• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.255-258
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• 2004

본 연구는 유전자 기능예측에 있어서 유사성 검색과 비교유전체학이 가진 한계를 극복하기 위하여 9종의 Human Herpesvirus를 대상으로 COG와 계통유전학적 방법을 적용하여 향상된 유전자 기능예측을 하고자 하였다. COG의 방법을 이용하여 114 HCOGs (Human Herpesvvirus COGs)를 구축하고, HCOGs를 바탕으로 유전자 컨텐츠트리를 제작하였다. 이 트리를 통하여 각 HCOG는 $\alpha$-특이적 그룹, $\beta$-특이적 그룹, $\alpha$, $\beta$, ${\gamma}$ -특이적 그룹 중 하나에 속함을 보였다. 계통유전체학의 적용을 위하여 u, $\beta$, ${\gamma}$ -특이 그룹에 속하는 ORF중 DNA polymerase를 이용하여 종트리를 제작하였다. SDI (Speciation and Duplication) 알고리즘을 통하여 148개의 당단백질에서 47개의 복제점을 예측하였고, 초기 HCOG의 제작에서 제외되었던 7 ORF는 당단백질과 관련된 5개의 HCOG로 재 정의 하였다. 이 연구를 통하여 COG는 ortholog 그룹을 를러스터링하는데 효과적인 방법이며, 이를 더욱 보완할 수 있는 방법으로 비교유전체학이 사용될 수 있음을 확인하였다. 이는 비교유전체학의 방법과 계통유전체학적 방법을 조화시켜 유전자 기능 예측을 보완할 수 있음을 보여 주었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.183-187
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• 2008

본 논문은 유전자의 기능이 비슷한 정도에 따른 사전정보의 값을 부여하며, 클러스터링시 사전정보를 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 실세계 문제인 유전자는 각기 다양한 기능을 하는 특징적인 것으로 사전정보의 형태를 1과 0등으로 구분하던 과거의 방식으로는 정의하기가 어렵다. 유전자간의 비슷한 정도에 따라 사전정보의 값이 정해져야 하는 것은 필요하며, 이는 생물학자가 구축해놓은 유전자 온톨로지의 분석을 통하여 산출한다. 유전자 온톨로지는 기능별 카테고리로 분류하며, 세부 기능은 하위의 카테고리로 형성된 거대한 트리 구조의 형태를 띤다. 온톨로지 분석을 통해 형성된 사전정보의 값은 0과 1사이의 연속적인 값으로 형성이 되며, 이 값은 클러스터링 과정 중 거리 계산에 활용함으로써, 그 결과의 성능이 우수함을 보인다.

• Environmental Analysis Health and Toxicology
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• v.21 no.1 s.52
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• pp.21-26
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• 2006

본 연구는 DNA 상해유도기작을 규명하기 위하여 하등 진핵생물인 분열형 효모 Schizosaccharomyces pombe로부터 subtraction hybridization방법을 이용하여 자외선 유도 유전자인 UV150과 UV200을 분리하고 그 유전자 구조와 발현양상을 조사하였다. 분리한 유전자의 발현양상을 Northern hybridization 방법으로 살펴본 결과 자외선 조사 1시간 후부터 발현이 증가되었다. 또한 알킬화제인 Methyl Methanesulfonate (MMS) 처리에 의해서도 발현이 증가되었다. 이 결과 다른 UV-inducible유전자와는 다르게 분리한 UV150유전자는 UV에 UV200유전자는 MMS에 의하여 발현이 증가됨을 알 수 있었다. 유전자의 기능을 알기 위하여 URA4 유전자를 이용하여 null-mutant 세포주를 제조하여 그 특성을 살펴본 결과 분리한 UV150 유전자는 세포의 성장에 필수적인 유전자임을 알 수 있었다.

• Horticultural Science & Technology
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• v.30 no.6
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• pp.734-742
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• 2012

To compare RNA interference-mediated gene silencing technique and T-DNA integration for gene function analysis in Chinese cabbage, BrSAMS-knockout (KO) line and BrSAMS-knockdown (KD) line were used. The KO line had lost the function of a Brassica rapa S-adenosylmethionine synthetase (BrSAMS) gene by T-DNA insertion and the KD line had shown down-regulated BrSAMS genes' expression by dsRNA cleavage. From microarray results of the KO and KD lines, genes linked to SAMS such as sterol, sucrose, homogalacturonan biosynthesis and glutaredoxin-related protein, serine/threonine protein kinase, and gibberellin-responsive protein showed distinct differences in their expression levels. Even though one BrSAMS gene in the KO line was broken by T-DNA insertion, gene expression pattern of that line did not show remarkable differences compared to wild type control. However, the KD line obtained by RNAi technique showed prominent difference in its gene expression. Besides, change of polyamine and ethylene synthesis genes directly associated with BrSAMS was displayed much more in the KD line. In the microarray analysis of the KO line, BrSAMS function could not be clearly defined because of BrSAMS redundancy due to the genome triplication events in Brassicaceae. In conclusion, we supposed that gene knock-down method by RNAi silencing is more effective than knock-out method by T-DNA insertion for gene function analysis of polyploidy crops such as Chinese cabbage.

• KOGO NEWS
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• v.6 no.2
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• pp.6-8
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• 2006

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.253-255
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• 2004

다량의 유전자 발현 정보를 담고 있는 DNA 마이크로어레이 기술의 발달로 인해 대량의 생물정보를 한번의 실험을 통해 분석할 수 있게 되었다. 유전자 발현 데이터를 분석하는 방법 중 하나인 클러스터링은 비슷한 기능을 가진 유전자들을 그룹별로 묶어서 그룹 레의 유전자들의 기능을 밝히거나 미지의 유전자를 분석하는데 이용되고 있다 본 논문에서는 유전자 발현 데이터를 클러스터링 하여 그로부터 유전 정보를 찾아내기 위한 방법으로 GG (Gath-Geva) 알고리즘을 제시한다. 퍼지 클러스터링 알고리즘중 하나인 GG 알고리즘은 대표적인 퍼지 클러스터링 방법인 퍼지 c-means 와 GK (Gustafson-Kessel) 알고리즘을 개선한 것으로. 차원이 크고 분포가 애매하여 클러스터링이 어려운 유전자 발현 데이터의 클러스터링에 적합한 알고리즘이다. 혈청(Serum) 유전자 데이터와 효모(Yeast) 세포주기 데이터를 CG 알고리즘 이용해 클러스터링 해 보고, 그 결과를 퍼지 c-means 알고리즘, GK알고리즘과 비교해 본 결과, GG 알고리즘이 유전자 발현 데이터의 클러스터링에 더 적합함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.737-740
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• 2015

유전자의 기능분석이 필요한 유전자 데이터의 양의 증가로 기능분석을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 단백질의 기능과 구조가 밝혀지지 않은 새로운 단백질들의 그 기능을 예측하기 위해 제안된 가중치를 제안하여 새로운 클러스터링 알고리즘을 개발하였다. 단백질의 기능을 계통에 따라 구별하고 있는 pfam의 protein family database를 이용하여 기능을 알지 못하는 단백질에 대해 protein family를 분류하는 방법을 제안하고, 이미 알고있는 데이터를 이용하여 제안된 방법의 기능분석 및 성능을 평가하고자 한다.

• Korean Journal of Microbiology
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• v.32 no.1
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• pp.12-19
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• 1994

KEM1 is known to control the spindle pole body or microtubule function, probably in response to the cellular nutritional conditions in Saccharomyces cerevisiae. Transposon insertions were performed in the cloned KEM1 gene using mini-Tn10-LUK element carrying E. coli ${\beta}$-galactosidase structural gene. A collection of ranfom Tn10-LUK insertions defined an approximately 3.5 kb region required for the KEM1 function. From this collection functional KEM1::lacZ protein fusions were identified. Indirect immunofluorescence using anti-${\beta}$-galacatosidase antibodies localized the KEM1::lacZ fusion protein to the periphery of the nucleus.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2003.10a
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• pp.210-219
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• 2003

오페론(operon)은 보통 미생물에서 다수의 인접한 유전자들로 구성된 그룹으로 하나의 유전자처럼 공통된 프로모터에 의해 전사되는 단위이다. 오페론을 구성하는 유전자들은 기능적으로 서로 유사하거나 같은 물질대사경로(metabolic pathway) 상에 존재하는 특징을 지니기 때문에 이들은 중요한 의미를 가지며, 미생물 유전체 분석에서 오페론을 구성하는 유전자들을 예측하는 것은 상당히 중요하다. 오페론을 예측하는 이전 연구들로는 이미 알려진 오페론의 특징인 유전자간 거리나 오페론을 구성하는 평균 유전자 개수 등을 이용하는 방법, 마이크로어레이 발현 실험을 이용한 방법, 전유전체(whole genome)들 간의 보존된 유전자 집합(conserved gene cluster)을 이용한 방법 그리고 물질대사경로를 이용한 방법 등이 있다. 본 논문에서는 COG 기능(function) 거리, 유전자 간의 거리, 코돈 사용빈도(codon usage) 그리고COG 기능 거리와 유전자간 거리를 같이 적용한 방법을 이용하여 오페론 예측을 위한 전처리 모델을 생성하였다 전처리 모델을 E. coli 전유전체에 적용해본 결과, 알려진 오페론들의 약 90%가 이를 포함하였다. 따라서 본 논문에서 제시한 전처리 모델은, 추후 오페론 예측을 위한 좋은 도구로 활용할 수 있을 것이다.

• Development and Reproduction
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• v.14 no.4
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• pp.215-223
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• 2010

The construction of transgenic mouse using embryonic stem (ES) cells has been crucial in the functional studies of gene on mouse genome. Gene knockout mice have been powerful for elucidating the function of genes as well as a research model for human diseases. Gene targeting and gene trapping mathods have been the representative technologies for making the knockout mice by using ES cells. Since the gene targeting and the gene trapping methods were independently developed about 20 years ago, it's efficiency and productivity has been improved with a advance of molecular biology. Conventional gene targeting method has been changes to high throughput conditional gene targeting. The combination of the advantage of gene targeting and gene tapping elements allows to extend a spectrum of gene trapping and to improve the efficiency of gene targeting. These advance should be able to produce the mutant with various phenotype to target a certain gene, and in postgenome era they have served as crucial research tools in understanding the functional study of whole genome in mouse.