• 한국미생물·생명공학회지
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• 제31권4호
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• pp.322-328
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• 2003

TAR(Transformation-Associated Recombination) cloning 법은 복잡한 고등생물의 게놈으로부터 유전자나 특정 염색체 부위를 선별적 분리를 가능하게 한다. 이 방법은 목적으로 하는 염색체 부위의 주변에 존재하는 비교적 짧은 게놈 염기서열에 대한 정보를 필요로 하며, spheroplast 형질전환 과정에서 게놈 DNA와 5'-와 3'-표적배열을 지닌 TAR vector 사이에서 일어나는 상동성 재조합과정에 의해 이루어진다. 본 연구에서는 single-copy 유전자의 클론닝에 필요한 specific hook의 최소 크기를 조사하였고, 서로 다른 TAR vector(radial과 unique vector)의 유용성을 조사하기 위해 동일한 single-copy 유전자의 클론닝을 통해 비교하였다. 그 결과, hHPRT 유전자에 대한 TAR cloning의 빈도는 hook의 길이가 750 bp∼63 bp의 범위에서 동일하게 나타났다. radial hook을 사용한 경우보다 unique hook을 사용하였을 경우 형질전환체의 수는 약 20배정도의 감소를 보였으나 목적으로 하는 재조합체의 분리 빈도는 두 배 이상 증가하였다. 그러므로 본 연구에서 two-unique TAR vector는 선별력이 높으므로 일반적 TAR cloning에 사용할 수 있으며, radial TAR vector의 경우는 병리학적 표본과 같이 제한된 게놈 DNA를 사용하는 경우에 더 적합하다고 볼 수 있다. 또한, single-copy 유전자의 분리에 필요로 하는 specific hoot의 최소 길이는 약 60 bp로도 가능하다는 것을 확인하였다.

• 미생물학회지
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• 제39권3호
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• pp.128-134
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• 2003

Transformation-associated recombination (TAR) 클로닝법은 목적 유전자를 포함한 게놈 DNA와 그 유전자의 5' 또는 3' 말단 서열을 포함하고 있는 선형의 TAR vector를 동시에 출아효모의 spheroplast내로 co-penetration 시켜 상동부위에서 일어나는 재조합에 의해 환형의 Yeast Artification Chromosome(YAC)으로 분리되는 방법이다. 일반적으로 TAR 클로닝법에 의한 목적의 single-copy 유전자 분리 빈도는 전체 형질전환체의 0.01~1% 정도이다. 이러한 TAR 클로닝법을 개선하기 위하여 Tg.AC transgenic mouse를 모델계로 사용하여 유전자 분리에 대한 target hook 내의 GC content 가 미치는 영향을 조사하였다. 이러한 목적으로 한쪽에는 다양한 GC content(18~45%)를 지닌 transgene 특이적 hook을 포함하고 다른 한쪽은 B1 반복서열을 가지는 radial TAR vector를 사용하여 transgene 분리 빈도를 측정하였다. 그 결과 target hook의 GC content는 23% 이하의 경우, ~40%인 경우에 비해 두 배 정도 클로닝 빈도가 감소하였다. 따라서 TAR vector를 제작할 때, 유전자 분리에 이용되는 target hook의 GC content는 약 40% 일때 가장 적정한 것으로 나타났다. 또한 높은 target hook 내의 GC content(65%)위치분포에 의한 차이는 클로닝 빈도에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

• 생명과학회지
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• 제16권6호
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• pp.1036-1043
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• 2006

TAR (Transformation-Associated Recombination) cloning법은 복잡한 고등생물의 게놈으로부터 유전자나 특정 염색체 부위를 선별적 분리를 가능하게 한다. 이 방법은 목적으로 하는 염색체 부위의 주변에 존재하는 비교적 짧은 게놈 염기서열에 대한 정보를 필요로 한다. 이 기술은 출아효모의 spheroplasts 형질전환 동안 목적 유전자를 포함한 게놈 DNA와 그 유전자의 5' 또는 3' 말단 서열 (hook)을 포함하고 있는 TAR vector 사이에 일어나는 상동성 재조합에 의해 이루어진다. 본 연구에서는 TAR cloning 법을 상동성 유전자의 분리에 사용할 수 있는가를 조사하기 위해, 연간과 마우스 게놈의 HPRT 유전자를 선택하였다. 그 결과, 인간과 마우스의 게놈으로부터의 HPRT 유전자의 분리 빈도는 TAR vector로서 hHPRT hook 혹은 mHPRT hook을 사용한 경우에 거의 동일하게 나타났다. 또한 mHPRT 유전자의 gap 부분의 염기서열을 결정하여, 이 부분에 염기서열의 불안정의 요인이 되는 비정상적 특성을 발견하였다. 결론적으로 TAR cloning법을 이용하여 다른 이종 간의 게놈으로부터 상동성 유전자 즉 orthologue의 분리가 가능하였다. 더욱이 TAR cloning 시스템을 이용하여 고등동물 게놈 상에 남아있는 gap 부분을 메움으로서 고등동물의 모든 유전자들의 확인이 가속화될 수 있을 것으로 사료된다.

• 미생물학회지
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• 제41권4호
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• pp.239-245
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• 2005

Transformation-associated recombination (TAR) 클로닝 법은 복잡한 게놈으로부터 염색체 내의 특정부위나 유전자를 선택적으로 분리할 수 있다. 이 방법은 목적 유전자에 근접한 작은 게놈DNA 염기서열 정보를 필요로 한다. 이 기술은 효모의 spheroplast transformation을 시키는 동안 목적으로 하는 유전자의 5' 또는 3' 서열을 포함하고 있는 TAR vector와 게놈DNA사이에서 일어나는 상동성재조합에 의해 이루어진다. 본 연구에서는 plasmid 모델시스템을 이용하여 target hooks 내에 존재하는 비상동성 염기서 열이 상동성재조합에 미치는 영향을 조사하였다. plasmid에 존재하는HIS3유전자와 변형시킨 his3-TRP1-his3 단편 사이의 상동성재조합의 효율은 $Ura^+$ 형질전환체의 형질분석에 의해 이루어졌다. $Ura^+$ 형질전환체의 수는 7종류의 서로 달리 변형된 his3-TRP1-his3 단편들을 사용하였을 매 거의 동일하게 나타났다. 그러나 $Trp^+His^+$ positive recombinants의 빈도는 변형된 his3-TRP1-his3 단편 내에 비상동성 영역에 부정확한 간격을 지닐 때 현저한 감소를 나타내었다. 이러한 결과로서, 부정확한 간격이 target hook과 substrate DNA 사이에 일어나는 상동성재조합을 방해하는 것으로 사료된다. 그러므로 이종간의 상동유전자를 클로닝 할 때에는 target hook내의 비상동성 염기서열이 존재한다면 이것이 정확한 간격을 지니는지 여부를 중요란 요인으로 고려해야 한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅲ
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• pp.1291-1294
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• 2003

This paper presents an approach to extract license plates from parking regulation images which is captured in various photographing direction and complex background. first, we search each row at regular intervals starting from the bottom of a license-plate image, and we set up a rough region for a certain zone in which the sign of intensity vector changes frequently enough and color of license plate is detected enough, assuming it as a candidate location of a license plate. And then, we extract an elaborate area of a license plate by horizontally and vertically projecting vertical edges. Here, tar types of the private and the public, are easily classified according to the color of extracted plates. To evaluate proposed method, we used 200 actual regulation images. As a result, the proposed method showed extraction rate of 96%, which is 9% higher than the previous method using only intensity vector.