본 연구는 우리나라 해안에서 널리 서식 중인 해양 자원 중 하나인 전복(Haliotis discus hannai)의 차세대염기서열분석 데이터 기반으로 선별한 신규 펩타이드의 항암 활성을 평가한 연구이다. 펩타이드의 항암 활성은 교모세포종 세포주인 SNU-489에서 농도 의존적으로 처리 시간에 비례하여 증가하였으며, 200 µM로 48시간 처리하였을 때 암 세포 사멸율이 67%로 가장 높게 나타났다. 반면 정상 세포인 HaCaT에서 가장 높은 세포 사멸율은 18%로 농도 의존적이었으나 처리 시간과는 무관하였다. 또한 신규 펩타이드의 항암 메커니즘 과정을 밝히기 위해 세포자멸괴사(Necroptosis) 관련 유전자의 발현 변화를 qRT-PCR 방법을 통해 검증하였다. RIPK3는 신규 펩타이드 처리군에서 200 µM 처리 시 9배 이상 발현 증가, MLKL는 100 µM 처리군에서 대조군 대비 2배 이상 유의미하게 발현이 증가되었다. 이러한 결과로 미루어 볼 때, 전복 유래 신규 펩타이드는 암 세포 특이적으로 세포 독성을 가지며, 세포자멸괴사 메커니즘을 통해 암세포 사멸을 일으키는 것으로 추측되므로 신규 펩타이드가 추후 교모세포종 치료제의 후보 물질로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 우리나라 전통 장류인 된장과 청국장의 미생물 분포와 시료간의 미생물학적 차이에 대해 차세대 염기서열 분석법(NGS)을 이용하여 분석하였다. α-diversity 분석 결과 된장에서 종 추정치와 풍부도가 통계학적으로 유의한 수준으로 높은 것으로 나타났다. 세균 분포를 분석한 결과 문 수준에서 Firmicutes가 된장에서 97.02%, 청국장에서 99.67%를 차지하여 공통적으로 가장 우점하는 것으로 나타났으며, 속 수준에서는 된장과 청국장에서 Bacillus가 각각 71.70%, 59.87%를 차지하여 가장 우점하는 것으로 확인되었다. 된장과 청국장의 미생물 분포에 차이가 있는지 분석하기 위해 PERMANOVA 분석을 수행한 결과 된장과 청국장의 미생물 분포에 통계학적으로 유의한 수준으로 차이가 나는 것으로 나타났다. 각 된장과 청국장 미생물 군집을 대표하는 biomarker를 분석하기 위해 LEfSe분석을 수행한 결과 된장에서 Bacillus subtilis, Tetragenococcus halophilus, Clostridium arbusti가 상대적으로 많이 분포하였으며, 청국장에서는 Bacillus thermoamylovorans, Enterococcus faecium, Lactobacillus sakei가 상대적으로 많이 분포하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 콩을 주원료로 하는 우리나라 대표 전통장류인 된장과 청국장의 시료별 유사성과 차이점에 대한 미생물 분포를 정의하고 전통장류의 생화학적, 생리학적 특성과 미생물 분포의 상관관계를 규명하기 위한 기초 연구자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
한국 전통 음식으로 알려진 김치의 발효는 다양한 미생물에 의해 일어나며, 주로 Leuconostoc 속, Weissella 속, Lactobacillus 속 유산균들이 관여한다. 또한 김치의 미생물 군집은 김치의 종류, 발효 조건, 재료 및 성분 등에 따라 분포와 차이가 다르게 나타난다. 본 연구는 중부지방(강원도, 경기도)과 남부지방 (전라도, 경상도) 김치에 대한 미생물 군집을 분석하기 위해 16S rRNA 유전자를 증폭하여 차세대 염기서열 분석법을 실시하였다. 모든 시료가 99% 이상의 Good's coverage of library를 보여 비교분석을 하는데 충분한 신뢰성을 얻었으며, α-diversity 분석에서 종 풍부도와 다양성은 시료 간 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 중부지방과 남부지방 김치에 공통적으로 분포하고 있는 주요 세균 문은 Frimicutes 이었으며, 속 수준에서 Weissella kandleri 가 각 46.5%(중부지방), 30.8%(남부지방)로 가장 우점하였다. 마지막으로 중부지방과 남부지방의 미생물 군집을 대표하는 바이오마커를 확인하기 위해 LEfSe 분석을 실시한 결과, 중부지방에서 Leuconostocaceae (71.4%) 과, 남부지방에서 Lactobacillaceae (61.0%) 과가 통계적으로 유의미한 빈도 차이를 보였다. 따라서, 본 연구는 중부지방과 남부지방에서 나타나는 김치 미생물 군집의 분포와 차이를 규명하였으며, 이를 바탕으로 지역별 유사점과 차이점에 대한 미생물 군집의 분포를 연구하기 위한 과학적 기초자료를 제공할 것으로 예상된다.
수박과 멜론은 경제적 중요성을 지니는 대표적인 박과 작물이다. 최근 유전자 지도 작성 및 차세대 유전체 염기서열 분석에 기반한 분자마커 개발과 염기서열변이 탐색은 마커 이용 선발 및 여교잡 등 분자육종을 통한 품종육성에 필수적 기술이다. 본 연구에서는 이들 작물에 대한 국내외 유전체 분석 과 분자마커 개발 현황에 대해 분석ㆍ정리함으로서 향후 분자육종에 활용할 수 있는 정보를 제공하고자 하였다. 수박과 멜론은 참조유전체의 염기서열이 밝혀졌으며 다수의 유전자 지도가 작성되어 수량, 과특성, 내병성과 같은 주요 형질과 연관된 마커의 개발과 관련 유전자의 탐색이 꾸준히 진행되고 있다. 현재까지 해외에서 보고된 유전자지도는 수박 멜론 각 각 16종 이상이며, 40개 이상의 주요형질에 대한 유전자좌와 연관 마커들이 존재한다. 더욱이 고밀도 유전자 지도와 유전자지도 기반 클로닝을 통해 이러한 형질을 조절하는 기능 유전자에 정보가 밝혀지고 있다. 또한 참조게놈정보를 기반으로 한 다양한 유전자원의 전장유전체염기서열 재분석이 꾸준히 이루어지고 있다. 새로운 분자마커의 자체적 개발과 더불어 이와 같이 현재 활용 가능한 공개된 마커들의 정보를 통해 유전체학 이용 육종과정을 크게 앞당길 수 있을 것이다.
최근 10년간 미생물생태분석 기반의 연구는 차세대염기서열분석법이 개발된 이래로 지속적으로 증가하고 있다. 장내미생물생태와 건강의 연관성은 미생물 생태학 분야에 있어서 중요한 결과로 여겨지고 있다. 미생물 군집 분석은 주로 16S rRNA 유전자 가변 영역의 염기서열을 통해 분석되지만 이는 미생물의 활성 정보를 제공하지 않는다. 본 연구에서는 cDNA 기반의 미생물 생태분석을 수행하고 DNA 및 cDNA기반의 미생물생태분석 결과를 비교하였다. 두 가지의 서로 다른 접근법이 Butyrate producer와 probiotics와 같이 장내 대사과정에서 중요한 미생물의 abundance 뿐만 아니라 비만 지표로 알려진 Firmicutes 와 Bacteroidetes의 비율에 있어서 차이가 있음을 나타내었다. 따라서, cDNA 기반 미생물 군집은 이전에 수행된 DNA 기반 미생물 군집 분석과 비교하여 장내미생물생태의 역할과 관련된 또 다른 분석 방향성을 제공한다.
DNA 염기서열의 발전과 많은 단일염기서열변이 정보(Single Nucleotide polymorphism, SNP)의 발굴은 유전 분석을 가능하게 만들었다. 단일염기서열변이 정보가 사람의 유전체뿐만 아니라 가축의 유전체에서도 이용할 수 있게 됨에 따라서 SNP 칩 마커를 통해 유전자형의 분석이 가능하게 되었다. 여러 유전자형 대치프로그램 중에서도 Minimac3 소프트웨어는 비교적 정확성이 높고, 계산의 효율성을 위해 분석을 단순화하여 유전자형의 결측치 대치 분석 시간을 단축시킨다. 따라서 본 연구에서는 Minimac3 프로그램을 사용하여 한우 1,226두 770K SNP 칩 데이터와 311두 차세대 염기서열분석 데이터를 이용하여 유전자형 결측치 대치를 실행해 보았다. 그 결과 염색체별 정확도는 약 94~96%의 정확도를 나타냈으며, 개체별 정확도는 약 92~98%의 정확도를 나타냈다. 유전자형의 결측치 대치의 완료 후, R Square ($R^2$) 값이 0.4 이상인 SNP는 총 SNP의 약 91%였다. $R^2$ 값이 0.6 이상인 SNP는 84%였으며, $R^2$ 값이 0.8 이상인 SNP는 70%였다. 대립유전자형빈도 차이를 기준으로 (0, 0.025), (0.025, 0.05), (0.05, 0.1), (0.1, 0.2), (0.2, 0.3), (0.3, 0.4), (0.4, 0.5)의 7구간에 해당하는 $R^2$ 값은 64~88%였다. 결측치 대치의 총 분석 시간은 약 12시간이 걸렸다. 추후의 유전체 데이터 세트의 크기와 복잡성이 증가하는 SNP 칩 연구에서 Minimac3를 사용한 유전체 결측치 대치법은 한우의 판별에 있어서 칩 데이터의 신뢰도를 향상 시킬 수 있을 것으로 본다.
In the present study, fast and robust methods for the next generation sequencing (NGS) were developed for analysis of PRRSV full genome sequences, which is a positive sensed RNA virus with a high degree of genetic variability among isolates. Two strains of PRRSVs (VR2332 and VR2332-R) which have been maintained in our laboratory were used to validate our methods and to compare with the sequence registered in GenBank (GenBank accession no. EF536003). The results suggested that both of strains had 100% coverage with the reference; the VR2332 had the coverage depth from minimum 3 to maximum 23,012, for the VR2332-R from minimum 3 to maximum 41,348, and 22,712 as an average depth. Genomic data produced from the massive sequencing capacities of the NGS have enabled the study of PRRSV at an unprecedented rate and details. Unlike conventional sequence methods which require the knowledge of conserved regions, the NGS allows de novo assembly of the full viral genomes. Therefore, our results suggested that these methods using the NGS massively facilitate the generation of more full genome PRRSV sequences locally as well as nationally in regard of saving time and cost.
과육색이 다르게 발현되는 사과(Malus domestica L.) 품종의 유전자 발현을 비교하기 위해 2개의 cDNA library를 제작하였다. 붉은 색 과육 품종인 'Redfield'와 백색 과육 품종인 'Granny Smith'의 유전자 발현 차이를 보기 위해 차세대 염기서열 분석(NGS) 기술을 사용하였고 두 품종으로부터 얻은 EST의 염기서열을 결정하고 기존에 보고된 유전자와의 상동성을 분석하였다. HRM 기술은 붉은 색 과육 품종 사과와 백색 과육 품종 사과의 짧은 PCR 증폭산물에서 한 개의 서로 다른 염기서열을 구분하여 분리해낼 수 있다. 'Redfield'와 'Granny Smith'의 EST database로부터 103쌍의 단일염기다형성(SNP) 분자표지를 선발하였고, 붉은 색 과육 품종 10개와 백색 과육 품종 11개를 구분할 수 있는 SNP 분자표지를 HRM 방법으로 분석하였다. 본 연구에서는 사과 EST database를 기반으로 HRM 분석 방법을 이용하여 사과 품종의 적육계와 백육계를 구분할 수 있는 효율적인 SNP 분자표지를 개발하였다. 이러한 SNP 분자표지는 사과육종에 유용하게 사용할 수 있으며 사과 품종의 다양한 색 변화에 관한 분자 기작 연구에 좋은 참고자료가 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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