포스트 게놈 시대에는 단백질에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 특히 단백질-단백질 상호작용 및 단백질 네트워크에 대한 연구를 기반으로 전체 생물 체계를 분석하는 연구가 중요하게 대두되고 있다. 기존에 생물학자들이 실험을 통해서 증명한 사실들을 논문이나 기타 매체를 통해서 공개를 하고 있다. 하지만 공개된 정보의 양이 방대하므로 생물학자들이 정보를 효율적으로 이용하지 못하는 경우가 많다. 다행히도 인터넷의 발달로 하루에도 수 없이 쏟아져 나오는 연구 성과들에 쉽게 접근이 가능해졌다. 이러한 매체로부터 생물학적 의미를 가지는 정보를 효과적으로 추출하는 일이 중요하게 대두되었다. 따라서 본 연구에서는 인터넷상에 공개된 다량의 논문 및 기타 정보 매체로부터 단백질 정보를 추출한 데이터베이스로부터 단백질 네트워크를 구성하고, 단백질 네트워크를 통해서 생물학적 의미를 가지는 여러가지 경로 분석 알고리즘을 설계하고 구현한다.
Post-genome 시대에는 유전체뿐만 아니라 단백질에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 특히 단백질-단백질 상호작용 및 단백질 네트워크에 대한 연구를 기반으로 전체 생물 시스템을 분석하는 연구가 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 기존에 생물학자들이 실험을 통해서 증명한 사실들을 논문이나 기타 매체를 통해서 공개를 하고 있다. 하지만 공개된 정보의 양이 방대하므로 생물학자들이 정보를 효율적으로 이용하지 못하는 경우가 많다. 인터넷의 발달로 하루에도 수 없이 쏟아져 나오는 연구 성과들에 쉽게 접근이 가능해졌다. 이러한 매체로부터 생물학적 의미를 가지는 정보를 효과적으로 추출하는 일이 중요하게 대두되었다. 따라서 본 연구에서는 인터넷상에 공개된 다량의 논문 및 기타정보 매체로부터 단백질-단백질 상호작용 정보를 추출한 데이터베이스로부터 단백질의 네트워크를 구성하고 단백질 네트워크를 통해서 생물학적 의미를 가지는 여러 가지 경로 분석 알고리즘을 설계하고 구현한다.
최근 웹 서비스 기술을 이용하여 질병이나 단백질과 같은 바이오 데이터의 분류 및 제공하는 것과 관련된 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 웹 서비스 기반 바이오 데이터 서비스에 대한 연구는 데이터베이스의 구축을 중심으로 보고되고 있으나 이를 기반으로 한 분석 응용 도구에 대한 연구는 미미한 실정이다. 이에 따라 본 논문에서는 통합 바이오 데이터베이스를 구축하고 이를 활용한 가시화 시스템을 설계하고 구현한다. 본 시스템을 이용하여 특정 질병에 관련된 단백질 정보를 신호 전달 경로 네트워크상에 가시화하여 연구자에게 직관적으로 주요 단백질에 대한 네트워크내의 위치 정보를 제공한다.
최근 유전체학과 단백질체학 분야에서 생성되는 방대한 분량의 데이타로부터 생물학적 의미를 추출해내기 위한 생물정보학적인 도구들에 대한 필요성이 크게 대두되고 있다. 본 논문에서는 세포 신호전달 경로에 관한 정보를 효율적으로 표현, 저장함은 물론 저장된 데이타로부터 생물학적 의미를 추출할 수 있도록 하기 위한 다양한 요구 조건들을 생물학자의 관점에서 분석하고, 이들 요구조건을 체계적으로 반영하여 설계한 ROSPath 데이타베이스 시스템을 제안한다. ROSPath 데이타 모델에서는 향후의 확장성을 고려하여 불완전한 지식의 표현이 가능하도록 하며 인터넷상에서 기존의 다른 생화학 데이타베이스를 공유할 수 있는 연결성을 제공한다. 또한, 객체지향 모델을 이용하여 계층적인 구성을 제공함으로써 효율적인 검색을 지원한다. ROSPath 데이타 모델은 두 가지 주요 데이타 요소인 ‘바이오 개체’와 ‘상호작용’으로 정의된다. 바이오 개체는 세포 신호전달 경로에 관여하는 단백질과 단백질 상태 등과 같은 개개의 생화학적인 개체를 의미하고, 상호작용은 단백질 상태 전이나 화학 반응, 단백질-단백질 상호작용 등과 같은 바이오 개체들 간의 다양한 관계 및 신호전달과정을 설명한다. 제안된 ROSPath 데이타 모델을 이용하여 구성되는 복잡한 정보 네트워크는 다양한 생화학 프로세스들을 기술하고 분석하는 데에 활용할 수 있다.
단백질의 세포 내 위치를 인식하는 것은 생물학 현상의 기술에 있어서 필수적이다. 생물학 문서의 양이 늘어남에 따라, 단백질의 세포 내 위치 정보를 문서 내용으로부터 얻기 위한 연구들이 많이 이루어졌다. 기존의 논문들은 문장의 구문 정보를 이용하여 정보를 얻고자 하였으며, 언어학적 정보가 단백질의 세포 내 위치를 인식하는 데 유용하다고 주장하고 있다. 그러나, 이전의 시스템들은 구문 정보를 얻기 위해 부분 구문분석기만을 사용하였고 재현율이 좋지 못했다. 그러므로 단백질의 세포 내 위치 정보를 얻기 위해 전체 구문분석기를 사용할 필요가 있다. 또한, 더 많은 언어학적 정보를 위해 의미 정보 또한 사용이 가능하다. 단백질의 세포 내 위치 정보를 인식하는 성능을 향상시키기 위하여, 본 논문은 전체 구문분석기와 어휘망(WordNet)을 기반으로 한 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서, 각 단백질 단어로부터 그 단백질의 위치후보에까지 이르는 구문 의존 경로를 구축한다. 두 번째 단계에서, 구문의존 경로의 루트 정보를 추출한다. 마지막으로, 단백질 부분트리와 위치 부분트리의 구문-의미 패턴을 추출한다. 구문 의존 경로의 루트와 부분트리로부터 구문태그와 구문방향을 구문 정보로서 추출하고, 각 노드 단어의 의미태그를 의미 정보로서 추출한다. 의미태그로는 어휘망의 동의어 집합(synset)을 사용한다. 학습데이터에서 추출한 루트 정보와 부분트리의 구문-의미 패턴에 따라서, 실험데이터에서 (단백질, 위치) 쌍들을 추출했다. 어떤 생물학적 지식 없이, 본 논문의 방법은 메드라인(Medline) 요약 데이터를 사용한 실험 결과에서 학습데이터에 대해 74.53%의 조화평균(F-measure), 실험데이터에 대해서는 58.90%의 조화평균을 보였다. 이 실험은 기존의 방법들보다 12-25%의 성능향상을 보였다.
다양한 유전체 프로젝트로 말미암아 엄청난 서열 데이타들이 쏟아지고, 이에 따라 핵산 및 단백질 수준의 서열 데이타 분석이 매우 중요하게 인식되고 있다. 특히 최근에는 단백질이 단순하게 개별적인 기능을 가진 독립적인 요소가 아닌 전체 단백질 상호작용 네트워크 상에서 다른 객체들과 유기적인 관계를 갖으며 나름대로의 중요한 역할을 수행하고 있다는 점에 초점을 맞추어 연구가 진행되고 있다. 특히 단백질 상호작용 관계 분석을 위해서는 실제로 상호작용이 일어나는 도메인 모듈 정보가 아주 중요하게 작용하는데, 본 논문에서는 이러한 점을 고려하여 우리가 개발한 단백질 기능 및 상호작용 분석을 위한 PIVS(Protein-protein interaction Inference and Visualization System)에 대해 소개하고 있다 PIVS는 기존의 단백질 상호작용 데이타베이스들을 합쳐서 통합 데이타베이스를 생성하고, 다양한 전처리 과정으로 통합 데이타베이스 서열의 기능 및 주석 정보를 추출하여 로컬 데이타베이스화 하였다. 그리고 특히 단백질 상호작용 관계 분석을 위해 중요하게 작용하는 도메인 모듈 정보들을 추출하여 로컬 데이터베이스를 구축하였고, 기존의 단백질 상호작용 관계 데이타를 이용하석 도메인 사이의 상호작용 관계 정보도 수집하여 분석하였다. PIVS는 단백질의 종합적인 분석 정보, 즉, 기능 및 주석, 도메인, 상호작용 관계 정보 등을 손쉽고 편리하게 얻고자 하는 사용자에게 매우 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
Ndimukaga, Marc;Won, Kyunghye;Truong, Anh Duc;Song, Ki-Duk
한국가금학회지
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제47권1호
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pp.9-19
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2020
본 연구는 고병원성 조류 인플루엔자 바이러스(high pathogenic avian influenza virus; HPAIV)와 저병원성 조류인플루엔자 바이러스(low pathogenic avian virus; LPAIV)가 감염된 오리의 폐세포에서 보고된 기존 전사체 데이터를 재분석하여 조류 인플루엔자 감염에 대응하는 숙주의 공통 전사체를 발굴하고, 생물정보 분석을 실시하여 바이오 마커로서 가능성을 제시하기 위하여 수행하였다. 이전 연구에서 생산된 microarray 데이터 세트를 재분석하여, HPAIV와 LPAIV가 각각 감염된 오리의 폐세포에서 각각 총 731 및 439개의 차등발현 유전자를 발굴하였다. 이들 차등발현 유전자 중에서, 227개의 유전자가 HPAIV와 LPAIV가 감염된 세포에서 공통적으로 조절되어, 193개의 유전자는 발현이 증가한 반면, 34개의 유전자는 발현이 감소하였다. 생물정보 분석을 통하여 차등발현 유전자들의 기능에 대한 주석달기를 실시하여, 리보솜과 단백질 대사 및 유전자 발현 관련 GO가 풍부해짐을 확인하였다. REACTOME 분석을 통하여 단백질 및 RNA 대사 경로 및 콜라겐 생합성과 변형을 포함한 조직 복구 경로가 조절됨을 확인하였다. 보다 구체적으로, 번역 및 RNA 품질 관리 경로에 관여하는 단백질을 코딩하는 유전자는 HPAIV 및 LPAIV 감염에 반응하여 발현의 증가 또는 감소하는 방향으로 조절되어 AIV가 숙주 번역 기계를 억제함으로써 숙주 방어 시스템을 회피할 수 있거나 번역을 위해 세포질로 내보내기 전에 AIV가 억제될 수 있음을 시사한다. AIV 감염은 바이러스 감염으로 인한 조직의 병변 형성을 조절하는 경로를 활성화시킬 수 있음을 시사한다.
본 연구에서는 50세 이상 한국인을 대상으로 식물성 단백질 섭취와 건강관련 삶의 질과의 연관성을 분석하였다. 2016~2018년 국민건강영양조사 자료를 이용하여 7,956명(남성 3,434명, 여성 4,522명)이 연구에 포함하였다. 건강관련 삷의 질은 신체 기능, 자기 관리, 일상 활동, 통증/불쾌감, 불안/우울 문제로 구성된 삶의 질 5차원 지표(EQ5D)를 사용하여 측정하였다. 식물성 단백질 일일 섭취량과 건강관련 삶의 질 사이의 연관성은 회귀 분석을 사용하여 평가하였다. 총 식물성 단백질, 콩과 견과류 종자(LNS) 및 발효 콩(FERMB) 단백질의 섭취는 남성과 여성 모두에서 건강관련 삷의 질과 건강관련 삷의 질과 유의미한 연관이 있었다(p < 0.01). EQ5D의 지표 중 신체 기능과 일상 활동이 식물성 단백질 섭취와 가장 밀접한 관련이 있었다. LNS 단백질이나 FERMB 단백질 섭취에 비해 총 식물성 단백질 섭취가 건강관련 삷의 질과 더 큰 연관성을 보였다. 결론적으로, 식물성 단백질 섭취와 건강관련 삷의 질 사이에는 유의미한 연관성이 있었다. 이는 식물성 단백질의 적절한 섭취가 한국 성인의 건강관련 삷의 질 유지 또는 개선에 도움이 될 수 있음을 시사한다.
본 연구는 질병과 관련이 있는 단백질들은 질병네트워크를 형성함에 있어서 매우 중요한 인자로 작용할 가능성이 있다는 아이디어에서 출발한다. 우리는 Online Mendelian Inheritance in Man(OMIM)과 SWISS-PROT으로부터 인간의 단백질 데이터와 질병 정보를 확보하고 질병관련 단백질의 단백질 상호작용 네트워크를 구축 한 후, 이를 바탕으로 질병네트워크를 구축했다. 그 결과 단백질 상호작용 네트워크에는 CALM1, ACTB 및 ABL2와 같은 40개의 허브 단백질이 존재하는 것을 확인했다. 단백질 상호작용 네트워크와 질병 네트워크를 통해서 우리는 질병들간의 상관관계와 각 질병에 작용하는 단백질들의 상관관계를 파악할 수 있었다. 구축된 질병네트워크로부터 APP, ABL1 및 STAT1과 같은 38개의 질병단백체를 찾아냈다. 우리는 이전 연구에서 허브 단백질들이 서브 질병네트워크에서 질병 단백체의 경향이 있다는 것을 증명했다. 하지만, 본 연구에서 전체 질병 네트워크를 분석한 결과 전체 40개의 허브 단백질 중 단 18% 허브 단백질만이 질병단백체임이 확인되었다. 현시점에서 허브 단백질-질병단백체 경향성이 전체 질병네트워크와 서브 질병네트워크간의 차이를 설명할 수 없다. 비록 우리가 이러한 풀리지 않은 문제를 안고 있지만, 단백질-질병 네트워크의 구조 및 기능 분석은 복잡한 인간 질병 시스템에서 분자 수준의 기작과 생물학적 과정을 이해하는데 중요한 정보를 제공할 것이다.
분자 수준의 크기인 세포 내에서 일어나는 현상들을 영상화하는 바이오 이미징 분야는 단백질이나 DNA 등에서 일어나는 현상까지도 공초점 형광현미경을 이용하여 영상으로 또렷이 관찰할 수 있는 수준으로 발전하였다. 따라서 생체 형광 이미징 분야는 진단과 치료를 위해 의료 임상 분야에서 필수적으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 시공간의 제약을 받지 않고 형광 이미지를 분석할 수 있는 모바일용 형광이미지 분석통합 관리 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 서버 클라이언트 기반이며 형광이미지의 강도 값을 분석하고 통합 관리하기 위한 기능을 제공한다. 본 시스템은 의료인이 언제 어디에서나 응급환자의 형광이미지 사진을 분석하여 진단을 내릴 수 있도록 돕기 때문에 유비쿼터스 헬스를 구현하기 위한 수단이 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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