• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2018년도 춘계학술발표회
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• pp.5-5
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• 2018

Ginseng (Panax ginseng C.A. Meyer), one of the most widely used medicinal plants in traditional oriental medicine, is used for the treatment of various diseases. It has been classified according to its cultivation environment, such as field cultivated ginseng (FCG) and mountain cultivated ginseng (MCG). However, little is known about differences in gene expression in ginseng roots between field cultivated and mountain cultivated ginseng. In order to investigate the whole transcriptome landscape of ginseng, we employed High-Throughput sequencing technologies using the Illumina HiSeqTM2500 system, and generated a large amount of sequenced transcriptome from ginseng roots. Approximately 77 million and 87 million high-quality reads were produced in the FCG and MCG roots transcriptome analyses, respectively, and we obtained 256,032 assembled unigenes with an average length of 1,171 bp by de novo assembly methods. Functional annotations of the unigenes were performed using sequence similarity comparisons against the following databases: the non-redundant nucleotide database, the InterPro domains database, the Gene Ontology Consortium database, and the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes pathway database. A total of 4,207 unigenes were assigned to specific metabolic pathways, and all of the known enzymes involved in starch and sucrose metabolism pathways were also identified in the KEGG library. This study indicated that alpha-glucan phosphorylase 1, putative pectinesterase/pectinesterase inhibitor 17, beta-amylase, and alpha-glucan phosphorylase isozyme H might be important factors involved in starch and sucrose metabolism between FCG and MCG in different environments.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.467-475
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• 2014

최근 유전체학의 발전, 웨어러블 디바이스의 확산, IT/NT의 발전 등에 따라 방대한 양의 바이오-메디컬 데이터가 생산되고, 이에 따라 빅데이터를 활용한 헬스케어 산업이 급속히 발달하고 있으며, 이와 관련된 빅데이터 기술은 국민의 건강 증대와 건강한 고령 삶을 제공하는 핵심 기술로 급부상하고 있다. 패스웨이(Pathway)는 단백질, 유전자, 세포 등의 생체적 요소 간의 역학관계 혹은 상호작용 등을 네트워크 형식으로 표현한 생물학적 심층지식으로, 바이오-메디컬 빅데이터 분석에 있어서 널리 활용되고 있다. 하지만 패스웨이는 매우 다양한 형태를 갖고 용량이 매우 큰 빅데이터로 이를 분석하는데 많은 시간이 소요되며, 현재까지도 다양한 패스웨이를 통합 분석할 수 있는 시스템은 전무하다. 그래서 본 논문에서는 세계적으로 가장 우수하고 방대한 양의 패스웨이를 제공하는 KEGG 패스웨이 데이터베이스로부터 사용자가 관심 갖는 패스웨이만을 자동 수집하고 패스웨이 간 계층구조를 기반으로 네트워크를 구성 후, 해당 패스웨이 네트워크에 대한 클러스터링과 핵심 패스웨이 선정을 통해 패스웨이 간의 역학관계 또는 상호작용을 직관적으로 분석할 수 시스템을 제안했다. 마지막으로, 다양한 성능 평가 결과를 통해 개발한 분석 시스템의 우수성을 입증한다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권7호
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• pp.3145-3149
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• 2014

Gene expression profiling facilitates the understanding of biological characteristics of gliomas. Previous studies mainly used regression/variance analysis without considering various background biological and environmental factors. The aim of this study was to investigate gene expression differences between grade III and IV gliomas through partial least squares (PLS) based analysis. The expression data set was from the Gene Expression Omnibus database. PLS based analysis was performed with the R statistical software. A total of 1,378 differentially expressed genes were identified. Survival analysis identified four pathways, including Prion diseases, colorectal cancer, CAMs, and PI3K-Akt signaling, which may be related with the prognosis of the patients. Network analysis identified two hub genes, ELAVL1 and FN1, which have been reported to be related with glioma previously. Our results provide new understanding of glioma pathogenesis and prognosis with the hope to offer theoretical support for future therapeutic studies.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.295-297
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• 2004

유전자의 생물학적 기능을 밝히고 세포 내 상호작용을 이해하는 것은 post-genome era의 가장 중요한 작업 중 하나이다. 이러한 세포 내 상호작용은 복잡한 생화학적 네트워크를 형성하게 되며 그 중 Metabolic pathway(대사 경로)는 생물 시스템을 이해하는데 가장 중요한 부분을 차지하게 된다. 대사 경로를 분석하기 위하여 분자의 기능 및 생화학적 프로세스에 대한 정보를 데이터베이스에 저장.관리해야하고, 사용자의 다양한 질의에 대하여 관련정보를 검색하여 GUI환경에서 제공해야 한다. 이 논문은 대사 경로 정보를 객체 데이타베이스 형태로 모델링하여 구축하고, 사용자가 관심있는 정보를 SBML형태로 제공하는 대사경로 데이타베이스의 설계 및 구현에 관해 다룬다.

• 생명과학회지
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• 제34권3호
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• pp.179-190
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• 2024

Canabas sativa L. (marijuana and hemp)는 전 세계적으로 널리 재배되는 식물로 식품, 의약품 등의 재료로 사용되었다. 본 연구는 네트워크 약리학을 이용하여 대마 줄기 및 뿌리 추출물의 기능적 효과를 예측하고 이들의 새로운 기능을 알아보고자 하였다. 줄기 및 뿌리 에탄올 추출물의 성분은 GC/MS로 확인하였고, 성분과 단백질 간의 네트워크는 STIHICI 데이터베이스를 이용하여 알아보았다. 성분과 연결된 단백질의 작용기전은 KEGG pathway 분석을 수행하였다. 추출물의 효과는 실시간 PCR을 이용하여 lysophosphatylcholine 유도 THP-1 세포에서 확인하였다. 줄기 및 뿌리 추출물에서 각각 21개 및 32개의 성분이 확인되었다. 줄기 및 뿌리의 성분과 연결된 단백질은 각각 147개, 184개의 단백질이었다. KEGG pathway 분석결과 MAPK signaling pathway를 포함한 69개의 경로가 추출물에 의해 공통적으로 영향을 받는 것으로 나타났다. 경로 네크워크를 이용한 추가 조사 결과, Terpenoid backbone biosynthesis 추출물 및 MVK와 MVD 의해 영향을 받을 가능성이 높으며, 유전자 발현은 추출물에 의해 LPC 유도 THP-1 세포에서 감소하였다. 따라서 본 연구에서는 대마 줄기 및 뿌리 에탄올 추출물이 다양한 경로로 영향을 미칠 수 있음을 보여주었고, 이러한 결과는 대마의 효과를 예측하고 연구하기 위한 기초 정보를 제공할 것으로 사료된다.

• 한국가금학회지
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• 제37권3호
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• pp.275-282
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• 2010

닭의 대사 생리에 대한 연구는 산업적 가치 및 생물학, 의학적으로도 매우 중요하다. 닭의 유전체 염기서열 분석 결과는 2004년에 처음 발표되었고, 이러한 유전체 정보를 바탕으로 유전형과 표현형의 상관관계를 분석하는 연구가 필요하다. 따라서 본 연구는 닭 유전체 정보를 바탕으로 대사 경로를 재확립하고, 닭 특이 대사 경로 유전체 데이터베이스를 구축하였다. 이를 위해 Perl 언어를 기반으로 개발된 자동 파이프라인(pipeline)을 이용하여 여러 생물정보 데이터베이스에 산재해 있는 닭 유전체에 관한 정보를 통합한 닭 특이 통합 데이터베이스를 구축하였다. 또한, 구축된 닭 특이 통합 데이터베이스를기반으로PathoLogic 알고리즘을구현한Pathway Tools 소프트웨어를 이용하여 닭 특이 대사 경로를 재확립하였다. 결과적으로, 닭 유전체 Gallus_gallus-2.1에서 2,709개의 효소, 71개의 운반체(transporter)와 1,698개의 효소 반응, 8개의 운반 반응(transport reaction)이 도출되었다. 이를 통해 총 212개의 대사 경로가 재확립되었고, 1,360개의 화합물(compound)이 닭 특이 대사 데이터베이스에 포함되었다. 다른 종(사람, 생쥐, 소)과의 비교 분석을 통해 중요한 대사 경로가 닭 유전체에 보존되어 있음을 보였다. 또한, 닭 유전체의 assembly와 annotation의 질을 높이는 노력과 닭 및 조류에서 유전자 기능 및 대사 경로에 대한 연구가 필요한 것으로 나타났다. 결론적으로, 본 연구에서 재확립된 닭의 대사 경로 및 데이터베이스는 닭 및 조류의 대사 연구뿐만 아니라 포유동물 및 미생물과의 비교 생물학적 접근을 통한 의학 및 생물학적 연구에 활용될 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권5호
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• pp.17-24
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• 2010

최근 특정 질병의 진단이나 예후 예측을 위해 마이크로어레이 실험 데이터를 이용한 질병 관련 바이오마커 검출 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 정상인에 비해 질병 환자군에서 특이하게 발현되는 개별 유전자를 바이오 마커로 이용하는 기존의 방식과는 달리 동일한 생물학적 패스웨이에 관여하는 유전자 집합의 변화를 분석하여 특이하게 발현되는 패스웨이 유전자 집합을 바이오 마커로 사용하는 유전자 집합 분석(Gene-set analysis) 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 다양한 실험 조건 요인을 가지는 시간열 마이크로어레이 실험 데이터를 이용한 유의한 패스웨이 유전자 집합을 검출하는 방법에 대해 제안한다. 시간열 마이크로어레이 데이터을 이용하여 유전자 집합 분석을 수행하기 위해서는 시간에 따른 유전자 발현값의 변화에 따라 개별 유전자의 유의성을 나타내는 스코어를 maSigPro (microarray Significant Profiles)를 이용하여 계산한 후, 이를 기반으로 전체 유전자의 순위를 결정하여 후보 유전자 집합에 대한 유의성 검증을 윌콕슨 순위합 검증을 통해 수행한다. 후보 유전자 집합의 생성을 위해서는 MSigDB (Molecular Signatures Database)의 패스웨이 정보를 이용하였으며, 본 논문에서 제안한 방법의 검증을 위해 공개된 전립선 암 관련 시간열 마이크로어레이 실험 데이터에 적용한 결과 실제로 전립선암과 관련된 것으로 밝혀진 7개의 패스웨이 중 6개의 패스웨이를 정확하게 검출할 수 있었다.

• BMB Reports
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• 제39권4호
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• pp.441-447
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• 2006

Abuse of drugs can elicit compulsive drug seeking behaviors upon repeated administration, and ultimately leads to the phenomenon of addiction. We developed a procedure for the standardization of microarray gene expression data of rat brain in drug addiction and stored them in a single integrated database system, focusing on more effective data processing and interpretation. Another characteristic of the present database is that it has a systematic flexibility for statistical analysis and linking with other databases. Basically, we adopt an intelligent SQL querying system, as the foundation of our DB, in order to set up an interactive module which can automatically read the raw gene expression data in the standardized format. We maximize the usability of this DB, helping users study significant gene expression and identify biological function of the genes through integrated up-to-date gene information such as GO annotation and metabolic pathway. For collecting the latest information of selected gene from the database, we also set up the local BLAST search engine and non-redundant sequence database updated by NCBI server on a daily basis. We find that the present database is a useful query interface and data-mining tool, specifically for finding out the genes related to drug addiction. We apply this system to the identification and characterization of methamphetamine-induced genes' behavior in rat brain.

• 대한본초학회지
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• 제38권6호
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• pp.73-91
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• 2023

Objectives : This study used a network pharmacology approach to elucidate the efficacy and molecular mechanisms of Daehwangmokdanpitang (DHMDPT) on Psoriasis. Methods : Using OASIS databases and PubChem database, compounds of DHMDPT and their target genes were collected. The putative target genes of DHMDPT and known target genes of psoriasis were compared and found the correlation. Then, the network was constructed using Cytoscape 3.10.1. The key target genes were screened by Analyzer network and their functional enrichment analysis was conducted based on the Gene Ontology (GO) enrichment analysis and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) Pathways to predict the mechanisms. Results : The result showed that total 30 compounds and 439 related genes were gathered from DHMDPT. 264 genes were interacted with psoriasis gene set, suggesting that the effects of DHMDPT are closely related to psoriasis. Based on GO enrichment analysis and KEGG pathways, 'Binding', 'Cytokine Activity', 'Receptor Ligand Activity' 'HIF-1 signaling pathway', 'IL-17 signaling pathway', 'Toll-like receptor signaling pathway', and 'TNF signaling pathway' were predicted as functional pathways of 16 key target genes of DHMDPT on psoriasis. Among the target genes, IL6, IL1B, TNF, AKT1 showed high correlation with the results of KEGG pathways. Additionally, Emodin, Acetovanillone, Gallic acid, and Ferulic acid showed a high relevance with key genes and their mechanisms. Conclusion : Through a network pharmacological method, DHMDPT was predicted to have high relevance with psoriasis. This study could be used as a basis for studying therapeutic effects of DHMDPT on psoriasis.

• 한국환경보건학회지
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• 제50권2호
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• pp.113-124
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• 2024

Background: The increasing need to minimize animal testing has sparked interest in alternative methods with more humane, cost-effective, and time-saving attributes. In particular, in silico-based computational toxicology is gaining prominence. Adverse outcome pathway (AOP) is a biological map depicting toxicological mechanisms, composed of molecular initiating events (MIEs), key events (KEs), and adverse outcomes (AOs). To understand toxicological mechanisms, predictive models are essential for AOP components in computational toxicology, including molecular structures. Objectives: This study reviewed the literature and investigated previous research cases related to AOP and in silico methodologies. We describe the results obtained from the analysis, including predictive techniques and approaches that can be used for future in silico-based alternative methods to animal testing using AOP. Methods: We analyzed in silico methods and databases used in the literature to identify trends in research on in silico prediction models. Results: We reviewed 26 studies related to AOP and in silico methodologies. The ToxCast/Tox21 database was commonly used for toxicity studies, and MIE was the most frequently used predictive factor among the AOP components. Machine learning was most widely used among prediction techniques, and various in silico methods, such as deep learning, molecular docking, and molecular dynamics, were also utilized. Conclusions: We analyzed the current research trends regarding in silico-based alternative methods for animal testing using AOPs. Developing predictive techniques that reflect toxicological mechanisms will be essential to replace animal testing with in silico methods. In the future, since the applicability of various predictive techniques is increasing, it will be necessary to continue monitoring the trend of predictive techniques and in silico-based approaches.