이 연구에서는 Illumina Hiseq platform을 사용하여 동해 심층 해양수로부터 분리된 Zhongshania marina $DSW25-10^T$의 유전체 염기서열 해독을 수행하였다. 그 결과, 유전체는 대략 4.08 Mbp의 길이 및 49.0%의 G + C 함량으로 구성되었고, 전체 3,702개의 단백질 암호 유전자, 3개의 rRNA 유전자, 39개의 tRNA 유전자, 4개의 non-coding RNA 유전자 및 36개의 위 유전자(pseudogenes)가 확인되었다. 또한, 지방족 및 방향족 화합물의 대사 경로가 확인되었다. 이러한 대사 경로들로 비추어 Zhongshania marina $DSW25-10^T$는 유용한 생물 정화 자원으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
광식성 난방제 해충인 파밤나방(Spodoptera exigua)의 친환경적 방제원으로써 이용을 위해 국내에서 분리된 파밤나방 핵다각체병바이러스(S. exigua nucleopolyhedrovirus K1: SeNPV-K1)의 형태 및 전체 유전체 서열을 분석하였다. SeNPV-K1의 다각체(polyhedra)는 0.6-1.8 um 크기의 부정형으로, 기 보고된 SeNPV와 외형적 차이는 보이지 않았다. 전체 유전체의 염기서열을 분석한 결과, 기 보고된 SeNPV와 비교할 때 145 bp 더 많은 135,756 bp로 확인되었으며, G+C 함량은 44% 였고 상동반복영역은 6개로 두 바이러스간에 차이는 없었다. ORF 분석결과, SeNPV-K1은 기 보고된 것과 비교할 때 2개 더 적은 137개를 가지며, SeNPV-K1에만 존재하는 ORF는 4개가 확인되었다. 이들 4개의 ORF는 비필수 유전자로 바이러스의 특성에는 큰 영향을 주지 않을 것으로 여겨졌다. 유전체의 vista 분석 결과, SeNPV-K1과 기 보고된 SeNPV의 전체 염기서열 유사도가 매우 높은 것으로 확인되었다. 국내에서 처음으로 분석한 SeNPV-K1의 전체 유전체는 기 보고된 SeNPV와 유사한 것으로 나타났으나 서로 다른 분리주로 국내 고유자원임을 확인하였다.
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.
최근 유전체 데이터의 급격한 증가로 인해 이를 처리하기 위한 고성능 컴퓨팅 시스템이 필요로 하게 되었으며 대량의 유전체 데이터를 저장 관리할 수 있는 고성능 저장 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 대략 5억 개 정도의 시퀀스 리드 데이터를 분석하는 유전체 분석 파이프라인의 I/O워크로드를 수집 및 분석하였다. 실험은 86시간 동안 수행되었다. 1031.7 GByte 크기의 630개 파일이 생성되었으며 91.4 GByte 크기의 535개의 파일이 삭제되었다. 전체 654개의 파일 중 0.3%인 2개의 파일이 전체 접근 빈도의 80%를 차지하여 전체 파일 중 일부분의 파일이 대부분의 I/O를 발생시킨다는 것을 알 수 있다. 요청 크기 단위로는 읽기에서 주로 512 KByte 크기 이상의 요청이 발생했고 쓰기에서 주로 1 MByte 크기 이상의 요청이 발생했다. 파일이 열려있는 동안의 접근 패턴은 읽기와 쓰기 연산에서 각각 임의와 순차패턴을 보였다. IOPS와 대역폭은 각 단계마다 고유한 패턴을 보였다.
Caballeronia sordidicola 균주 PAMC 26577은 다산 기지 근처에서 채집된 지의류인 Cladonia 종에서 분리되었다. Illumina 방식으로 분석한 균주 PAMC 26577의 초안 유전체 서열은 182개의 콘티그로 이루어졌으며, N50값은 159,226 염기쌍 길이에 해당하였다. 초안 유전체로 총 8,334,211 염기쌍을 확인하였으며, 59.4% G+C 함량을 나타냈다. 유전체는 단백질을 코드하지 않는 8개의 rRNA 유전자와 51개의 tRNA 유전자를 포함하였다. 8,065개의 단백질 유전자는 기본 대사 과정뿐 아니라 부탄올/부티르산 생합성, 폴리하이드록시부티르산 대사, serine cycle methylotrophy 및 글라이코겐 대사 유전자들을 가지고 있었다. 2백개 이상의 막 전달 단백질은, 인산화 전달 시스템과 TRAP 전달시스템이 부재하였다. PAMC 26577은 CRISPR 관련 서열 및 단백질이 없었으며, 파아지 유전자의 감염흔적으로 인한 11개의 파아지 관련 유전자를 찾아낼 수 있었다.
본 연구는 유전자 기능예측에 있어서 유사성 검색과 비교유전체학이 가진 한계를 극복하기 위하여 9종의 Human Herpesvirus를 대상으로 COG와 계통유전학적 방법을 적용하여 향상된 유전자 기능예측을 하고자 하였다. COG의 방법을 이용하여 114 HCOGs (Human Herpesvvirus COGs)를 구축하고, HCOGs를 바탕으로 유전자 컨텐츠트리를 제작하였다. 이 트리를 통하여 각 HCOG는 $\alpha$-특이적 그룹, $\beta$-특이적 그룹, $\alpha$, $\beta$, ${\gamma}$ -특이적 그룹 중 하나에 속함을 보였다. 계통유전체학의 적용을 위하여 u, $\beta$, ${\gamma}$ -특이 그룹에 속하는 ORF중 DNA polymerase를 이용하여 종트리를 제작하였다. SDI (Speciation and Duplication) 알고리즘을 통하여 148개의 당단백질에서 47개의 복제점을 예측하였고, 초기 HCOG의 제작에서 제외되었던 7 ORF는 당단백질과 관련된 5개의 HCOG로 재 정의 하였다. 이 연구를 통하여 COG는 ortholog 그룹을 를러스터링하는데 효과적인 방법이며, 이를 더욱 보완할 수 있는 방법으로 비교유전체학이 사용될 수 있음을 확인하였다. 이는 비교유전체학의 방법과 계통유전체학적 방법을 조화시켜 유전자 기능 예측을 보완할 수 있음을 보여 주었다.
Pantoea intestinalis SRCM103226은 식용곤충 밀웜으로부터 분리하였으며, zeaxanthin을 메인으로 생산하였다. P. intestinalis SRCM103226의 유전체 분석을 실시하여 4,784,919 bp 크기의 염기서열, GC 비율은 53.41%로 나타났으며, 플라스미드는 존재하지 않는다. RAST server를 이용하여 annotation한 결과 4,332개의 코딩유전자, 22개의 rRNA, 85개의 tRNA 유전자가 확인되었다 지놈분석결과 zeaxanthin 생합성회로 5개 유전자를 가지고 있다. 이러한 유전체 정보는 zeaxanthin 생합성 경로의 분자 진화의 비교 유전체학 연구에 대한 기초 정보를 제공한다.
유전체 분석 과정은 여러 단계를 걸쳐 다양한 소프트웨어 분석 도구가 사용되는 복잡한 작업을 수반한다. 유전체 분석과 관련된 기존의 소프트웨어 도구들은 대부분 리눅스나 유닉스 기반 프로그램 이므로 생물학자가 이들을 설치하고 사용하는데 어려움과 불편함이 많은 실정이다. 또한, 분석의 각 단계별로 생산되는 파일은 수작업을 통한 변환을 거쳐야만 다음 단계의 입력으로 사용될 수 있다. 근래에 웹을 기반으로한 도구들이 개발되고 있으나 한번에 하나의 서열을 처리하는 방식이므로 대량의 실험 데이터를 분석하는 경우에는 반복 작업으로 인한 시간과 노력이 요구되는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 유전체 분석에 필요한 여러 도구들을 웹 환경에서 하나의 그래픽 사용자 인터페이스로 통합하여 생물학자들이 보다 쉽게 서열과 기능을 분석할 수 있도록 한 WGAT(Web-based Genome Analysis Tool)를 제안한다. WGAT는 리눅스 서버에 유전체 데이터 분석프로그램을 구동하고, 클라이언트 웹 (web)에서 데이터 파일과 분석에 필요한 선택사항들을 입력함으로써 한번에 여러 단계의 분석 작업을 수작업 없이 자동으로 처리할 수 있다. WGAT시스템의 생산성을 분석하기 위하여 기존의 방식과 WGAT를 이용한 방식의 서열분석 처리 시간을 비교한 결과 서열 단편의 개수가 1000개인 경우 기존의 방식보다 20배 이상 분석 능력이 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 연구는 넙치의 선발 육종을 위한 유전적 다양성이 확보된 기초집단을 만들기 위해 2005년에 수집한 자연산과 양식산 친어를 이용하여 생산된 기초집단의 부화 후 11개월령 체중, 전장, 체고, 체형지수 및 비만도 측정치의 유전력 및 이들 형질간의 유전상관과 표현형상관을 추정하였다. 넙치 기초집단의 부화 후 11개월령 체중, 전장, 체고, 체형지수 및 비만도의 유전력은 각각 0.754, 0.753, 0.789, 0.438, 0.369로 추정되었으며, 체중과 전장, 체고, 체형지수 및 비만도간의 유전상관은 각각 0.969, 0.960, -0.403, 0.623으로 추정되었고, 전장과 체고, 체형지수 및 비만도간의 유전상관을 각각 0.960, -0.344, 0.469로 추정되었으며, 체형지수와 비만도간의 유전상관은 -0.726으로 추정되었다. 자연산이 도입된 넙치 기초집단의 부화 후 11개월령 넙치의 체중, 전장, 체고 등 성장형질의 유전력은 대체적으로 높게 추정되어 개체선발을 통한 개량이 가능할 것으로 나타났으며, 체중, 전장, 체고 등의 성장형질과 체형지수간의 유전상관 및 표현형 상관은 낮은 부의 상관관계를 보여 넙치 성장도 향상과 체형개선을 목적으로한 선발육종을 위해서는 체중과 체형지수에 가중치를 부여한 선발지수를 이용하는 것이 바람직할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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