• 한국유전체학회:학술대회논문집
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• 한국유전체학회 2006년도 The 15th Korean Genome Organization Conference KOGO 2006 Annual Meeting
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• pp.50-50
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• 2006

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.95-102
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• 2005

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2006년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.143-143
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• 2006

• 한국유전체학회:학술대회논문집
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• 한국유전체학회 2003년도 The 12th Korea Genome Conference
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• pp.49.1-49.1
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• 2003

• Journal of Applied Biological Chemistry
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• 제55권4호
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• pp.227-234
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• 2012

유채 종자 성숙단계별 변화하는 종자의 특성을 살펴본 결과, 개화 후 25일된 미성숙 종자에서 지방산 생성이 관찰되기 시작하였으며, 개화 후 35일된 미성숙 종자에서 지방산 생성이 거의 최고치에 달하는 것을 관찰하였으며, 이 때 백립중이 406 mg으로 가장 무거웠다. 유채 300k Microarray를 이용하여 유채 종자 성숙단계별 발현되는 유전자의 발현양상을 살펴보았다. 유채 300k Microarray는 NCBI에 등록되어 있는 543,448개의 ESTs와 780개의 cDNA정보를 군집 분석하여 80,696개의 유전자정보를 얻어 제작되었다. 개화 후 10, 25, 그리고 35일된 종자에서 total RNA를 분리하여 유채 300k Microarray 실험을 수행한 결과, 약 7,000개의 유전자에 해당하는 8.5%가 잎에 비해 종자(25DAF)에서 발현 양이 2배 이상 증가됨을 알 수 있었고, 10배 이상 증가하는 유전자 비율도 0.4%에 해당하였다. 종자 특이 발현 유전자의 발현양상을 보면, 초기에는 저장 및 세포분화 관련 유전자들의 발현 양이 높게 나타난 반면, 후기에는 지방산 대사 관련 유전자를 포함한 에너지 축적 관련 유전자들의 발현 양이 높게 나타나는 것을 관찰 할 수 있었으며, reverse transcriptase-polymerase chain reaction을 통해서 이를 확인하였다. 본 실험 결과는 종자 특이 발현 프로모터를 발굴하거나 특정 대사 기작 연구에 관여하는 유전자 발현 양상을 광범위하게 살펴봄으로써 좀 더 심도 있는 연구를 할 수 있는 기초자료를 제공하는데 많은 도움이 될 거라 사료된다.

• 생명과학회지
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• 제17권8호통권88호
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• pp.1115-1120
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• 2007

본 연구에서는 다섯 종류의 phytochemical (resveratrol, genistein, epicatechin gallate, diaIly disulfide, caffeic acid phenetyl ester)과 sulindac sulfide가 암 억제 단백질 p53을 유도할 수 있는지에 대해 연구하였다. 처리한 모든 phytochemical에 의해 p53 단백질의 발현이 강하게 유도된 반면, sulindac sulfide에 의해서는 p53 단백질이 유도되지 않았다. 처리한 phytochemical 중 포도껍질이나 와인에 많이 들어있는 resveratrol에 의해 p53 단백질이 농도의존적 혹은 처리시간 의존적으로 증가 발현되는 것을 확인하였다. 암 억제 단백질인 p53 하위 단계의 유전자들만 집적되어 있는 membrane microarray를 이용하여 실험을 수행한 결과, 25개의 유전자가 up-regulation 된 반면, 2개의 유전자가 down-regulation 되는 것을 확인하였다. Up-regulation 되는 유전자중 4개를 선택하여, RT-PCR을 수행한 결과 모두 membrane microarray 실험의 결과와 일치하였다. 게다가 p53 null인 HCT116 세포주를 이용한 RT-PCR을 통하여 TSP-1 유전자의 발현은 p53 의존적이지 않은 반면, MASPIN 유전자는 p53 의존적임을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 resveratrol에 의한 화학적 암 예방법의 분자생물학적 기전을 이해하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.

• KSBB Journal
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• 제20권3호
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• pp.220-227
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• 2005

독소루비신 생합성 유전자의 발현을 촉진시키는 유전자인 dnrI와 다나루비신으로부터 독소루비신으로의 생전환에 관여하는 유전자인 doxA를 ermE 프로모터가 포함된 pSE34에 도입하였을 때 각각 5.5배, 2.5배의 독소루비신 생산성 증가가 이루어졌다. 독소루비신 생합성 유전자군의 발현패턴 분석을 위한 DNA microarray system을 구축하였고, 고생산 균주의 독소루비신 생합성 유전자 발현 패턴을 DNA microarray를 통해 확인하였다. 독소루비신 생합성 유전자군의 세포성장에 따른 발현패턴을 분석한 결과, 독소루비신 생산성 증가에 따라 생합성 유전자의 발현도 증가함을 확인할 수 있었고, pSE34를 통해 도입해준 donA, dnrI 유전자의 경우 전체 생합성 유전자의 평균보다 높은 수준의 발현량을 보여줌으로써, ermE 프로모터에 의해 발현이 극대화되었음을 확인할 수 있었다. 독소루비신 내성 유전자의 경우 다른 독소루비신 생합성 유전자들에 비해 발현정도가 크게 증가했고, DnrI 의해 조절을 받는 다른 유전자들의 발현 수준과 비교하였을 때 TDP-daunosamine을 생합성의 첫 번째 단계에 관여하는 dnmL 유전자는 그 발현양의 증가가 크지 않았다. 따라서 DNA microarray 시스템 분석 결과, 독소루비신 생산성 극대화를 위해서는 dnrI, doxA, drrA, drrB, drrC, dnmL 등의 유전자들의 안정적 발현이 매우 중요하고도 핵심적인 인자임이 확인되었다.

• 생명과학회지
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• 제22권11호
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• pp.1552-1557
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• 2012

Pipernonaline은 후추나무과에 속하는 필발(Piper longum Linn.)의 유도체로서 전립선 암세포에 대한 항암활성이 보고되고 있다. 하지만 실제 암세포 내에서 생물학적 정보를 가진 수 많은 유전자들에 대한 발현이 어떻게 이루어지고 있는지 알려진 바가 없다. 본 연구에 사용된 microarray 분석은 동시에 수 만개 이상의 유전자 발현양상을 한번에 관찰할 수 있는 기술로서 특정 질병의 유전학적 특성과 기전 연구를 더 광범위하게 연구 할 수 있는 기술이다. 본 연구에서는 전립선 암세포인 PC-3 세포에 pipernonaline을 처리하여 cDNA microarray를 실시하였다. 이후, DAVID database를 이용하여 gene ontology의 Biological Process를 분석하여 세포사멸과 세포주기, 세포성장 및 증식에 관련된 유전자들을 우선적으로 분석하였다. 그 결과, 세포주기관련 256개, 세포사멸관련 197개, 세포성장 및 증식관련에 154개의 유전자가 확인 되었다. 이러한 결과는 pipernonaline은 전립선 암세포 내에 존재하는 생물학적 신호전달체계에 관련된 유전자 발현을 조절함으로써 항암활성을 나타내 것을 알 수 있었고, 이후 이러한 microarray의 추가적인 분석은 암세포 내 새로운 유전자의 탐색 및 메커니즘을 규명하는데 유용하게 사용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2005년도 BIOINFO 2005
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• pp.357-360
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• 2005

In this paper we consider the well-known semiparametric proportional hazards (PH) models for survival analysis. These models are usually used with few covariates and many observations (subjects). But, for a typical setting of gene expression data from DNA microarray, we need to consider the case where the number of covariates p exceeds the number of samples n. For a given vector of response values which are times to event (death or censored times) and p gene expressions (covariates), we address the issue of how to reduce the dimension by selecting the significant genes. This approach enable us to estimate the survival curve when n < < p. In our approach, rather than fixing the number of selected genes, we will assign a prior distribution to this number. The approach creates additional flexibility by allowing the imposition of constraints, such as bounding the dimension via a prior, which in effect works as a penalty. To implement our methodology, we use a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method. We demonstrate the use of the methodology to diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) complementary DNA(cDNA) data.

• Genomics & Informatics
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• 제1권1호
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• pp.20-24
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• 2003

The analysis of DNA microarry data is one of the most important things for functional genomics research. The matrix representation of microarray data and its successive 'optimal' incisional hyperplanes is a useful platform for developing optimization algorithms to determine the optimal partitioning of pairwise proximity matrix representing completely connected and weighted graph. We developed Deterministic Annealing (DA) approach to determine the successive optimal binary partitioning. DA algorithm demonstrated good performance with the ability to find the 'globally optimal' binary partitions. In addition, the objects that have not been clustered at small non­zero temperature, are considered to be very sensitive to even small randomness, and can be used to estimate the reliability of the clustering.