아그로박테리움을 이용한 형질전환은 대다수의 쌍자엽과 몇몇 단자엽 식물의 게놈내로 외래유전자를 도입하는 성공적인 방법이다. 해충저항성 CryIAc 유전자가 도입된 배추형 질전환체를 아그로박테리움 형질전환법을 통해 얻은 후, 도입유전자의 수를 Southern 분석을 통하여 확인하였다. 배추형질전환체 46개 중에서 29개는 1 copy의 CryIAc 유전자가 도입된 것으로 확인되었다. 식물체의 게놈내로 T-DNA 결합에 관한 정보를 얻기 위해서 LB 인접서열을 genome walking PCR 방법을 통하여 분석하였다. 46개의 배추형질전환체중에서 37개는 운반체의 backbone 염기서열을 지니는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 도입 운반체의 LB 지점에서 제대로 종결이 이루어지지 않아서 운반체의 backbone 염기서열이 운반된 것으로 보여진다. 운반체의 backbone 염기서열이 도입되지 않은 9개체의 배추형질전환체를 LB 인접서열을 분석한 결과, 모든 LB 부위는 절단부위가 보존되지 않았고, 절단부위에서 36bp까지도 결실이 확인되었다.
Field performance and morphological characterization was conducted on seven transgenic lines of Codonopsis lanceolata expressing ${\gamma}-TMT$ gene. The shoots were obtained from leaf explants after co-cultivation with Agrobacterium tume-faciens strain LBA 4404 harboring a binary vector pYBI 121 that carried genes encoding ${\gamma}-Tocopherol$ methyltransferase gene (${\gamma}-TMT$) and a neomycin phosphotransferase II gene (npt II) for kanamycin resistance. The transgenic plants were transferred to a green house for acclimation. Integration of T-DNA into the $T_0\;and\;T_1$ generation of transgenic Codonopsis lanceolata genome was confirmed by the polymerase chain reaction and southern blot analysis. The progenies of transgenic plants showed phenotypic differences within the different lines and with relative to control plants. When grown in field, the transgenic plants in general exhibited increased fertility, significant improvement in the shoot weight, root weight, shoot height and rachis length with relation to the control plants. However, all seven independently derived transgenic lines produced normal flower with respect to its shape, size, color and seeds number at its maturity. Indicating that the addition of a selectable marker gene in the plant genome does not effect on seed germination and agronomic performance of transgenic Codonopsis lanceolata. $T_1$ progenies of these plants were obtained and evaluated together with control plant in a field experiment. Overall, the agronomic performance of $T_1$ progenies of transgenic Codonopsis lanceolata showed superior to that of the seed derived non-transgenic plant. In this study, we report on the morphological variation and agronomic performance of transgenic Codonopsis lanceolata developed by Agrobacterium transformation.
SMB 공정은 주로 4개의 구역으로 나뉘어지는 다수의 크로마토그래피 컬럼으로 구성된다. 이러한 특성은 회분식 크로마토그래피 공정보다 우수한 이성분계 물질의 연속적인 분리를 구현한다. SMB는 회분식 크로마토그래피에 비해 연속성 및 높은 생산성과 순도로 목적물질을 분리해 낼 수 있는 장점을 갖는다. 경제적이며 효율적인 공정의 운용을 위해 반응과 회수를 결합시키는 연구가 보고되고 있으며, 이와 같은 연구 중 SMBR은 연속분리공정인 SMB와 반응기가 결합된 공정이다. 다양한 반응을 적용한 SMBR에 대해 많은 연구가 진행되고 있으며, 촉매반응, 효소반응, 이온 교환 수지를 통한 화학반응이 주를 이루고 있다. 초기의 SMBR은 촉매를 사용한 고정층의 형태이며, 유동성 효소를 사용하는 SMBR, 고정화 효소를 사용하는 SMBR, 반응구역과 흡착구역이 분리되어 있는 SMBR순으로 발전하였다. 공정 설계에 있어서 필수적인 모델링 및 최적화를 위하여 대류현상만을 고려한 간단한 기법이 있지만, 실제 물질거동을 설명하기 위해서는 축 방향 분산이나 물질전달 저항을 고려한 복잡한 해석을 필요로 한다. SMBR같이 반응과 분리가 결합된 공정의 경우 설비의 간소화를 통한 시설비용의 축소뿐 아니라 가역반응평형의 극복을 통해 물질의 순도와 수율을 향상시킬 수 있는 장점이 있다.
돼지 흉막폐렴백신을 개발하기 위해 옥수수 HiII genotype 으로부터 유도한 type II형의 배발생캘러스를 식물발현벡터 pMYV611, pMYV613, pMYV616, V621, V622 및 V623로 형질전환시킨 Agrobacterium (C58C1)과 공동배양 하였다. 이들 식물발현벡터는 paromomycin 항생제 저항 유전자인 NPTII 선발마커와 표적 유전자로서 흉막폐렴균의 여러 가지 혈청을 생산하는 apxIIA유전자로 재조합하여 구축하였다. 식물발현벡터pMYV611, pMYV613, pMYV616, V621, V622 및V623의 경우 각각 4,120개, 5,959개, 7,581개, 52,329개, 48,948개 및 56,188개의 캘러스 클론을 Agrobacterium과 공동한 후 NPTII assay kit에 의해 nptII유전자의 발현빈도를 조사한 결과 각 벡터별로 2.3-4.4%의 캘러스 클론에서 항체결합 양성반응을 보였고, 이들 중 최종적으로 선발된 형질전환 캘러스 클론은 pMYV611에서 3개 (0.07%), pMYV613에서 4개 (0.07%), pMYV616에서 2개 (0.02%), V621에서 51개 (0.1%), V622에서 72개 (0.15%) 및 V623에서 102개 (0.18%)를 각각 얻었다. 형질전환된 캘러스 클론으로부터 재분화된 식물체에서 유전자 도입여부를 Southern 분석으로 통해 확인한 결과 pMYV613에서 2개 식물체 및 V623에서 얻은 2개 식물체에서 각각 확인되었다.
Agrobacterium tumefaciens와 운반체 416을 이용하여 cryIAc1 유전자가 형질전환된 배추 14개체를 선발하였다. Southern blot을 통하여 분석한 결과 1 사본 유전자가 도입된 개체가 6개이었으며 backbone 염기서열이 포함되지 않은 경우는 4개체이었다. LB 인접서열 분석 결과, 416-2과 416-3은 23 bp의 LB 부위가 남아있는 동일한 염기서열을 보였고, 416-9 경우 15 bp가 남았으며, 416-17 경우 LB를 포함하여 안쪽의 염기서열의 최대 36 bp의 결실이 확인되었다. T-DNA의 염기서열을 제외한 배추 gDNA의 499 bp의 LB 인접염기서열은 B. oleracea의 염기서열과 96% 상동성을 가진 유전자로 확인되었다. RB border 인접서열 분석용 primer를 제작하여 PCR을 수행한 결과 모두 834 bp의 염기서열을 확인하였고, vector의 구성 요소 중 cryIAc1의 3' 말단 부위, nos-terminator 부위와 52 bp 및 배추 gDNA RB 인접염기서열로 확인되었다. RB 염기서열은 확인할 수 없었으며 nos-terminator 3' 말단의 21개의 염기를 포함하여 모두 58개의 염기서열이 결실된 것을 확인하였다. 형질전환식물체를 제작할 경우 발생하는 전이유전자나 식물의 염색체에 염기 결실은 매우 다양한 형태로 나타난다. 이번 실험의 경우, 전이유전자가 삽입된 위치에서 약 10 bp의 배추의 gDNA 염기가 결실된 것이나 삽입된 전이유전자의 RB 말단부분이 결실된 것은 예상할 수 있는 결과였지만, 특히 전이유전자의 말단인 nos-terminator 3' 끝에 65 bp 정도의 배추의 다른 유전자가 삽입되어 있다는 것을 확인하였고 이는 기대하지 않았던 결과였다. 삽입된 다른 배추유전자의 절편은 앞으로 더 많은 연구를 통하여 위치와 기능확인이 필요할 것이다.
기업의 부도 예측은 재무 및 회계 분야에서 매우 중요한 연구 주제이다. 기업의 부도로 인해 발생하는 비용이 매우 크기 때문에 부도 예측의 정확성은 금융기관으로서는 매우 중요한 일이다. 최근에는 여러 개의 모형을 결합하는 앙상블 모형을 부도 예측에 적용해 보려는 연구가 큰 관심을 끌고 있다. 앙상블 모형은 개별 모형보다 더 좋은 성과를 내기 위해 여러 개의 분류기를 결합하는 것이다. 이와 같은 앙상블 분류기는 분류기의 일반화 성능을 개선하는 데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문은 부도 예측 모형의 성과 개선에 관한 연구이다. 이를 위해 사례 선택(Instance Selection)을 활용한 배깅(Bagging) 모형을 제안하였다. 사례 선택은 원 데이터에서 가장 대표성 있고 관련성 높은 데이터를 선택하고 예측 모형에 악영향을 줄 수 있는 불필요한 데이터를 제거하는 것으로 이를 통해 예측 성과 개선도 기대할 수 있다. 배깅은 학습데이터에 변화를 줌으로써 기저 분류기들을 다양화시키는 앙상블 기법으로 단순하면서도 성과가 매우 좋은 것으로 알려져 있다. 사례 선택과 배깅은 각각 모형의 성과를 개선시킬 수 있는 잠재력이 있지만 이들 두 기법의 결합에 관한 연구는 아직까지 없는 것이 현실이다. 본 연구에서는 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 사례 선택과 배깅을 연결하는 새로운 모형을 제안하였다. 최적의 사례 선택을 위해 유전자 알고리즘이 사용되었으며, 이를 통해 최적의 사례 선택 조합을 찾고 이 결과를 배깅 앙상블 모형에 전달하여 새로운 형태의 배깅 앙상블 모형을 구성하게 된다. 본 연구에서 제안한 새로운 앙상블 모형의 성과를 검증하기 위해 ROC 커브, AUC, 예측정확도 등과 같은 성과지표를 사용해 다양한 모형과 비교 분석해 보았다. 실제 기업데이터를 사용해 실험한 결과 본 논문에서 제안한 새로운 형태의 모형이 가장 좋은 성과를 보임을 알 수 있었다.
앙상블 학습은 분류 및 예측 알고리즘의 성과개선을 위하여 제안된 기계학습 기법이다. 그러나 앙상블 학습은 기저 분류자의 다양성이 부족한 경우 다중공선성 문제로 인하여 성과개선 효과가 미약하고 심지어는 성과가 악화될 수 있다는 문제점이 제기되었다. 본 연구에서는 기저 분류자의 다양성을 확보하고 앙상블 학습의 성과개선 효과를 제고하기 위하여 유전자 알고리즘 기반의 범위 최적화 기법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 최적화 기법을 기업 부실예측 인공신경망 앙상블에 적용한 결과 기저 분류자의 다양성이 확보되고 인공신경망 앙상블의 성과가 유의적으로 개선되었음을 보여주었다.
본 연구는 최근 그 중요성이 한층 높아지고 있는 침입탐지시스템(IDS, Intrusion Detection System)의 침입탐지모형을 개선하기 위한 방안으로 유전자 알고리즘에 기반한 새로운 통합모형을 제시한다. 본 연구의 제안모형은 서로 상호보완적 관계에 있는 이분류 모형인 로지스틱 회귀분석(LOGIT, Logistic Regression), 의사결정나무(DT, Decision Tree), 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network), 그리고 SVM(Support Vector Machine)의 예측결과에 적절한 가중치를 부여해 최종 예측결과를 산출하도록 하였는데, 이 때 최적 가중치의 탐색을 위한 방법으로는 유전자 알고리즘을 사용한다. 아울러, 본 연구에서는 1차적으로 오탐지율을 최소화하는 최적의 모형을 산출한 뒤, 이어 비대칭 오류비용 개념을 반영해 오탐지로 인해 발생할 수 있는 전체 비용을 최소화할 수 있는 최적 임계치를 탐색, 최종적으로 가장 비용 효율적인 침입탐지모형을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 국내 한 공공기관의 보안센서로부터 수집된 로그 데이터를 바탕으로 실증 분석을 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘 기반 통합모형이 인공신경망이나 SVM만으로 구성된 단일모형에 비해 학습용과 검증용 데이터셋 모두에서 더 우수한 탐지율을 보임을 확인할 수 있었다. 비대칭 오류비용을 고려한 전체 비용의 관점에서도 단일모형으로 된 비교모형에 비해 본 연구의 제안모형이 더 낮은 비용을 나타냄을 확인할 수 있었다. 이렇게 실증적으로 그 효과가 검증된 본 연구의 제안 모형은 앞으로 보다 지능화된 침입탐지시스템을 개발하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
고분자 글루테닌 서버유닛(high molecular-weight glutenin subunit, HMW-GS)은 밀의 가공적성을 결정하는데 중요한 역할을 수행한다. 우리는 Agrobacterium 동시 형질전환법을 이용하여 한국 밀 품종인 '조경'으로부터 밀 HMW-GS을 암호화하는 Glu-1Bx7 유전자를 가지는 marker-free 형질전환 벼를 생산하였다. Glu-1Bx7 유전자의 종자 특이적 발현을 위하여 밀 Glu-1Bx7 유전자 자체 프로모터를 벡터 내에 삽입하였다. 동시 접종을 위해서 오직 Glu-1Bx7 유전자와 hygromycin phosphotransferase II (HPTII) 저항성 유전자만으로 구성된 두 종류의 발현 카셋트를 독립적으로 Agrobacterium EHA105에 도입하였고, Glu-1Bx7와 HPTII가 도입된 각각의 EHA105 Agrobacterium 을 3:1 비율로 혼합하여 벼 캘러스에 접종하였다. 216개의 HPTII 저항성 형질전환체 중에서 벼 게놈에 Glu-1Bx7과 HPTII가 모두 삽입된 24개의 형질전환 라인을 획득하였다. Glu-1Bx7와 HPTII가 벼 게놈에 도입된 것을 Southern blot을 통해서 다시 확인하였다. 형질전환 벼 $T_1$ 세대의 종자에서 밀 Glu-1Bx7 유전자가 전사와 번역되어 오직 Glu-1Bx7만을 가지는 marker-free 식물체를 $T_1$ 세대에서 성공적으로 선발할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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