• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2004년도 춘계 학술대회지
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• pp.12-27
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• 2004

Thanks to spectacular advances in the techniques for identifying proteins separated by two-dimensional electrophoresis and in methods for large-scale analysis of proteome variations, proteomics is becoming an essential methodology in various fields of plant sciences. Plant proteomics would be most useful when combined with other functional genomics tools and approaches. A combination of microarray and proteomics analysis will indicate whether gene regulation is controlled at the level of transcription or translation and protein accumulation. In this review, we described the catalogues of the rice proteome which were constructed in our program, and functional characterization of some of these proteins was discussed. Mass-spectrometry is a most prevalent technique to identify rapidly a large of proteins in proteome analysis. However, the conventional Western blotting/sequencing technique us still used in many laboratories. As a first step to efficiently construct protein data-file in proteome analysis of major cereals, we have analyzed the N-terminal sequences of 100 rice embryo proteins and 70 wheat spike proteins separated by two-dimensional electrophoresis. Edman degradation revealed the N-terminal peptide sequences of only 31 rice proteins and 47 wheat proteins, suggesting that the rest of separated protein spots are N-terminally blocked. To efficiently determine the internal sequence of blocked proteins, we have developed a modified Cleveland peptide mapping method. Using this above method, the internal sequences of all blocked rice proteins (i. e., 69 proteins) were determined. Among these 100 rice proteins, thirty were proteins for which homologous sequence in the rice genome database could be identified. However, the rest of the proteins lacked homologous proteins. This appears to be consistent with the fact that about 30% of total rice cDNA have been deposited in the database. Also, the major proteins involved in the growth and development of rice can be identified using the proteome approach. Some of these proteins, including a calcium-binding protein that fumed out to be calreticulin, gibberellin-binding protein, which is ribulose-1,5-bisphosphate carboxylase/oxygenase activate in rice, and leginsulin-binding protein in soybean have functions in the signal transduction pathway. Proteomics is well suited not only to determine interaction between pairs of proteins, but also to identify multisubunit complexes. Currently, a protein-protein interaction database for plant proteins (http://genome .c .kanazawa-u.ac.jp/Y2H)could be a very useful tool for the plant research community. Recently, we are separated proteins from grain filling and seed maturation in rice to perform ESI-Q-TOF/MS and MALDI-TOF/MS. This experiment shows a possibility to easily and rapidly identify a number of 2-DE separated proteins of rice by ESI-Q-TOF/MS and MALDI-TOF/MS. Therefore, the Information thus obtained from the plant proteome would be helpful in predicting the function of the unknown proteins and would be useful in the plant molecular breeding. Also, information from our study could provide a venue to plant breeder and molecular biologist to design their research strategies precisely.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제14권4호
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• pp.211-217
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• 2003

주성분분석은 잘 알려진 데이터 분석 방법으로써 높은 차원의 데이터를 낮은 차원의 데이터로 표현하는데 효과적이어서 얼굴인식, 데이터 압축 등에 이용되고 있다. 주성분분석을 하게 되면 원 데이터의 공분산 행렬로부터 정규직교한 고유벡터와 해당하는 고유치를 얻게 되고 그 중 큰 값을 가지는 고유벡터 들을 선택하여 선형 변환함으로써 데이터의 차원을 줄일 수 있게 된다. 망막에 빛 자극이 인가되면 시세포 층에서 전기신호로 변환된 후 복잡한 신경회로를 거쳐 최종적으로 신경절세포 층에서 활동전위의 형태로 출력되게 된다. 본 연구에서는 다채널전극을 사용하여 여러 개 망막 신경절세포로부터 유래되는 활동전위를 기록한 후 개개의 신호를 구분하는 과정을 거치고, 이어서 그 신호를 만들어 내는 각 뉴론들끼리의 시간적, 공간적 흥분발사 패턴을 이해함으로써 궁극적으로 시각정보 인코딩 기전을 밝히려는 연구 목표하에 그 첫 단계로서 망막 신경절세포의 활동전위를 기록한 후 분류하는 과정을 성공적으로 수행하였기에 그 내용을 서술하고자 한다. 망막에서 기록되는 신경절세포 활동전위는 불규칙하고 확률적이기 때문에 주성분분석을 통하여 그 유형을 분류할 수 있었다. 토끼 눈으로부터 망막을 박리하여 망막조각을 얻은 후 신경절세포 층이 전극표면을 향하도록 전극에 부착하였다. 8${\times}$8의 microelectrode array (MEA)를 전극으로 사용하였고, 증폭기는 MEA 60 system을 사용하여 신경절세포 활동전위를 기록하였다. 활동전위 기록 후 파형 분류를 하였다. 잡음이 섞여있는 기록으로부터 신호를 검출하기 위하여, 잡음역치($\pm$3$\sigma$)를 설정하였다. 역치를 넘는 파형 만을 획득한 후 주성분분석을 통해 각 파형의 첫 번째 주성분, 두 번째 주성분을 계산하여 2차원 평면에 투사함으로써 몇 개의 의미있는 클러스터를 얻었다. 이 클러스터는 곧 각 신경절세포에서 유래되는 파형을 반영하므로 주성분분석을 통하여 망막 신경절세포의 활동전위를 각 세포별로 분류할 수 있음을 확인하였다.