• 한국자원식물학회지
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• 제8권3호
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• pp.325-334
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• 1995

인위(人爲) 돌연변이(突然變異) 유기(誘起)에 의한 새로운 유전형질(遺傳形質) 개발(開發)과유용(有用)한 유전자(遺傳子) 정보(情報)를 밝히기 위해 기호벼서 얻어진 조기노화계통(早期老化系統)에 대하여 엽녹소(葉綠素) 함량(含量), 천립중(千粒重)의 경시적 변화, 엽(葉)의 조직특성(組織特性), 광(光) 반재율(反財率) 및 투과율(透過率), 동위효소(同位酵素) 및 단백질(蛋白質) 특성(特性) 등을 기호벼와 비교(比較) 분석(分析)하였다. 얻어진 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 기호벼에서 유기(誘起) 선발(選拔)된 조기노화계통(早期老化系統)은 생육초기(生育初期)에는 정상엽(正常葉)으로 표현(表現)되다가 출수(出穗) 후(後) 20일(日)경부터 갑자기 엽(葉)이 황변(黃變)하여 급속(急速)히 노화(老化)가 진행(進行)되는 특성(特性)을 가지고 있다. 이 계통(系統)은 노화(老化)에 관련(關聯)되는 생리(生理) 생화학적(生化學的) 대사기작(代謝機作)을 밝히는 재료(材料)로 이용(利用)될 수 있을 것이다. 2. 조기노화계통(早期老化系統)의 총(總) 엽녹소(葉綠素) 함량(含量)은 출수(出穗) 후(後)20일(日) 이후(以後) 급격히 감소(減少)하여 기호벼 엽녹소(葉綠素) 함량(含量)의67%를 나타냈고, carotenoid 색소(色素)들에 있어서도 출수(出穗) 후(後) 20일(日)이후 급격히 감소(減少)하였다. 3 조기노화계통(早期老化系統)의 후(後) 엽녹소(葉綠素) 함량(含量)은 출수(出穗) 후(後) 20일(日)부터 급격히 감소(減少)하였으나 천립중(千粒重)은 출수(出穗) 후(後) 25일(日)부터 증가(增加)가 둔화되어 최종 천립중(千粒重)은 기호벼에 비해 9% 감소(減少)하였다. 4. 조기노화계통(早期老化系統)과 기호벼에 있어서 엽(葉) 세포미세기관(細胞微細器管)의 차이(差異)는 출수(出穗) 후(後) 20일(日)까지는 볼 수 없었으나, 출수(出穗) 후(後) 30일(日)에는 뚜렷한 차이(差異)를 나타냈다. 특히 조기노화계통(早期老化系統)은 grana의 배열이 변형(變形)되면서 저장전분(貯藏澱粉)이 축적되어 엽녹체(葉綠體) 모양이 파괴되어 있었다. 5. 개엽상태(個葉狀態)에서 조기노화계통(早期老化系統)은 기호벼에 비해 광합성(光合成)에 관여(關與)하는 $400\sim700nm$의 파장(波長)에서 반사율(反射率) 및 투과율(透過率)이 높았으며, 특히 $560\sim700nm$의 적색대(赤色帶)에서 더 높았다. 군락상태(群落狀態)에서도 조기노화계통(早期老化系統)의 반사율(反射率)은 적색대(赤色帶)부근에서 기호벼보다 높았다. 6. 등전점(登電點) 전기영동법(電氣泳動法)으로 esterase와 peroxidase 동위효소(同位酵素) 특성(特性)을, 그리고 SDS-PAGE법(法)으로 단백질(蛋白質) 양상을 등숙시기별(等熟時期別)로 조사(調査)한 결과(結果) 두 계통간(系統間) 질적(質的)인 차이(差異)는 보이지 않았으나 시기별(時期別)로는 양적차이(量的差異)를 나타냈다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제27권4호
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• pp.366-374
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• 2012

최근 2010년 우리나라 통계에서 가장 문제가 되고 있는 최다 발생 식중독으로 노로바이러스 식중독이 31건, 1994명 환자, 병원성 대장균이 28건, 1926명의 환자가 발생하였다. 세균성 식중독인 병원성 대장균의 특성을 살펴보기 위하여 본 연구에서는 우리나라에서 2009년, 2010년 작성된 병원성대장균 역학조사 보고서에 수록된 68건의 병원성 대장균 식중독의 정보를 수집, 리뷰, 분석하여 우리나라 병원성 대장균의 특성을 파악하고자 하였다. 병원성 대장균 식중독은 급식(64.8%) 및 외식(25.5%)에서 발생률이 약 90%에 해당하였다. 우리나라 발생 병원성 대장균 식중독 원인균의 대부분은 EPEC가 44.7%과 ETEC가 34.2%를 차지하여 이들이 전체의 78.9% 가량 대다수를 차지하였고 EAEC와 EHEC는 각각 10.5와 9.2%에 해당하였다. 전체 68건 사례 중에서 이들이 단일균으로 규명된 것이 모두 59건, 두 가지 타입이 혼재된 건이 8건, 그리고 최종 균의 타입이 동정되지 못한 건수가 1건 있어 오염경로 추적의 어려움을 알 수 있었다. 섭취인구에 따라 다양한 질병 발생률을 보여 평균적으로 $33.6{\pm}30.5%$의 발생률을 나타냈고 주 증상은 설사, 복통, 구토, 발열이 대부분이었다. 식품에서 병원성 대장균이 검출된 사례는 두건으로 햄버거를 섭취한 경우 냉동햄버거 패티에서 병원성 대장균이 검출된 사례와 급식에서 오징어야채무침에서 검출된 건수가 있어서 식품에서 검출률이 낮았지만 쇠고기와 수산물 혹은 야채류에서 관리가 필요함을 알 수 있었다. 식품에서 병원성 대장균 검출이 어렵게 되는 원인으로 분석된 것은 식중독 발생에서 신고까지 지연 (7일 이상 소요된 건수가 14.6-18.5%), 원인 식품 수거 어려움 (음식점에서 식중독 때 섭취 식품 수거율 17.6%)과 같이 제도적 부분에서 개선이 필요하며 이들 주요 애로 사항이외에도 역학 조사반의 어려움으로는 발생기관과 환자의 비협조 및 환자들 샘플채취 미흡, 대조군 확보의 어려움, 유전자 분석의 보완과 같은 부분으로 나타났다. 결론적으로 우리나라 병원성 대장균 식중독은 서구국가와 같이 EHEC과 같은 부분이 아니라 급식 및 외식시설에서 EPEC, ETEC가 주요 원인균인 만큼 향후 대응도 원인균 유입경로 추적 및 분석기술 개발, 역학조사의 제도적 보완과 범 정부부처간의 시스템적인 지원이 필요하다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제50권4호
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• pp.449-456
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• 2018

자궁경부암은 세계적으로 여성에서 네번째로 많이 진단되는 암이다. 개발 지수가 낮은 개발도상국이나 후진국에서는 자궁경부암의 발생률과 사망률이 훨씬 심각하다. 따라서 더 나은 진단법과 치료법이 시급하다. 인유두종바이러스가 자궁경부암 발생의 주요 원인으로 알려진 이후로 바이러스에 대한 검사가 세포검사 조직검사와 함께 자궁경부암을 진단하는데 일상적으로 쓰이고 있다. 하지만, HPV 검사에서 음성을 보이는 환자가 자궁경부암으로 발전하는 사례가 계속해서 발견되고 있다. 본 연구에서는 HPV 외에 자궁경부암의 원인으로 생각되는 인자들에 대해 분석하였다. 그 중에서도 에스트로겐 수용체 알파의 mRNA 발현양을 실시간 역전사 중합효소 연쇄반응을 통해 분석하였다. 에스트로겐 수용체 알파에 대해서는 예전부터 자궁내막을 성숙시키면서 동시에 자궁경부암의 발암 기전에 연관이 있을 것이라는 추측이 있었는데, 본 연구에서는 이에 대해 임상검체를 통해 양적 분석을 진행하였다. ROC 곡선을 바탕으로, 85%의 민감도와 75%의 특이도를 확인할 수 있었는데, 이 값은 기존의 HPV 검사법보다 유사하거나 더 높은 값이었다. 나이, 병변의 심한 정도 등을 포함한 임상 정보를 바탕으로 회귀 분석한 결과 폐경 여부와 에스트로겐 수용체 알파의 발현양이 높은 연관성을 확인하였다. 본 연구는 예비 연구의 일종으로, 추후 연구에서 가능성이 확인된 호르몬과 폐경에 관련된 유전자를 대상으로 더 많은 검체로 분석해야 할 것이다.

• 한국자원식물학회지
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• 제32권2호
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• pp.124-143
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• 2019

본 연구는 선행연구에서 개발된 근적외선 분광법(NIRS) 예측모델을 활용하여 농업유전자원센터에서 보존 중인 국내외 벼유전자원의 아밀로스 및 단백질 함량 자료를 통계 처리하여 자원 분포를 파악하기 위한 데이터베이스를 구축하고자 하였다. 예측모델의 $R^2$ 값은 아밀로스 분석결과 0.970이었고, 단백질은 0.983이었다. 미지시료 측정 시 정확도를 평가하기 위해 외부검정과정을 거친 결과 $R^2$ 값은 아밀로스 분석결과 0.962였고, 단백질은 0.986이었다. 벼 자원을 재래종, 육성품종, 잡초형, 육성계통으로 나누어 NIRS를 이용하여 성분 분석한 후 함량분포를 확인하였다. 찰벼 평균 아밀로스는 재래종, 육성품종, 잡초형에서 동일하게 8.7%였고, 육성계통은 10.3%였다. 메벼 평균 아밀로스는 재래종 22.3%, 육성품종 22.7%, 잡초형 23.6%, 육성계통 24.2%였다. 전체 벼 자원 중 아밀로스 함량 9%이하 waxy type은 5.0%, low amylose는 5.5%, middle amylose는 20.5%, high amylose는 69.0%를 차지하였다. 단백질 분석 결과 평균함량은 재래종 8.2%, 육성품종 8.0%, 잡초형 7.9%, 육성계통 7.9%였다. 찰벼의 다양성지수 평균은 0.62, 메벼는 0.80이었고, 단백질 다양성지수는 평균 0.51이었다. 임의의 함량구간 내 자원비율은 정규분포의 표준화과정을 통해 확인하였다. 임의 구간에 대한 자원분포비율 산출 결과는, 재래종 아밀로스 6.4-8.7% 구간의 자원비율은 0.45였고, 22.3-26.1% 구간은 0.40, 단백질 7.3-8.2% 구간은 0.26이었다. 육성품종 아밀로스 8.7-9.4% 구간의 자원비율은 0.19였고, 20.1-22.7% 구간은 0.32, 단백질 6.1-8.3% 구간은 0.51이었다. 잡초형 아밀로스 6.6-9.7% 구간은 0.67이었고, 23.6-24.8% 구간은 0.19, 단백질 7.0-7.9% 구간은 0.33이었다. 육성계통 아밀로스 10.0-12.0% 구간의 자원비율은 0.47이었고, 24.2-28.0% 구간은 0.40, 단백질 7.0-7.9% 구간은 0.26이었다. 어떤임의 구간을 지정하여도 자원의 비율을 쉽게 구할 수 있으며, NIRS 분석과 통계분석과정을 통해 얻어진 자원별, 성분함량별 특성 자료는 효율적인 자원관리를 위한 데이터베이스 시스템 구축을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제49권2호
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• pp.118-123
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• 2022

고구마의 저온 내성 반응의 분자적 기작에 대한 정보를 얻기 위해 저온 저장 내성이 높은 고구마 품종 Xushu 15-1과 저온 저장 내성이 낮은 Xushu 15-4에서 발현되는 단백질체를 2-D와 MALDI-TOF/TOF를 이용하여 분석하였다. 저온 처리가 되지 않은 대조구 간의 분석 결과, Xushu 15-1에서는 4개의 단백질 spot이 새롭게 발현되었으며, Xushu 15-4에서는 1개 단백질 spot의 발현량이 Xushu 15-1에 비하여 더 높았다. 이들 중 Xushu 15-1에서 새롭게 발현된 spot 2는 sporamin으로 동정되었다. 4℃ 처리된 2개 품종의 저장뿌리에서 8주 동안의 단백질 발현량의 변화를 조사한 결과, Xushu 15-1에서는 별다른 차이가 없었다. 그러나, Xushu 15-4에서는 1개 단백질 spot의 발현량이 증가하였고 4개 spot들의 발현량은 감소하였다. 발현량이 감소된 단백질 중 spot 7 및 8번은 actin, spot 9 및 10번은 fructokinase-like protein으로 동정되었다. 본 연구의 결과는 저장 중 고구마의 저온 내성과 관련된 복잡한 반응성 기작에 대한 이해를 높이고, 향후 저온 저장 능력이 향상된 신품종 고구마의 개발을 위한 후보 유전자를 특정하는 데 이용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국어류학회지
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• 제35권4호
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• pp.224-235
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• 2023

우리나라는 전 세계에서 유일한 분단국가로 군사분계선을 가지고 있다. 군사분계선을 기준으로 비무장지대 및 민간인통제구역이 설정되었고, 국가보안 및 안전을 위해 출입이 통제되고 있어, 우리나라 다른 지역에 비해 생태계 교란이 비교적 적은 지역이다. 하지만 유실지뢰 및 불발탄들로 인해 안전이 위협받음에 따라 생태계 연구에 많은 제한사항이 발생하기 때문에, 연구를 보완 및 대체하기 위해 eDNA 분석법을 활용하여 민간인통제구역 내부에 존재하는 평화의 길 세 지점에서 직접조사와 eDNA를 이용한 간접조사를 실시하고 비교했다. 평화의 길 인제노선, 양구노선, 화천노선 세 지점에서 2022년 5, 7, 9월에 직접조사와 eDNA 시료 채취를 진행했으며, 시료에서 채취한 유전자를 증폭한 후 library를 제작하여 Miseq를 수행하고 ASV를 생성하여 간접조사를 완료했다. 이후, 직접조사 결과와 비교했다. 그 결과 양구-1 지점에서 관찰된 2종 모두 eDNA가 검출되었으며, 양구-2 지점에서 관찰된 4종 중 2종의 eDNA가 검출되었다. 화천-1에서 관찰된 1종 중 1종의 eDNA가 검출되었고, 화천-2에서 12종 중 7종, 화천-3에서는 6종 중 4종, 화천-4에서 관찰된 1종 모두 eDNA가 검출되어 직접조사 결과 확인된 종의 약 69%의 어류의 eDNA가 검출된 간접조사 결과를 확인했다. 대륙종개, 메기 등 일부 어류가 오동정된 상태로 NCBI에 유전정보가 등재된 것은 아닌지 확인이 필요하고, 다른 서열부를 이용한 마커 개발 연구가 필요할 것으로 생각되며, 위험성 때문에 조사가 제한적인 CCZ 지역 어류 연구의 보완책으로써 적합할 것으로 생각된다.

• 생태와환경
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• 제57권2호
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• pp.102-110
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• 2024

본 연구는 현장조사와 문헌조사를 통해 멸종위기종 남방동사리의 정밀분포 현황을 제시하였으며, mark-recapture 방법을 활용하여 주요 서식구간에 대해 개체군 크기를 파악하였다. 거제도 내 18개 지방하천을 대상으로 현장조사를 실시한 결과 산양천 수계에 포함되는 산양천, 구천천, 부춘천 본류 및 유입지류에서만 남방동사리의 서식이 확인되었다. 남방동사리는 출현 지점별 0.5%에서 35.3%의 상대 풍부도를 보였으며, 일부지점에 대해서 상대풍부도가 높게(18.8~35.3%) 나타나 집중 서식 지역으로 확인되었다. 총 6건의 문헌 연구에서 남방동사리의 서식 여부를 확인하였으나 연구의 목적, 범위, 기간에 따라 출현 현황의 차이를 보였다. 현장조사와 문헌조사를 포함하여 분포 지역을 확인한 결과 남방동사리는 산양천, 구천천, 부춘천 본류 및 유입하천의 최상류부터 하류까지 고르게 서식하고 있었다. 현재 산양천 수계의 남방동사리는 수계 내 안정적인 서식을 유지하고 있으나 제한된 분포 범위는 장기적으로 유전적 다양성 결핍과 같은 문제를 내포하고 있다. 남방동사리 개체군 크기는 총 2개 지점에서 최종 확인되었다. 지점별 단위면적 (m²)당 0.5개체에서 1.5개체가 서식하는 것으로 확인되었으며, 방류지점으로부터 이동거리는 평균 13.1 m로 매복형 포식자의 제한된 이동 특성을 보였다. 멸종위기종 연구에서 종의 분포와 개체군 크기에 대한 현황을 파악하는 것은 멸종위기종 보전 및 보호를 위한 기초이며 중요한 단계이다. 이러한 정보를 바탕으로 서식지 위협 요인 분석, 기초 생태 (먹이, 서식, 산란) 연구, 환경유전자 활용 남방동사리 탐지기술 개발 등의 추가 연구가 이루어진다면 남방동사리의 보호에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.173-198
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• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.