• 생명과학회지
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• 제28권9호
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• pp.1030-1041
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• 2018

환경 스트레스는 식물의 성장을 저해하며 작물의 생산량을 감소시키는 주요 원인이다. 식물은 다양한 유전자의 발현 변화를 통해 스트레스에 대한 저항성을 나타낸다. 본 연구에서는 activation tagging system을 이용하여 기존에 밝혀지지 않은 새로운 고염 스트레스 반응 유전자들을 분리하였다. 애기장대의 발아 단계에서 고염 스트레스에 저항성을 보이는 9개의 activation tagging 라인을 선별하였다. 그 중 TAIL-PCR 방법을 이용하여 AT7508, AT7512, AT7527, AT7544, AT7548, AT7556의 6개 라인에서 T-DNA가 삽입된 위치를 확인하였으며 각 라인에서 T-DNA가 삽입된 주변 유전자의 발현을 RT-PCR로 분석하였는데 AT7508, AT7512, AT7527, AT7544, AT7556에서 각각 ClpC2/HSP93-III (At3g48870), plant thionin family (At2g20605), anti-muellerian hormone type-2 receptor (At3g50685), vacuolar iron transporter family protein (At4g27870), microtubule-associated protein (At5g16730)이 activation 된 것으로 밝혀졌다. 더불어 AT7548에서는 T-DNA가 삽입된 곳의 양쪽에 위치하는 두 유전자인 Arabinogalactan protein 13 (AGP13) (At4g26320)과 F-box/RNI-like/FBD-like domains-containing protein (At4g26340)이 모두 activation 되었다. Activation 된 7개 유전자는 기존에 고염 스트레스 저항성과 관련된 기능이 알려지지 않은 유전자로 본 연구를 통해 새롭게 고염 스트레스 반응에 대한 기능이 밝혀졌다. 7개의 activation된 유전자 중 ClpC2/HSP93-III, AGP13, F-box/RNI-like/FBD-like domains-containing protein의 3개 유전자는 고염 스트레스에 의해 발현이 증가하였다. 또한 AT7508과 AT7527, AT7544 라인은 발아 단계뿐만 아니라 유식물체 발달 과정에서도 고염 스트레스 저항성을 보여 activation tagging 라인의 선별 결과의 타당성을 뒷받침 하였다. 본 연구의 결과를 통해 activation tagging system이 새로운 스트레스 반응 유전자를 찾아낼 수 있는 유용한 기술임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권3호
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• pp.157-165
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• 2006

세포는 환경 변화 및 자극으로부터 자신을 보호하기 위해 유전자가 발현하여 생명을 유지 시스템을 갖고 있다. 유전자의 발현은 비정상적인 상태의 세포를 환경을 조절, 변화시켜 정상으로 바꾸기 위한 기능, 발달단계에 필요한 기능 등 생명현상에 필요한 특수 역할을 수행한다. 따라서 각 유전자의 기능을 아는 것은 생물학적으로 상당히 의미 있는 일이다. 본 논문에서는 유전자 기능을 알아보기 위해 발현 패턴을 통해 같을 때, 유사한 형태 혹은 시차를 갖고 동일한 형태로 발현하는 유전자들은 같은 기능을 한다는 가정을 하였다. 이 가정에 기반하여 각 유전자들을 기능에 따라 분류하였다. (1) IFSA선형 모델을 적용하여 데이타를 잘 나타내 줄 수 있는 특징 패턴을 찾았으며 (2) 이 특징 패턴으로부터 본 논문에서 제안한 Membership Scoring Function을 이용하여 유전자를 필터링(filtering) 하였다. 이 유전자들은 기존의 ICA(Independent Component Analysis) 방법에서 보다 IFSA 방법이 더 효과적으로 각 기능에 따른 유전자 그룹을 찾아내줌을 GO(Gene Ontology)에서 확인할 수 있었다. 이는 시차 혹은 위상 변화에 상관없이 데이타를 잘 나타낼 수 있는 IFSA의 특성이, ICA보다. 생물학적인 변수를 더 고려해 줄 수 있기 때문이라고 생각된다[1]. 이 논문의 또 다른 주요 작업은 유전자의 상호작용 관계로부터 유전자 네트웍을 얻어내는 것이다. 유전자 네트웍은 같은 그룹 내에서 유전자간의 상관 계수를 구하고 가장 높은 상관도를 보이는 유전자쌍을 연결시켜 얻게되었다. 이 네트웍 역시 GO 해석에서 그 유효성을 확인하였다.를 평균 66.02에서 58.98로 줄이면서 계산시간은 평균 71ms에서 44ms 으로 빠르게 됨을 알 수 있었다.적외선 분광법을 이용한 사일리지의 화학적 조성분 함량 측정은 적은 오차 범위 내에서 신속하고 정확한 분석법이 될 수 있음을 확인 할 수 있었다. 비록 원물 생시료(IF)에 대한 직접적인 측정은 다소 예측 정확성이 떨어지지만 현장 적용성과 편리성을 높이기 위해서는 생시료의 측정시 오차를 줄일 수 있는 스펙트럼의 수처리 방법이나 산란보정 방법과 같은 데이터 처리기법에 대한 더 많은 연구가 앞으로 진행되어야 한다고 생각되어진다.상자의 50% 이상이 매일 생선 콩 및 콩제품과 채소류를 먹고 있었고, 인스턴트나 패스트푸드는 정상 체중군이 저체중군이나 과체중보다 매일 섭취하는 빈도가 낮았다(p<0.0177). 7. 가장 낮은 영양 섭취 상태를 보여준 영양소(% RDA< 75%)는 철분과 칼슘으로 조사 대상자의 3/4에 해당하는 조사 대상자가 영양 부족 상태였다. 칼슘 섭취의 경우 정상 체중군이 과체중군과 저체중군보다 섭취율이 낮았으나(p<0.0257) 철분은 군간 유의차는 없었다. 8. 칼슘의 경우 과체중군이 저체중군이나 정상 체중군에 비해 영양소 적정비율(NAR) 값이 높았으며(p<0.0257) 철분, 단백질, 비타민 $B_1$과 $B_2$, 나이아신의 경우도 통계적으로 유의하지는 않으나 과체중군이 저체중군 또는 정상 체중군의 NAR 값이 높은 경향을 보여주었다. 9가지 영양소의 NAR을 평균한 MAR 값은 군간 유의적이지는 않으나 과체중군(0.76)이 정상체중(0.73) 또는 저체중군(0.73)에 비해 높은 값은 보여주었다. 9.