마이크로 어레이 기술로 인해서 유전자의 발현 데이터를 대량으로 얻을 수 있게 되었다. 따라서 실험조건에 따른 유전자 발현 양상을 한눈에 볼 수 있게 되었고. 이를 기반으로 유전자간의 조절 관계를 예측할 수 있게 되었다. 또한 실험 이미지와 분석 파일들이 많아짐에 따라서 이러한 데이터를 효율적으로 관리하고, 저장하는 시스템이 필요하게 되었다. 이 두 가지 시스템을 통합함으로써 유전자 조절 네트워크 분석에 필요한 발현 데이터를 체계적으로 관리하고 손쉽게 얻을 수 있을 뿐만 아니라 분석 결과 또한 효율적으로 관리할 수 있다. 본 논문에서는 유전자 네트워크 분석 시스템과 마이크로 이미지 및 분석 데이터 관리 시스템을 통합한 시스템을 소개하고 각 시스템에서 제공하는 기능과 통합 시스템의 특징에 대해서 소개한다.
최근 생명 공학 기술의 발달로 마이크로 단위의 실험이 가능해지고 하나의 칩상에 수 만개의 유전자들의 발현 양상을 보다 쉽게 관찰할 수 있게 되었다. DNA 칩 기술에 의해 얻어지는 마이크로어레이(microarray) 데이터는 세포나 조직 내의 유전자 발현도(expression level)를 측정한 것으로 질병 진단이나 유전자 기능 예측 등에 이용되고 있다. 본 논문에서는 대량의 시계열 마이크로어레이 데이터 분석을 위해 효율적으로 데이터의 차원을 판단하는 점진적 주성분 분석을 이용하여 데이터의 차원을 축소 한다. 제안된 방법은 실제 시계열 마이크로어레이 데이터인 yeast cell cycle 데이터에 적용되었고, 데이터 차원 축소에 대한 효율성을 검증하기 위해 클러스터링을 수행하였다. 그 결과 데이터를 축소하여 클러스터링을 수행한 경우 학습 성능이 향상 된 결과를 보였다.
방선균에 존재하는 단백질 타이로신 포스파타아제의 기능을 알아보기 위하여 우선 이 유전자를 대장균에 클로닝하여 대량으로 발현시킨 결과, 발현된 단백질은 soluble형태로 존재하여 자신의 효소활성을 가지고 있었으나, 효소활성부위에 대한 변이주의 경우에는 기질과 결합은 하였으나 활성이 없는 것으로 나타났었다. 방선균에서 이 효소의 세포내 기작 및 결합 단백질을 파악하기 위해 대장균에 클로닝한 유전자를 방선균 발현벡터(pIJ6021)에 클로닝을 하였다. 이렇게 만든 유전자를 in-ducer인 thiostrepton을 이용하여 발현시킨 결과, 활성형의 단백질 타이로신 포스파타아제가 대량으로 생산되었다. 그리고 이들 유전자를 방선균에서 과잉 발현시킨 결과 항생제 생산 및 형태 변화 등의 표현형은 나타나지 않았다. 이효소와 반응하는 기질 및 결합 단백질을 찾기 위해서 이들과 결합은 하지만 반응하지 않는 돌연변이 단백질 타이로신 포스파타아제 (PtpA(C9S))를 유전자 조작하여 방선균에서 과잉 발현시켰다 그 결과 표현형은 없었지만 인산 타이로신 단백질의 패턴변화를 알 수 있었고, 단백질 타이로신 포스파타아제에 의하여 인산화 조절되는 단백질 3개 찾을 수 있었다. 이들 세 단백질(p65, p90 그리고 p200)은 ptpA(C9S)가 발현된 방선균에서 보다 더 많은 인산화 패턴을 나타내었으며, 이들은 가능한 단백질 타이로신 포스파타아제의 표적이라고 생각되었다. 만약 이들의 구조가 밝혀진다면, 방선균의 타이로신 포스파타아제의 기능 및 신호전달 과정의 역할을 파악할 수 있으리라 생각된다.
콩 단백질은 글리시닌과 $\beta$-콘글리시닌을 주요 성분으로 한다. 영양성 및 가공 특성을 개선하기 위하여 유전자공학적인 방법을 시도하였다. 즉 $\beta$-콘글리시닌의 $\beta$-서브유니트를 유전자 클로닝하고 대장균에서 발현시켰다. 발현벡타는 pET 21d이며 플라스미드를 구축하여 E. coli BL21(DE3)에 형질전환 시켰다. 발현된 단백질은 균체 전체 단백질의 20%이며 가용화 상태로 축적되었다. 축적 발현단백질은 천연의 $\beta$-콘글리시닌과 동일항 트리머로 확인되었다. 정제는 황산암모늄 20~40% 분별침전, Q-Sepharose 이온교환크로마토그라피, Butyltoyopearl 소수성 컬럼크로마토그라피로 하였다. 이것은 콩 단백질의 특성을 규명하는데 필요한 대장균 대량 발현계를 확립하고 발현 단백질의 정제방법을 확립한 결과이다.
한국 재래 닭의 유전적 특성 규명 및 기능 유전체 연구의 기초재료를 확보하고자 대량 EST 염기서열 결정 및 생물정보학 분석을 실시하였다. 대량 EST 염기서열 분석을 위한 첫 번째 단계로 재래 닭의 뇌, 비장, 정소, 배아 생식기를 이용하여 cDNA library를 구축하였다. 각각의 library로부터 총 15,121개의 클론을 선정하여 염기서열을 결정하였다. 생물정보학 분석결과 15,121개의 염기서열은 총 10,353개의 contig로 정리되었다. 이들 염기서열을 기존 데이터베이스를 대상으로 tBlastX(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST) 분석을 실시한 결과, 염기서열 중 56 %가 기존 데이터베이스에 존재하는 유전자와의 상동성을 보였다. 상동성을 보이는 유전자들은 유전자의 구조 및 기능 분석에 이용될 것이고, 상동성을 보이지 않는 유전자들은 microarray와 같은 대량 유전자 발현분석 시스템을 이용하여 선별한 후 기능분석이 실시될 것이다.
사스(Severe acute respiratory syndrome, SARS)는 사람의 신종 폐렴인 중증 급성 호흡기 질환으로 신종 코로나바이러스, SARS-CoV에 의해 유발된다. 3CL protease는 SARS-CoV의 복제, 전사 및 단백질 합성을 조절하는 복제효소 복합단백질의 프로세싱에 결정적인 역할을 담당하는 중요한 효소이다. 따라서, 이 효소를 저해함으로써 SARS-CoV의 증식을 억제하고 사스의 증폭 및 확산을 막을 수 있다. SARS-3CL protease의 활성 저해물질의 탐색은 사스의 치료제 개발에 중요한 목표 중의 하나로 인식되고 있으며 이를 위해서는 활성형 SARS-3CL protease의 대량 생산이 필요하다. 본 연구에서는 활성형 SARS-3CL protease를 대량 생산하기 위하여 여러 가지 발현 벡터 및 단백질 발현 방법 등을 검토하였다. 그 결과, pET29a/3CLP 발현 벡터를 이용한 무세포 단백질 합성법이 SARS-3CL protease 생산에 최적 조건인 것으로 확인되었다. 또한 발현된 효소를 완전히 정제하여 그 특성을 분석한 결과, 본 효소는 무세포 단백질 합성계에서 전구체로 합성됨과 동시에 자가분해됨으로써 모든 단백질이 활성형인 성숙체 단백질로 전환되어 간단히 활성형 SARS-3CL protease 효소를 생산할 수 있음을 확인하였다.
저자들은 대량 객혈로 발현한 흉곽 내 만성 팽창성 혈종 1예를 보고한다. 이 증례는 이전의 증례와 달리 결핵성늑막염이나 흉부 수술, 외상의 과거력 없이 자연 발생한 증례라는 점에서 의의가 있다. 또한 무증상, 호흡곤란 등으로 발현했던 대부분의 증례와는 달리 드물게 대량객혈로 발현하였으며, 이러한 대량객혈이 기관지흉막루를 동반하여 발생하여 기관지동맥 색전술과 수술로 치료되었다는 점에서 특징적이다. 증례보고와 함께 문헌고찰을 통해 과거 보고된 흉곽 내 만성 팽창성 혈종의 임상양상에 대해 표로 정리하였다.
세포정지기 및 스트레스에서 유도되는 RpoS 인자는 다양한 세포반응에 관여하는 유전자의 전사발현에 관여하는 전자조절인자이다. 대장균에서 proline의 생합성에 관여하는 유전자인 proBA와 proC 발현을 세포생장 주기별로 조사해 본 결과, 세포지수기에서는 proBA와 proC 유전자의 발현이 유도되는데 비해, 세포정지기에서는 이 세유전자의 전사발현이 극적으로 저해되었다. 그러나 rpoS 돌연변이를 야생형 대장균에 도입한 결과 proline 생합성에 관여하는 유전자인 proBA와 proC 유전자의 발현이 세포정지기에서 저해되지 않았다. 이러한 결과는 RpoS가 proline 생합성에 관여하는 proBA와 proC 유전자의 전사발현에 음성효과를 미치고 있음을 의미한다. 한편 rpoS 돌연변이 균주에서는 proline 외에도 threonine, methionine, lysine, arginine 등의 아미노산이 야생형 대비 2배 이상 생합성이 증가되었는데, 이는 rpoS 대장균 돌연변이 균주가 아미노산의 대량생산에 이용될 수 있음을 의미한다.
2D-PAGE/MALDI-TOF는 프로-테옴 연구의 중요한 실험 기법중의 하나이다. 이는 단백질의 발현 분석을 위한 방법으로, 2D-PAGE 결과로 얻어진 영상 데이터의 분석에 대한 정확도가 단백질 발현에 대한 분석 결과의 질을 결정하는 중요한 요인으로 작용한다. 2D Electrophoresis에 의한 Gel Protein Database는 현재 많은 연구자들에 의해 생산되고 있으며, 대단히 많은 데이터들이 인터넷을 통하여 접근이 가능하다. 이러한 대량 정보의 Database 활용이 가능한 상황은 2D-PAGE에 의해 생산된 Gel Image의 상호 비교에 대한 요구를 도출하였다. 본 발표에서는 영상처리 및 형태인식 기술과 2D-PAGE 연구의 결합을 주제로 하여, 2D-PAGE Gel 영상 처리 및 비교에 관련되는 전처리 (preprocessing), spot detection, feature extraction, spot matching 및 image comparison 기술을 소개한다.
Bacillus megaterium ATCC14945의 페니실린 지 아실라제 유전자를 갖는 Escherichia coli JM83이 한 종류의 단백질을 대량으로 만들어 내었다(전체 세포 단백질 양의 20%이상). 이 단백질은 아미노 말단의 아미노산 서열 분석을 통해서 E. coli heat protein인 GroEL로 확인되었다. 또한 이 groEL 단백질은 외래의 페니실린 지 아실라제가 발현됨으로써 27과 37도 두 온도에서 생산됨을 알았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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