앙상블은 다수의 분류기를 효과적으로 결합하여 분류의 성능을 향상시키는 대표적인 기술이다. 효과적인 앙상블을 위해서는 다양한 특성을 지닌 분류기를 확보하여야 한다. 기존의 앙상블은 개별 분류기의 결과를 바탕으로 분류기 사이의 의존성이나 유사성을 평가하여 분류기 결합을 시도하였다. 따라서 분류기 사이의 유사도의 정확한 측정에 한계를 지니고 있다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해서 다수의 산술연산자 기반 분류규칙을 유전자 프로그래밍을 이용하여 획득하고, 실제 표현형의 유사성을 측정한 후 이를 바탕으로 분류기를 결합한다. 생물정보학에서 많이 사용되는 유전자 데이터 중 하나인 림포마 암 데이터에 제안하는 방법을 적용하여 97% 수준의 높은 분류 성능과 해석 가능한 분류규칙을 획득하였다.
전 지구적으로 학명이 보고된 식물 종은 약 36만종이다. 그 중 종자를 생산하는 관속식물은 310,422종으로 전체 식물종의 85.7%에 달한다(IUCN, 2018). 그리고 2015년 Primely Forest Organization (PFO)에서는 야생식물의 80%가 산림 내에 서식한다고 밝혔다. 식물이 인류에게 주는 다양한 이로움은 인류의 생존과 복지증진에 막대한 영향을 미친다. 2016년 State Worlds Plants (SWP)에 따르면 인류가 현재까지 이용하는 식물종은 31,128종으로 알려져 있다. 이중 약용으로 17,810종, 식량으로 5,538종을 유용하게 이용하고 있다. 하지만 현재 전 지구적 생물멸종속도는 산업혁명 이전 보다 약 1,000배정도 빠르게 진행이 되고 있다(Science, 2017). 이에 전 지구적 생물다양성보전을 위해 생물다양성 협약, 지구식물보전전략 등이 지속적으로 발효 이행되고 있다. 시드볼트는 이러한 보전전략을 이행하기 위해 적합한 시설이다. 우리나라도 노르웨이와 전 세계적으로 2곳뿐이 없는 시드볼트를 가지게 되었다. 우리의 시드볼트는 전 지구적 재난과 재앙에 대비해 야생식물종자를 안전하게 영구 저장하는 시설이고, 우리나라는 봉화군에 위치한 국립백두대간수목원 내에 200만점 저장 규모로 조성이 되어 있다. 현재 국내 외 수집 수탁종자 48,327점이 안전하게 저장이 되어 있다. 국내 23개 종자관련 기관, 단체, 개인과 카자흐스탄 등 해외 3개국 6개 기관이 야생식물종자의 영구저장을 요청하였다. 앞으로 시드볼트는 통일시대에 대비하여 지구적 야생식물종자 저장의 컨트롤타워 역할과 종자연구의 중심기관으로 발돋움 할 것이다. 이에 따른 목표로 2050년까지 백두대간 글로벌시드볼트(BGSV)는 전세계 식물종의 13%, 40만점을 저장할 것이다. 특히 종자연구부분에서는 현재 종 맞춤형 활력검정시스템개발, 분류군별 장기저장 특성분석, 장기저장 종자수명예측 등을 고도화하여 한반도 야생식물 종자정보 플랫폼 구축, 고대 매장종자 보전 모델링 연구, 지구 종자연구 브릿지 구축 등으로 개발, 발전시킬 것이다.
넓은 맥락에서, 자생식물은 인공적인 보호나 재배 없이 특정 지역에서 자연적으로 발생하고 번성하는 식물로, 그들이 생존을 위해 가장 적합한 환경에서 자랍니다. 이러한 식물들은 유전자 자원, 번식 재료 및 생명공학 자산으로서 상당한 잠재력을 갖추고 있으며, 식용, 의약, 그리고 장식용 등 다양한 분야에서 발전의 가능성이 있습니다. 자생식물의 가능성을 활용하기 위해, 우리의 목표는 자생식물의 활용, 효과, 유효성분, 추출 방법 등에 초점을 맞춘 국내 특허 분석을 통해 가치 있는 정보를 제공하는 것이었습니다. 한국 산림청에서 등록된 국가 표준 식물 목록을 활용하여, 자생식물과 자생식물 식물 종자 사용과 관련된 988건의 특허에 대한 유효한 데이터를 확보했습니다. 이 분석은 특허의 종합적 검토를 통해 연구 패턴, 주요 기술 수준 및 신흥 트렌드를 밝혀내는 목적이 있었습니다. 결과적으로, 특허 분석을 통해 연구 트렌드와 현재 기술 수준을 확인하고, 자생식물을 활용한 향후 특허 출원을 위한 정보를 제공하기 위한 것입니다.
본 연구는 서산 6쪽 마늘로부터 완전장 유전자 은행의 제작과 이를 통해서 확보된 1,000여개 재조합 클론에 대한 염기서열 결과를 web-based database를 통한 상동성 분석으로 부터 서산 마늘의 발현 유전자에 대한 생물정보학적 분석에 관해 것이며 본 연구로 부터 마늘의 대표적 생리활성 물질인 allicin의 생성에 관여하는 효소인 allinase의 cDNA를 클로닝 및 완전 염기서열을 해석하였으며 allinase 유전자의 genomic structure 에 대한 일부의 결과를 확보하였다. 또한 다양한 생물종에서 연구 되어지고 있는 생리활성 단백질인 lectin 유전자 cDNA를 클로닝하여 완전 염기서멸을 분석하고, 6xHis Tag올 통한 재조합 단백질을 대장균에서 E.coli에서 발현시켰다.
전 세계 수목원 및 표본관이 보유하고 있는 식물 유전자원 현황 및 정보 공유체계를 효과적으로 활용한다면, 현재 물리적으로 접근이 어려운 북한지역의 생물다양성 보전체계를 구축할 수 있을 것으로 생각된다. 본 연구는 북한에 자생하지만, 국내(남한)에는 자생하지 않는 식물들에 대한 학명을 검토하고 국내·외 수목원의 유전자원 보유 현황을 파악하기 위해 수행되었다. 북한식물 목록 선정을 위해 한반도 관속식물과 관련한 문헌이나 온라인 식물 종 데이터베이스를 참고하여 재배 및 외래식물 여부, 이명, 분포 범위 등을 검토하였으며, Botanic Gardens Conservation International Plant Database와 각 수목원의 Index Seminum을 활용하여 북한식물에 대한 전 세계 수목원의 유전자원 보유 현황을 파악하였다. 64과, 236속, 449종, 13아종, 21변종, 1품종, 2교잡종 등 486분류군에 대한 북한식물 목록을 선정하였으며 희귀식물, 특산식물, 북방계식물 등의 여부를 확인하였다. 전 세계 5개 대륙, 46개 국가, 333곳의 수목원 및 식물 연구기관에서 53과 190속 384분류군의 북한식물 유전자원을 보유 중인 것으로 확인하였다. 북한 지역과의 지리적 근접성, 과거 식물학자의 이동 등의 요인으로 한국, 일본, 러시아 등 동북아시아 국가가 보유하고 있는 북한식물 유전자원 종 다양성이 상대적으로 높은 것으로 확인된다. 본 연구는 북한 자생식물 종 목록 구축 및 응용을 도모하여 한반도 생물 다양성 보전을 위한 과학적 기반 마련과 글로벌 거버넌스 구축에 이바지할 것으로 생각된다.
미국과 멕시코 지역이 원산지로 알려진 미국가재는 세계적인 침입종으로서, 최근 국내에서도 자연개체군의 출현과 개체수의 증가가 보고 되어왔다. 본 연구에서는 미토콘드리아 COI 유전자 및 초위성체 마커를 이용하여, 다양한 체색을 포함한 침입 자연개체군, 유입경로로 추정되는 수족관 개체군, 원산지 개체군인 미국 개체군의 유전자 다양성 및 집단유전학 분석을 수행하였다. 미토콘드리아 COI 유전자 다양성 분석 결과, 국내에서 채집된 침입 자연개체군(33개체)과 수족관 개체군(226개체)에서 5개의 단상형만이 발견되었으며, 초위성체 마커를 이용한 집단유전학 분석 결과에서도 침입 자연개체군과 수족관 개체군은 낮은 유전자 다양성을 나타냈다. 미국 개체군의 유전자 다양성은 두 마커에서 모두 높게 나타났는데, 이는 일반적으로 원산지(source population) 개체군이 높은 유전자 다양성을 가지는 특성을 보여준다고 할 수 있다. 본 연구에서 미국 개체군에서 수족관 개체군으로 그리고 침입 자연개체군으로 유입된 경로를 직접적으로 보여주지는 않으나, 모든 개체군에서 공유되는 COI 단상형(haplotype)과 낮은 유전적 분화도(FST)로 볼 때, 원산지인 미국으로부터 수입된 개체들이 각기 다른 수족관을 통해 침입 자연개체군으로 유입되었을 가능성을 보여준다. 특히 수족관 개체군은 많은 개체수임에도 불구하고, 매우 낮은 유전적 다양성을 보임으로써 창시자 효과 후 inbreeding에 의한 개체군일 가능성을 보여주며, 이는 소수의 개체로부터 대량 증식되었을 가능성을 보여준다. 또한 서로 다른 체색을 띠는 수족관 개체들은 체색에 따른 유전적 차이는 없었다. 다만 주홍색 가재와 흰색 가재에서 더 높은 inbreeding이 나타났을 가능성을 보여준다. 따라서 자연개체군의 체색의 경우 수족관 개체의 특정 체색으로부터 유입되었다기보다는 자연환경에서 적응에 의해 나타난 변화의 가능성이 높다고 할 수 있다. 또한 침입 자연개체군의 낮은 유전적 다양성으로 볼 때 초기 국내 자연개체군의 유효집단(effective population)의 크기는 크지 않을 것으로 보이며, 근거리에 위치한 두 침입 자연개체군의 비교적 큰 유전적 분화도 결과로 볼 때 두 침입 자연개체군의 유전적 흐름보다는, 원산지인 미국의 다양한 유전자형이 다양한 국내 지역 수족관으로 유입되고, 이후 각각 다른 경로를 통해 각각의 자연개체군을 형성했을 것으로 보인다. 이는 본 연구에 포함되지 않은 다른 유입경로가 있음을 보여주며, 대량 사육되어 판매되는 미국가재가 자연개체군으로 유입되었을 가능성을 나타낸다. 본 연구 결과에서 얻은 미국 개체군, 국내 수족관 개체군, 국내 침입 자연개체군의 유전자 다양성 및 집단유전학 연구는 개체군 증가와 확산이 우려되는 국내 침입 자연개체군의 크기 및 유입경로를 추론하는 데 중요한 정보가 될 것이며, 이후 국내 자연개체군 대량 발생의 분석과 모니터링에 활용될 수 있을 것이다.
생물정보학의 다양한 이론적 내용과 계산적 방법들이 갈수록 전문화 되어짐에 따라 신약 개발, 신 물질 합성, 단백질의 구조 예측 등 다양한 분야에서 필요성이 커져가고 있다. 이 중 molecular docking 기술은 단백질과 특정 분자간의 결합 형태를 분자 모델링 기법을 통해 알아내는 방법이며 신약개발 연구에 큰 영향을 미치고 있다. Molecular docking을 통하여 분자간의 결합 형태를 예측하는 과정에서 Protein-ligand complex의 정확한 에너지 측정을 가능하게 하는 scoring function이 필요하다. 그런데 본 연구에서 사용한 B-Raf kinase protein 은 active site 부분에서 ligand와 receptor 간에 aromatic ring로 인한 ${\pi}-{\pi}$ interaction이 정확한 에너지 계산을 어렵게 한다. 이러한 ${\pi}-{\pi}$ interaction 부분의 에너지를 정확하게 계산하기 위해 양자역학 계산을 실시하였다. Active site 부분에서 ligand와 receptor에서 발생하는 각각 다른 5개의 ${\pi}-{\pi}$ interaction 구조를 준비하여 Gaussian을 통해 양자역학 에너지를 계산하였다. 그리고 이러한 결과 값들이 ligand의 활성 값과 어떤 상관관계를 갖는지 살펴보았다. 그 결과 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 양자역학으로 계산한 값이 그렇지 않은 것보다 더 좋은 상관관계를 보여주었다. 이는 특별한 구조의 영향으로 ligand와 receptor 간의 결합에너지를 정확하게 계산하기 어려운 문제에서 양자역학을 적용할 경우 더욱 좋은 결과값을 얻을 수 있었다. 또한 이러한 데이터가 신 물질 개발이나 신약 개발 등의 다양한 분야에서 계산화학 방법이 신뢰성을 얻는데 도움 될 수 있다고 생각된다.
대부분의 생물학 실험실에서는 스퀸싱 실험으로 얻어진 서열조각에 대해 어셈블리 과정을 통해 획득된 일치된 서열을 서열 실험파일 형태로 저장한다. 이러한 서열 파일형태로 서열 데이터를 저장하면 사용자의 임의로 서열 정보 수정 및 서열 정보의 중복 등 서열 데이터에 대한 일관성 있고 무결성 있는 저장 관리가 어렵다 또한 이질적 데이터 및 포맷을 통한 다양한 생물학적 분석이 요구된다. 따라서 이 논문에서는 시퀸싱을 통해 생성된 유전체 및 단백질 서열 데이터의 자장관리를 위해 서열 정보의 편집, 저장 및 검색과 서열 파일 포멧 변환을 수행하는 서열 정보관리 시스템의 구현을 목적으로 한다. 서열 저장시 서열 버전의 생성 및 검출을 위해 능동 데이터베이스의 트리거를 이용하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 또한 서열정보 분석을 위해 이질적인 서열 포맷간의 포맷 변환은 서열 및 관련된 정보를 XML로 표현하고 포맷간의 매핑정보를 XML의 스타일 언어인 XSL을 적용하여 수행한다. 그러므로 원시 소스 변경시 영향을 적게 받으므로 이질적인 포맷간의 파서를 이용한 포맷 변환 보다 효율적이다.
바이오네트웍 모델링은 유전자네트웍, 단백질네트웍, 대사회로, 신호전달회로네트웍등에 대하여 각 요소간의 관계를 그래프이론을 통하여 표현하는 작업을 말한다. 특히 조절네트웍의 모델링은 다양한 생물학적 실험 데이터로부터 단백질들간의 활성과 불활성 관계를 유추해내는 것을 말한다. 현재 조절네트웍 모델링을 위한 다양한 알고리즘들이 개발되어 있으나 응용적인 측면에서 유추된 네트웍은 활용성이 부족하다. 본 논문에서는 In Vitro상에서 DNA 컴퓨팅을 이용하여 간단한 연산을 수행함으로서 유전자 조절 기전을 모델링하고자 한다. 이러한 방법의 장점은 DNA컴퓨팅의 연산이 세포의 현재 또는 다음 상태를 In Vivo 상에서 구현되어 진단 등의 문제에 응용될 수 있다는 가능성을 제시해 준다는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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