유전체학 (genomics)의 가장 기초적인 기반이 되는 것은 염기서열을 정확하게 결정해 내는 것이다. 많은 진핵생물들 (eukaryotes)은 두개의 상동염색체를 가지며 두개의 염색체의 염기서열에는 차이가 존재한다. 현재의 유전체 염기서열 결정방법으로는 염기변이가 많이 존재할 경우 유전체의 염기서열을 결정하기 어렵다. 특정한 장소에 서식하는 무수히 많은 미생물들의 유전체의 염기서열을 동시에 결정하는 문제도 미생물학에서 중요성을 인정받는 문제이지만, 미생물들간의 염기변이의 정도는 단일개체의 경우보다 복잡하며 염기서열을 효과적으로 결정하기 힘들다. 따라서 염기변이가 많은 생물들과 미생물들 집합의 염기서열을 결정할 수 있는 방법론의 개발이 시급한 실정이다. 본 논문에서는 조립된 다염기변이 유전체및 메타유전체의 염기서열의 정확성을 평가하기 위한 유전체 서열과 시뮬레이션에 기반한 read 들을 생성하는 도구를 개발하는 것을 목표로 한다.
한국 고유종인 각시붕어 R. uyekii와 떡납줄갱이 R. notatus로부터 유도된 정교배 및 상반교배 잡종어류의 분자생물학적 동정을 위하여 핵에서 encoding되는 RAG-1 유전자의 염기서열 분석을 실시하였다. 분석된 863 bp의 염기서열 중 각시붕어와 떡납줄갱이 사이에는 총 13개의 위치에서 염기서열 변이가 탐색되었다. 잡종어류의 RAG-1 유전자 염기서열을 분석한 결과 모계와 부계의 염기서열 차이를 보인 13개의 변이 부분에서 부모의 염기서열을 다같이 반영하는 double peaks 패턴을 보였으나 정교매체(UN 유전형)와 상반교배체(NU 유전형) 간의 염기서열 차이는 관찰되지 않았다.
우리나라 망둑어과 어류 중 말뚝망둥어아과에 속하며 형태학적으로 흡사한 짱뚱어 (B. pectinirostris)와 남방짱뚱어(S. gigas)를 대상으로 12S rRNA, 16S rRNA 및 mitochondria cytochrome b 유전자의 염기서열 분석을 통해, 종내 및 종간의 분자유전학적 특성을 파악하고자 하였다. 짱뚱어 종내 개체간 유전적 차이를 밝히기 위해 mitochondria내에 3가지 유전자를 분석한 결과, 순천지역과 군산지역간의 염기서열은 12S rRNA는 총 434 bp (base pair)의 염기서열을 얻었으며 이를 비교 분석한 결과, 순천지역과 군산지역의 집단 간에는 100% 동일한 염기서열을 보였고, 16S rRNA 유전자는 총 484 bp의 염기서열 중 99.6%의 차이로 단지 2 bp가 치환된 것으로 나타났고, mitochondria cytochrome b 유전자의 경우, 444 bp의 염기서열을 얻었으며 두 지역 간 염기서열은 100%의 일치도를 보였다. 한국산 짱뚱어를 대상으로 한 동일한 종내에서 서식지 (서해, 남해)에 따른 유전적 차이나 지리적 거리의 차이가 있을 것으로 예상하였으나 이상의 3가지 유전자를 비교해 본 결과를 종합해 보면, 종내 개체 변이와 지역별 변이는 일어나지 않은 것으로 밝혀졌다. 또한 짱뚱어와 남방짱뚱어 2종간 비교 (inter-species)에서는 순천지역 짱뚱어와 해남지역 남방짱뚱어를 12S rRNA 유전자와 16S rRNA 유전자 및 mitochondria cytochrome b 유전자 염기서열을 비교 분석한 결과, 각각 96.1% (17 bp), 94.0 (29 bp), 그리고 82.9% (76 bp)로 나타나 두 종의 유전학적 차이는 크게 나타났다. 따라서 본 연구에서 나타난 짱뚱어와 남방짱뚱어 두 종간에 3.9~17.1%를 보여 서로 다른 종으로 볼 수 있을 것으로 사료되었다.
한국산 가리비, 큰가리비(Patinopecten yessoensis)와 주문진가리비(Chlamys swifti), 2종에 대한 28S ribosomal RNA 유전자의 PCR- 산물을 이용 RFLP 및 염기서열을 밝히고, 이미 보고된 2과 3종의 염기서열과 상동성을 비교 분석하였다. 그 결과 28S rRNA유전자를 이용하여 7가지 제한효소를 처리한 PCR-RFLP의 종간 차이에서 Taq I 제한효소에서만 차이를 볼 수 있었다. 한편 두종간에 28S rRNA유전자의 D1 부위의 염기서열에서 231개 부위 중 14군데에서 변이를 보였다.
본 연구는 한국 재래산양의 ${\beta}$-lactoglobulin(${\beta}$-LG) 유전자 발현조절부위의 특성을 구명하기 위하여 PCR기법으로 specific primer를 이용하여 ${\beta}$-LG 발현조절부위를 증폭한 후 염기서열을 분석하여 Sheep종의 ${\beta}$-LG유전자 발현조절부위의 염기서열상의 차이를 분석하였다. 한국 재래산양의 genomic DNA로부터 PCR기법을 이용하여 ${\beta}$-LG 유전자 발현조절부위를 증폭한 결과 Sheep종에서 보고된 바와 같이 1,077bp의 단편크기로 증폭되었음을 확인할 수 있었다. Sheep종에서 보고된 ${\beta}$-LG 발현조절 부위의 염기서열과 한국재래산양에서 분석된 염기서열간의 차이는 총 897개의 염기중 46개의 nucleotide에서 차이를 나타내어 94.9%의 상동성을 보였다. 특히 한국재래산양과 Sheep종간 염기서열상의 차이는 Sheep종의 T염기가 재래산양의 C염기로 치환되었거나 반대로 Sheep종의 C염기가 재래산양에서 T염기로 치환되어 있음을 확인할 수 있었다. 이상의 결과에서 ${\beta}$-LG유전자 발현조절부위의 염기서열은 재래산양과 Sheep 종간에 높은 상동성을 보였으나 이들 종간의 발현조절부위의 염기서열상의 차이에 대한 유전자 발현조절 관계와 전사요소는 앞으로 연구가 더 진행되어야 할 것으로 사료된다.
동일한 집단에 속하는 개체를 다른 집단에 속하는 개체로부터 구별할 수 있는 염기의 특징을 해당 집단의 시그너쳐라고 한다. 학습 데이터는 두 집단에 속하는 염기서열들이고, 염기서열에 대한 시그너쳐는 개체를 다른 집단과 구별할 수 있는 위치의 염기들로 구성된 서열이다. 제안한 방법에서는 각 집단에 대해서 위치별로 염기의 발생빈도를 계산하고, 가장 발생빈도가 높은 염기를 결정한 다음, 다른 집단의 대응 위치에서 해당 염기의 빈도를 계산하여, 빈도차이가 지정한 분류임계값 이상이면, 해당 위치의 염기를 시그너쳐를 구성하는 특징으로 간주한다. 시그너쳐를 대한 임의의 염기서열에 대한 부합정도는 시그너쳐에 속하는 염기의 학습집단에서의 상대빈도값을 가중치로 하여 계산한다. 임의의 염기서열이 특정 집단에 속하는지 판단하기 위해서는 해당 집단의 시그너쳐에 대한 부합정도를 계산하게 되는데, 부합정도가 얼마이상이 되어야 해당 집단에 속하는 것으로 간주할지 기준이 되는 임계값을 엄밀도 임계값이라고 한다. 엄밀도 임계값은 학습 데이터 집합에 대해서 주어진 시그너쳐에 대한 엄밀도 임계값이 민감도와 특이도를 최대로 하는 것을 선택한다. 제안한 방법을 구현한 바이오인포매틱스 도구를 개발하여, 한국형 HIV-1 바이러스 시그너쳐 추출에 적용하여 분류특성이 우수한 시그너쳐를 추출할 수 있음을 확인하였다.
DNA 염기 서열 배치 알고리즘은 분자 생물학 분야에서 단백질과 핵산 서열들의 분석에서 중요한 방법이다. 생물학적인 염기 서열들은 그들 사이의 유사성과 차이점을 나타내기 위해 정렬된다. 본 논문에서는 기존의 DNA 염기 서열 배치 방법을 개선하기 위하여 DP(Dynamic Programming) 알고리즘의 비용증가( O (nm) ) 문제를 해결하는 Quadrant 방법과 품질 정보 및 퍼지 추론시스템(fuzzy inference system)을 적용한 DNA 염기 서열 배치 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 DNA 염기 서열 배치 알고리즘은 Quadrant 방법을 적용하여 Needleman-Wunsch의 DP 기반 알고리즘에서의 행렬 생성 단계에서 발생하는 불필요한 정렬 계산을 제거하여 전체 수행 시간을 단축하고, 각 DNA 염기 서열 단편 각각의 길이 차이와 낮은 품질의 DNA 염기 빈도를 퍼지 추론 시스템에 적용하여 지능적으로 갭 비용(gap cost)을 동적으로 조정한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 NCBI (National Center for Biotechnology Information)의 실제 유전체 데이터로 성능을 분석한 결과, 제안된 알고리즘이 기존의 품질정보만을 이용한 알고리즘보다 개선된 것을 확인하였다.
ITS 1, 2, 5.8S ribosomal RNA gene 염기서열 분석과 주사전자현미경 구조 분석을 통해 3종의 페루산 곤충병원성진균들의 동정을 수행하고자 하였다. 이를 위해 두개의 ITS 부위와 5.8S rRNA gene 부위를 포함하는 PCR product를 증폭하여 염기서열 분석을 수행하였으며 분석된 염기서열을 이용하여 NCBI의 BLAST를 이용하여 가장 높은 상동성을 보이는 종들의 ITS1-5.8S-ITS2 염기서열 정보와 비교분석을 위한 근연종들의 염기서열 정보를 다운로드하여 neighbor joining 분석을 수행하였다. 이를 통해 5.8S rRNA 유전자 염기서열은 속 수준에서도 거의 차이를 보여주지 않을 정도로 매우 안정적으로 보존되어 있음을 확인할 수 있었으며 종간 구분이 모호한 결과를 보여주었다. 그와 반대로 ITS 부위의 염기서열은 종에 매우 특이적임을 확인할 수 있었으며, 비교분석에 사용된 Beauveria bassiana strain 간의 차이는 확인할 수 없었다. ITS 염기서열 분석결과를 뒷받침하고자 곤충병원성 진균류의 동정을 위한 분류 key로 사용되는 미세구조 관찰을 위해 주사전자현미경 관찰과 광학현미경 관찰을 통해 B. bassiana 및 Lecanicillium attenuatum의 전형적 구조를 관찰할 수 있었다.
뫼제비꽃(Viola selkirkii)의 엽록체 DNA 염기서열을 차세대염기서열분석법(NGS)을 이용하여 분석하였다. 재료는 강원도 화천군 일산과 제주도 한라산의 2개체를 사용하였다. 분석결과, 염기서열의 길이는 일산의 뫼제비꽃이 156,774 bp (GC content: 36.30%), 한라산의 뫼제비꽃이 157,451 bp(GC content: 36.30%)로 한라산 개체가 길게 분석되었다. 구간별로 LSC(Large single copy)지역은 한라산 개체(85,950 bp)가 일산 개체(85,930 bp)보다 20 bp 길었으며, SSC(Small single copy)지역은 한라산 개체(17,261 bp)보다 일산 개체가 17,982 bp로 길게 분석되었다. IR(Inverted repeat)지역은 한라산 개체가 27,120 bp로 일산 개체(26,431 bp)보다 길게 분석되었다. 이러한 염기서열 길이의 차이는 종내 개체 간 빈번하게 발생하는 현상으로 IGS와 intron 구간에서 확인 된 단순반복서열의 일부 누락과 IR지역 내의 수축과 확장에 의한 것으로 판단된다. 뫼제비꽃 2개체의 엽록체 게놈을 구성하는 유전자 수는 총 111개로 동일하였으며, protein coding gene 77개, tRNA(transfer RNA) gene 30개, 그리고 rRNA (ribosomal RNA) gene 4개로 구성되어 있었다. 이는 기 발표된 엽록체 DNA 전체 염기서열이 밝혀진 제비꽃속 (Viola) 종류들과 동일한 결과이다.
용균성 야생 점액세균 204균주를 국내 토양으로부터 순수분리하였고, 분리균주의 16S rRNA 부분 염기서열을 결정하였다. Ribosomal Database Project(RDP) II를 이용하여 분리균주 각각의 16S rRNA 염기서열을 분석한 결과 전체 분리균주의 65%를 차지하는 132 균주들이 Myxococcus 속에 속할 것으로 예상되었으며, 29%를 차지하는 59 균주들이 Corallococcus 속, 4 균주가 Archangium 속, 그리고 4 균주가 Stigmatella 속에 속할 것으로 분석되었다. 그리고 나머지 5 균주는 알려진 균주와의 유연관계가 멀어 분류가 확실하지 않았다. 한편, 16S rRNA염기서열의 비교분석은 분리균주의 50%가 16S rRNA부분 염기서열상에 적어도 한 염기 이상의 차이를 지니고 있음을 보여주었다. 하지만 동일한 염기서열을 지니는 것으로 분석된 균주에서도 서로 다른 집락모서리를 형성하는 등 다른 균주로 판명되는 것으로 보아 전체 분리균주는 다양성이 81% 이상인 다양한 균주들인 것으로 사료되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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