시맨틱 웹(Semantic Web)의 비전에 대한 공표가 이루어진 이래로 이와 관련한 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 지금까지의 연구가 성공적이었다는 판단을 하기에는 아직 이르다. 본 논문은 시맨틱 관련 연구분야의 두 가지 문제점을 진단한다. 첫째는 '시맨틱 검색'이라는 개념의 합의된 정의가 없다는 것이고, 둘째는 장래의 유관 연구를 바라볼 수 있는 종합적이고 체계적인 시각이 부족하다는 것이다. 이러한 진단 아래, 본 논문은 시맨틱 검색의 개념을 '사용자의 입력에 따라 온톨로지와 같은 시맨틱 기술을 이용하여 원하는 정보를 얻는 행위'로 정의한다. 또한 시맨틱 검색에 대한 이해를 돕기 위해 시맨틱 검색 엔진 분류 프레임워크를 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 프레임워크는 (쿼리) 입력문의 처리, 타겟 소스, 검색 방법론, 검색결과의 서열화, 출력 결과물의 데이터 종류, 이렇게 다섯 가지 부분으로 나뉜다. 마지막으로 본 논문은 제시한 프레임워크를 응용하여 기존의 연구결과물을 분석하고 앞으로의 연구 방향을 논하는 것으로 끝을 맺는다.
항생물질에 대한 다중 저항성을 갖는 Staphylococcus aureus 균주의 chromosomal DNA로부터 유발성 발현을 하는 ${\beta}$-lactamase(bla) 유전자를 확인, 분리하였다. Cloning에 이어 결정된 염기서열을, S. aureus 에서는 지금까지는 plasmid상에서만 분리, 보고되어 있는 bla 유전자들의 염기서열과 비교하였다. 본 bla 유전자의 구조유전자 부분인 843base의 염기서열은 기 발표된 pPC1, pl258, pS1, pI1071, pUB101, pl3796 및 pI3804 유래의 bla 유전자들 중 pPC1, pI258 및 pS1상에 존재하는 bla 구조유전자의 염기서열과 완전히 일치하였고 나머지 것들과도 매우 높은 상동성(99%)을 유지하고 있었다. Bla구조 유전자의 상류 370base 및 하류 220base까지 결정된 염기서열을 비교한 결과에서는 다른 모든 bla구조유전자의 상류 150base에 위치하는 HindIII 인식부위가 약 230base 이상 더 윗쪽으로 옮겨가 있었고 이 HindIII 인식부위를 포함하는 염기서열에서 ORF의 C말단이 발견되었다. 하류 서열에서는 pI1071 유래 bla가 갖는 두개의 직접반복 염기서열 중 하나가 결손된 형태를 보이고 있다. 구조 유전자 상류에 존재하는, 80개 아미노산으로 구성된 ORF의 상동성 검색 결과 Tn4001 의 transposase 의 C 말단과 일치함이 발견되었다.
영상 검색 방법은 텍스트 기반, 내용 기반, 영역 기반 영상 검색, 부분 영상 검색 방법 등 다양한 연구가 이루어지고 있다. 그 중에 부분 영상 검색은 질의 영상을 포함하는 대상 영상을 찾는 문제이다. 본 논문에서는 생물정보학에서 사용하는 점 행렬 방법을 이용한 새로운 부분 영상 검색 방법을 제안한다. 점 행렬은 두 DNA 서열 간에 유사도를 시각화하는 방법으로써 영상 검색에 적용하여 두 영상 간에 유사도를 비교하는 문제로 재정의한다. 이 알고리즘을 적용하기 위해서 이차원 배열 정보인 영상을 일차원 명암도 영상으로 변환한다. 두 일차원 명암도 영상을 정렬하여 생성된 점 행렬을 이용하여 부분 영상 후보 영역을 생성한다. 실험에는 10 개의 대상 영상과 대상 영상의 부분을 복사한 영상, 축소한 영상, 확대한 영상으로 5종류의 질의 영상을 사용하였다.
컴퓨터로 옮겨 놓은 생물학 실험실에서 생명과학을 연구하는 연구자가 생명정보를 확인하려면 1차적으로 생물다양성 관련 데이터베이스에서 생명체에 관한 종정보, 생태정보, 분포정보를 검색해야 한다. 그리고 그 생명체를 구성하는 유전자 서열정보와 단백질 구조정보를 Genbank, PDB 등의 유전자/단백질 데이터베이스에서 검색해야 한다. 또한 그 생명체에 관한 학술적 내용이 수록된 학술논문까지 별도로 검색해야만 그 생명체에 관한 포괄적이고도 정확한 정보를 획득하여 연구에 활용할 수 있다. 이런 일련의 과정은 연구자에게 불편함과 함께 많은 시간이 소요됨으로 인해 연구의 효율성을 저하시키는 요인이 되고 있다. 이런 불편함을 해결하기 위하여 통합검색하기 위한 여러 방법을 분석하고, 그중 스키마 통합을 선택하였다. 또한 스키마 통합을 위하여 각각의 데이터베이스의 스키마를 분석하고 메타데이터를 추출하여 Mediated 스키마를 설계하였다. 본 논문에서 설계한 생명정보 검색시스템(BIRS, Biological Information Retrieval System)과 인터페이스를 사용하여 생명과학을 연구하는 연구자들의 연구의 효율성을 향상시킬 수 있을 것이다.
배추는 배추속 식물의 A genome을 대표하는 모델로서 다양한 배추과 작물의 유전학 및 유전체학과 육종연구의 기반이 되는 중요한 작물이다. 최근 들어 배추 유전체 해독이 완료됨에 따라 유전체의 기능 연구가 보다 활발히 진행될 것으로 기대된다. 유전체 정보로부터 유전자의 구조를 예측하고, 기능을 분석하여 프로모터를 포함한 유용 유전자를 개발하기 위한 필수 재료로 이용되는 것이 다양한 조직 또는 실험 처리로부터 생성된 발현 유전자 데이터이다. 2011년 7월 현재 공공 데이터베이스에는 39개의 cDNA library로부터 분석된 147,217개의 배추 발현유전자가 보고되어 있다. 그러나 이들 발현 유전자들은 체계적으로 분석되거나 데이터베이스 형태로 정리되어 있지 않기 때문에 연구자들이 유전자 서열로부터 유용한 정보를 추출하여 사용하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 해독 완료된 배추 유전체와 함께 발현 유전자 정보를 보다 잘 활용하기 위하여 배추의 조직 특이적 발현유전자 데이터베이스인 BrTED를 개발하였다. 데이터베이스는 EST 서열 처리-정보 검색 단위와 조직특이성 발현 특성 분석 단위로 이루어져 있으며, 각 정보들은 상호 연결되어 유기적인 검색 환경을 제공하게 하였다. BrTED는 23,962개의 단일 조합 유전자서열을 포함하고 있으며, 각 서열들의 유전자 주석과 암호화하고 있는 단백질의 기능을 동시에 제공한다. 또한 각 단일 조합 유전자서열들의 조직별 발현 특이성을 통계 분석을 통해 조사하여 연구자의 검색 기준에 따라 제공한다. BrTED의 실효성을 검증하기 위하여 데이터베이스를 통해 조직 특이적 발현 유전자 29개를 선발하고, 이들의 발현 특성을 RT-PCR로 확인한 결과, 선발한 유전자 모두 목표한 조직에서 특이적이거나 강한 발현을 보였다. BrTED는 조직 특이적 발현유전자를 신속하게 선발할 수 있는 공공 데이터베이스로서 배추의 기능 유전체 연구뿐만 아니라 근연 배추속 작물의 유전학과 유전체학 연구에 유용한 공공 연구 자원으로 이용될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 국내 어류 연쇄구균증 병원체 동정에 있어서 Streptococcus iniae에 대한 구체적인 국내 연구 보고가 없어, 기존에 수행되고 있는 동정방법을 근간으로 16S-23S intergenic spacer region (ISR)의 염기서열을 분석하여 보다 명확한 동정을 실시하고자 하였다. API 20 strep system에 의한 생화학적 성상을 분석해본 결과 정확한 종 동정은 이루어지지 않았지만 기존의 연구에서 보고된 API 20 strep system에 의한 S. iniae의 생화학적 성상과 높은 유사성을 보이는 10균주를 분리할 수 있었다. S. iniae 16S rRNA gene 서열 유래 종 특이적 primer Sin-1 5'-CTAGAGTACACATGTACT(AGCT)AAG-3'와 Sin-2 5'-GGATTTTC CACTCCCATTAC-3'에 의한 PCR-assay 결과 시험균주 10 균주 모두 동일하게 약 300bp의 증폭산물이 관찰되었고, 비 특이적인 반응은 관찰되지 않았다. 시험균주 모두 3개의 16S-23S ISR operon 구조가 관찰되었으나 S. iniae 표준균주 (KCTC 3657)의 경우 단일 구조가 관찰되었다. 16S-23S intergenic spacer region (ISR)의 염기서열을 분석해본 결과 기존에 보고된 S. iniae (Genbank accession number AF 048773)와 96%의 상동성을 보였으며 전체서열에서 상동성을 보이는 근연종이나 근연속은 검색되지 않아 최종적으로 S. iniae로 동정하였다.
소의 주혈원충인 Reileria sp.의 small subunit ribosomal RMh (SSU rRNA) 유전자의 염 기서 열분 석을 위해 한국의 전북 장수로부터 분리하여 계대보관 중인 실험실 보관주 (KLS)와 김제 분리주 (KCB), 그리고 일본의 Shintoku 분리주 (JHS)를 실험에 사용하였다. 이들 분리주로 부터 원충을 회수 한 후 유전자를 추출하여 중합효소연쇄반응에 의 해 1.8 kb의 SSU rRNA 유전자를 증폭시 킬 수 있었으며, 증폭된 유전자를 이용하여 클론을 제작하고. 이들 클론으로 부터 플라스미드를 추출하여 유전자 염기서열분석을 실시하였다. 각 ReTheileria 분리주의 SSU rRNA유전자의 염기서열분석은 forma터와 reverse양쪽 다중복하여 실시하였으며 연속적인 primer를 이용하였다. 그 결과 한국의 소로부터 분리 한 Theue4n sp. (KLS. KCB)의 SSU rRNA유전자 염 기서 열 (Type A로 명명하였슴)은 일본 분리주와 동 일하였으며, 이 Type A를 GenBank로부터 유전자 검색을 해본 결과 Kenya의 Marula 분리주인 Reixerin buffeli의 SSU rRNA유전자 염기서열과 일치 하였다.
단염기 다양성 (Single-Nucleotide Polymorphisms, SNPs)은 핵산수준에서의 개개인의 유전 서열간의 차이를 나타내는 말로 최근 맞춤의약 분야에서 각광 받고 있다. 일반적으로 SNPs존재 유무를 확인하는데 주로 사용되는 방법은 ABI automated DNA sequencer와 같은 대용량 염기서열 결정 기계에서 산출되는 결과물 파일로부터 DNA서열을 추출하여 BLAST와 같은 상동성 검색을 수행하는 것이다. 본 논문에서는 사용자로부터 참조서열, AB1파일, SNPs 존재 가능성을 가진 염기의 위치 정보를 입력 값으로 받아 해당 위치에 존재하는 염기의 SNPs 치환 및 heterozygosity 여부를 확인 할 수 있는 프로그램인 SNPchaser를 개발하였다. 특정 유전자 서열 내에서 SNPs를 보이는 염기의 위치에 대한 정보를 사용자가 알고 있는 경우, 전체 유전자 서열에 대해 SNPs유무를 조사할 필요 없이 SNPs를 보인다고 보고된 위치의 염기를 조사하여 SNPs유무를 판단하고, 해당지역의 염기의 chromatogram정보를 사용자에게 제공하는 기능을 가지고 있다. 또한 SNPchaser는 사람과 같은 2배체의 염색체를 가진 생명체에 존재 하는 SNPs지역의 염기에 대한 heterozygosity여부를 사용자가 손쉽게 판별할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 개발한 SNPchaser는 http://www.bioinformatics.ac.kr/SNPchaser에서 사용 가능하다.
대표적인 인덱스 자료 구조인 써픽스 트리와 써픽스 배열은 긴 문자열에서 임의의 패턴을 검색하는 데 효율적이다. 써픽스 트리는 써픽스 배열보다 큰공간을 차지하지만, 이미 구축된 써픽스 트리의 정보를 이용하여 쉽게 합병할 수 있다. 본 논문에서는 문자열 A와 B에 대한 써픽스 배열이 구축되어 있을 때 A#B$의 일반화된 써픽스 배열을 구축하기 위한 합병 알고리즘을 두 가지 제시하였다. 이 알고리즘을 사용하면 기존의 유전체 서열 써픽스 배열을 재사용하는 방식으로 합병하여, 빠른 시간 안에 효율적으로 합병된 써픽스 배열을 만들 수 있다. 실험 결과, 합병 알고리즘은 일반화된 써픽스 배열을 다시 구축하는 것보다 5배정도 빠른 속도를 보였다.
인간 게놈 프로젝트가 지속적으로 진행됨에 따라 계속적으로 대량의 유전체 정보가 밝혀지고 있으며, 이미 밝혀진 유전체의 염기서열을 바탕으로 다양한 생물의 전체 유전자의 기능을 효율적으로 해석하는 기술의 개발이 요구되고 있다. 식물 게놈 프로젝트 또한 식량확보라는 단순하면서도 전략적인 차원에서 가장 절실히 요구되는 기본 과학기술 연구분야이다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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