을 가장 크게 해주는 클러스터 집단을 선택한다. 이 방법은 기존의 퍼지 클러스터 검증 방법들과는 달리 클러스터 수에 무관한 평가가 가능한 장점을 가지고 있다. Serum과 Yeast 데이터에 대한 실험 결과, 베이지안 검증 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.
대규모로 유전자 발현정도를 동시에 측정하는 마이크로어레이 실험은 많은 양의 데이터를 생성하기 때문에, 자동화된 효과적인 분석기법이 필요하다. 이 논문에서는 약물의 영향 분석을 위해 약물의 투여량 및 투여후의 시간대별로 샘플을 추출하여, 마이크로어레이를 이용하여 유전자의 발현량을 분석하는 경우에, 약물에 대해서 반응하는 유전자를 추출하는 데이터마이닝 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 유전자의 발현 정도값을 이전 비교대상의 값을 기준값으로 하여 증가, 감소, 답보에 해당하는 기호로 매핑하여, 분석자가 원하는 패턴을 보이는 유전자를 추천한다. 한편, 유전자의 상호간에 많은 영향을 주고받기 때문에 특정 약물을 투여할 때, 이에 직접적인 영향을 받는 것도 있지만, 이와는 전혀 상관없이 동작하는 것도 있기 때문에, 제안한 방법에서는 이러한 약물 투여와 유의성이 있을 가능성이 있는 유전자만을 전처리과정을 통해서 필터링하는 기법을 활용한다.
유전자 염기서열의 직접적인 변화 대신 후성기작을 통해 유전자 발현이 조절되는 후성유전은 크게 DNA 메틸화(methylation), 히스톤 변형(modification), ncRNA(non-coding RNA)로 제어가 가능하다. 후성유전을 이해하기 위해 노화 관련 유전자를 대상으로 데이터베이스를 구축하고 전반적인 연구결과를 살펴보고자 한다. 유전자의 프로모터(promoter), CpG island(CGI) 부위에 메틸화가 될 경우 다른 부위에 비해 유전자 발현에 큰 영향을 주므로, 특히 CGI 부위를 중심으로 전체 유전자 그룹과 노화 관련 유전자 그룹간의 분포도를 비교 분석하였다. 또한 ncRNA 중 miRNA와 노화 유전자와의 상호작용을 분석하였다. 이와 같은 분석접근 방법은 노화 관련 유전자의 조절을 이해하는데 도움이 될 것으로 사료된다.
본 연구는 근육 및 지방세포 분화에 관여하는 leptin, MYF5 및 H-FABP의 3개 기능성 후보 유전자가 한우의 도체특성 및 육질에 미치는 영향을 분석하기 위하여 이들 유전자의 PCR-RFLP marker와 도체형질과의 관련성을 분석하였다. Leptin, MYF5 및 H-FABP 유전자에서 AA, AB 및 BB 3종류의 RFLP 유전자형이 각각 검출되었고 A와 B 대립유전자 빈도는 각각 0.57과 0.43, 0.61과 0.39 그리고 0.90과 0.10으로 추정되었다. 육질 등급에 따라 고급육과 저급육으로 분리 선발한 두 그룹간의 대립유전자 출현빈도를 비교한 결과 leptin과 MYF5 유전자에서 각각 통계적 유의차(P< .05)가 인정되었다. 또한 각 후보유전자의 RFLP marker 유전자형이 도체형질에 미치는 효과를 분석한 결과 leptin 유전자는 등지방 두께 그리고 MYF5유전자는 배장근 단면적에 각각 유의적인 영향(P< .05)을 미치는 것으로 분석되었다. 그러나 H-FABP 유전자는 도체형질들과 유의성이 인정되지 않았다. 따라서, leptin과 MYF5 유전자는 한우의 도체특성 및 육질 개선을 위한 DNA marker로 이용 가능할 것으로 사료된다.
정량적역전사중합효소연쇄반응(quantitative reverse transcription PCR)은 정확하고 민감한 방법으로 유전자 발현분석에 사용된다. 사과 식물에서 유전자 발현 변화의 정량적 변화를 분석하기 위해, 사과 잎검은점 바이러스(Apple stem grooving virus, ASGV)에 의한 감염 동안 발현의 안정성에 대해 10개 참조유전자들(ACT, CKL, EF-1α, GAPDH, MDH, PDI, THF, UBC, UBC10 및 WD40)을 평가하였다. AGSV 감염 또는 저온 처리된 사과 식물에서의 10개 참조유전자 발현의 안정은 5가지 프로그램을 사용하여 분석하였다. ASGV 감염 사과식물의 잎 조직에서는 CKL>THFs>GAPDH>ACT 순서로 가장 안정한 유전자로 분석되었으며 WD40CKL>UBC10이고 가장 안정하지 않은 유전자는 ACT
Gene set enrichment analysis (GSEA)는 두 개의 클래스를 가지는 마이크로어레이 실험 데이터 분석을 위해 생물학적 특징을 기반으로 구성된 다양한 유전자-집합 중에서 두 클래스의 발현값들이 통계적으로 중요한 차이를 나타내는 유의한 유전자-집합을 추출하기 위한 분석 방법이다. 특히, 유전자에 대한 다양한 생물학적인 정보를 지닌 유전자 주석 데이터베이스(Cytogenetic Band, KEGG pathway, Gene Ontology 등)를 이용하여 마이크로어레이 실험에 사용된 전체 유전자 중 특정 기능을 가지는 유전자들을 그룹화하여 다양한 유전자-집합을 발굴하고, 각 유전자-집합 내에서 두 클래스간에 발현값의 차이를 참조하여 유의한 유전자들을 결정하여, 이를 기반으로 통계적으로 유의한 유전자-집합들을 최종 검출하는 방법이다. 본 논문에서는 GSEA 분석 과정에서 현재 주로 사용되고 있는 signal-to-noise ratio 기반 유전자 서열화(gene ranking) 방법 대신에, Fisher criterion을 이용한 유전자 서열화 방법을 적용함으로써 기존의 GSEA 방법에서 추출하지 못한 생물학적으로 의미 있는 새로운 유의 유전자-집합을 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 또한, 제안한 방법의 성능을 고찰하기 위하여 공개된 Leukemia 관련 마이크로어레이 실험 데이터 분석에 적용하였으며, 기존의 알려진 결과와 비교 분석함으로써 제안한 방법의 유용성을 검증하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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