Staphylococcus xylosus는 일반적으로 포유동물의 피부에 존재하며 식품가공설비와 의료기기 등에서도 발견이 보고되었다. 본 연구에서는 강력한 생물막 생성 특성을 가지는 Staphylococcus xylosus S170의 전체 유전체 서열을 분석하여 보고한다. 이 유전체는 2,910,005 bp 크기, 2,674개의 단백질 코딩 서열과 22개의 rRNA, 57개의 tRNA유전자를 포함한다. 본 연구에서 제공하는 유전체 정보는 생물막 관련 유전자 분석으로 생물막 형성 기작을 좀 더 잘 이해하는데 도움이 될 수 있다.
계통분석을 하는 생물학자들은 관련된 분석대상에 대한 정보를 확보하여 비교분석하기 위해 NCBI 등으로부터 염기서열을 확보하여 아미노산 서열로 변환하는 작업을 수행하게 된다. 많은 서열 데이터에 대해서 데이터베이스로부터 데이터를 검색하고 이를 변환하는 작업을 순차적으로 분석자가 관여하여 작업하는 것이 현재 분석환경이다. 따라서 본 논문에서는 분석의 효율성을 향상시키기 위해, 관심서열의 등록번호(Accession Number) 리스트를 입력하면 해당 서열에 대항 정보를 NCBI로부터 웹로봇을 통해 자동으로 확보한 다음, 확보된 염기서열 전체를 아미노산 서열로 자동 변환하여 가장 긴 ORF(Open Reading Frame)을 추천해주기 위해 설계된 지능형 다중 염기서열 변환 도구에 대해서 소개한다.
한국과학기술정보연구원 (KISTI) 슈퍼컴퓨팅센터의 SeeMore는 국내에서 처음으로 구현된 시스템으로 지난 해 4월에 설치되었으며, 복잡하고 방대한 계산결과를 가상현실 공간상에서 시각화하여, 효과적인 해석을 가능하게 하는 과학적 가시화 시스템이라고 할 수 있다. SeeMore에서 활용될 수 있는 적용 분야는 가상현실, 과학적 데이터의 시각화, 복잡한 데이터의 분석, 기상모델링, 양자화학, 생물정보학, 물리적 현상의 모델링에 이르기까지 무궁무진하다.
한국에서 중요한 과학적 개념의 형성과 그 사회적 유통에 기여하는 것은 미국과 유럽, 그리고 일본에서 형성, 성숙, 정립된 후에 한국으로 유입되고 수용되는 과학 지식과 한국 사회가 근대화의 과정에 형성한 제도이다. 유전적 정보라는 개념도 이러한 맥락에서 예외일 수는 없다. 유전적 정보 개념은 고전적 유전학의 틀에서 이해되는 유전, 또는 계승성의 개념에서 인간유전체 연구사업의 와중에서 등장하여 성숙한 유전체학과 생물정보학에 의해 확대 심화된 것이다. 본 연구는 서구적 개념 및 지식 생산 구조를 모델로 하는 개념적, 과학지식적, 제도적 통합성을 기준으로 한국에서 유전적 정보의 생산 구조가 어떻게 형성되어 있는가에 대한 것이다. 한국에서 1980년대 중반에 나타났던 유전공학 담론은 한국에서 분자생물학의 발달은 촉진시켰지만, 생화학-생화학교실과 같은 균형성이 없이 유전공학-유전학교실의 불균형성이 존재하게되었다. 주로 의과대학의 (인간)유전학과 혹은 유전학교실의 수와 질에 있어서의 부족함 때문에 생명과학 전체에 미치는 영향력에서도 크게 성공하지 못했고, 통합적, 거시적 발전을 이루지 못한 것으로 보인다. 유전학의 발전적 재구성이라고 할 수 있는 유전체학은 한국에서는 유럽, 미국, 일본의 인간유전체연구사업의 발전 궤적의 '기초단계' 혹은 '제 1기' 형태에는 거의 인프라, 투자, 연구개발이 없었고 기능유전체학과 단백체학을 중심으로 하는 '성숙단계' 혹은 '제 2기' 형태를 주축으로 하여 한국의 연구개발이 진행되고 있다. 유전체학과 같이 발달한 생물정보학에는 내적 구조에 이미 정보학과 연결되는 논리와 내용을 가지고 있는데, 한국에서는 정보기술(IT)의 아류 정도로 보는 편협하고 왜곡된 시각이 주도적인 가운데 시작된 것으로 보인다. 결과적으로 한국 생물정보학은 유전학 및 생명과학과의 통합적인 면에서는 결함을 노출하고 있다. 이러한 유전적 정보의 생산 구조가 가지는 문제점으로 인하여 한국에서 유전적 정보는 기초가 부실한 편이며 파편화된 유형으로 생산되어 나올 개연성을 가진다. 개념적, 제도적인 파편화의 사례는 개인식별의 유전학이 기존의 유전공학-유전학교실 체제로 흡수되지 못하고 의과대학 법의학교실에서 전문성과 연구실천을 확보한 것에서도 확인된다. 유전적 정보의 생산 구조에 영향을 미치는 환경은 한국의 생명공학과 시민사회운동으로 존재한다.
생태학, 환경공학, 임상진단 등 생물학 분야에서 미생물의 다양성 연구의 중요성이 대두되고 그 연구가 점증하고 있다. 특히 16S rRNA를 분자지표로한 DNA 염기서열 분석방법이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 16S rRNA의 염기서열 분석과정을 각 단계별로 자동화하고, 생물학자들의 결과 판단이나 사용상의 편의를 도모하기 위하여 웹기반의 미생물 다양성 분석 어플리케이션을 개발하였다. 이를 위하여 단계별 자동화 및 인터페이스 개발에 적합한 폴더-프로세스-필터 모델을 고안하고 적용하였다. 제공되는 생물정보분석도구는 서열입력, 서열방향교정, 다중서열정렬 및 가시화, 서열동정 등의 분석이 있으며, 각 결과는 계통분류도구와 호환 가능하도록 하였다. 또한 신생아의 장내 세균총에 대한 분석을 수행하여 개발된 도구의 유용성을 확인하였다. 개발된 웹 어플리케이션은 리눅스 시스템 상에서 Perl 과 CGI를 이용하였으며, http://home.pusan.ac.kr/~genome/tools/rat.htm으로 접속하여 사용할 수 있다.
매우 빠른 속도로 발전하고 있는 차세대 염기서열 분석 플랫폼과 최신 생물정보학적 분석도구들로 말미암아, 1,000달러 이하의 가격으로 인간 유전체 염기서열을 해독하고자 하는 궁극적인 목표가 조만간 곧 실현될 수 있을 것 같다. 차세대 염기서열 분석 분야의 급속한 기술적 진전은 NGS 데이터의 분석과 관리를 위한 통계적 방법과 생물정보학적 분석도구들에 대한 수요를 꾸준히 증대시키고 있다. NGS 플랫폼이 상용화되어 쓰이기 시작한 초창기부터, NGS 데이터를 분석하고 해석하거나, 가시화 해주는 다수의 응용프로그램이나 도구들이 개발되어 활용되어 왔다. 그러나, NGS 데이터의 엄청난 범람으로 데이터 저장, 데이터 분석 및 관리 등에 있어서 해결해야 할 많은 문제들이 부각되고 있다. NGS 데이터 분석은 단편서열과 참조서열간의 서열정렬, 염기식별, 다형성 발견, 쌍단편 서열이나 비쌍단편 서열 등을 이용한 어셈블리 작업, 구조변이 발견, 유전체 브라우징 등을 본질적으로 포함한다. 본 논문은 주요 차세대 염기서열 결정기술과 NGS 데이터 분석을 위한 생물정보학적 분석도구들에 대해 개관적으로 소개하고자 한다.
그리드 컴퓨팅은 분산된 컴퓨팅 자원들을 서로 연결하여 방대한 양의 계산 작업을 가능케 하는 기술로써 다양한 분야에서 사용되고 또한 발전되어 왔다. 하지만 기존의 연구들은 주로 그리드 자원을 효율적으로 관리하고 사용하는 것에 초점을 두었지, 실제 그리드 환경에서 수행되는 응용 프로그램들의 정보에 대한 체계적인 이해 및 관리는 제대로 이루어지지 않았다. 따라서 응용 분야의 사용자가 그리드 컴퓨팅 환경을 사용하기 위해서는 매번 응용 프로그램의 그리드 관련 요구사항들을 구체적으로 이해하고 기술할 수 있는 전문적인 지식이 요구되었다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위한 응용 프로그램 온톨로지 기반 시맨틱 그리드 관리시스템을 구현하였다. 이 시스템은 응용 프로그램들에 대한 정보와 이들이 요구하는 그리드 관련 정보를 온톨로지 형태로 구축하였다. 이를 기반으로 입력 데이터와 인수에 따른 자원 요구량 예측, 최적 자원 할당 등의 정보를 추론하고, 이 정보를 그리드 미들웨어가 다룰 수 있는 형태로 재해석할 수 있도록 하였다. 또한 본 논문에서는 구축된 시스템을 고성능 컴퓨팅 자원이 요구되는 생물정보학 분석환경 구축에 실제 적용해보고 이를 기존 시스템들과 비교함으로써 본 시스템이 유용하게 사용될 수 있음을 설명하였다.
NGS (Next-generation sequencing), 즉 차세대염기서열분석은 유전체 수준의 방대한 DNA를 작은 절편으로 만들어서 그 절편들의 염기서열들을 동시에 읽어내는 기법이다. 현재 다양한 생명체의 유전체 염기서열 분석부터 cDNA (complementary DNA)나 ChIPed DNA (chromatin immunoprecipitated DNA)를 분석하는데 이 NGS 기법을 사용하고 있으며, 이 때 얻어진 데이터를 적절히 처리하고 분석하는 일은 생물학적으로 유의미한 결과를 얻기 위하여 중요하다. 하지만 대용량 데이터의 저장 및 활용, 그리고 컴퓨터 프로그래밍 바탕의 데이터 분석은 실험을 수행하는 일반 생물학자들에게 어려운 일이다. Galaxy 플랫폼은 다양한 NGS 데이터 분석 tool을 무료로 제공하는 웹 서비스이며, 생물정보학이나 프로그래밍에 대한 전문지식이 없는 연구자들에게 웹 브라우저만을 이용하여 데이터를 분석할 수 있는 환경을 제공한다. 본 논문에서는 ChIP-seq (chromatin immunoprecipitation-sequencing) 수행을 위한 라이브러리 제작 과정 및 Galaxy 플랫폼을 이용한 ChIP-seq 데이터 분석 과정을 설명하고, K562 세포주에서 수행한 히스톤 H3K4me1 ChIP-seq 결과가 public 데이터와 일치함을 보여준다. 따라서 Galaxy 플랫폼을 활용한 NGS 데이터 분석은 생물정보학에 대한 손쉬운 접근 방법을 제공할 것으로 기대된다.
단백질 상호작용 데이터는 현 생물정보학에서 기능이 알려지지 않은 단백질의 기능 예측에 높은 신뢰성이 있는 프로티오믹스의 계산 모델에 이용되고 있다. 일반적으로 이 단백질 기능 예측 알고리즘들은 대규모의 2차원 단백질-단백질 상호작용 맵에서 Guilt-by-Association 개념 기반으로 개발되고 있다. 본 논문에서는 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용한 그래프 기반 단백질 기능 예측 모델을 개발하였다. 특히, 이 모델은 대량의 상호작용 데이터에서 정확한 기능 예측을 수행할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 이를 위해 Yeast에 대한 단백질 상호작용 맵, Homology 및 Interaction Generality를 이용하여 이 모델을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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