• 미생물학회지
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• 제45권4호
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• pp.312-317
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• 2009

사상성 모델 진균인 Aspergillus nidulans에 존재하는 forkhead 유전자들의 구조와 기능을 체계적으로 연구하기 위해 유전체 분석을 통해 forkhead 도메인을 가지고 있는 6개의 forkhead 유전자를 발견하였다. 이들 중 4개의 유전자들은 다른 진균에서 발견되는 forkhead 유전자들과 전반적인 유사성이 있었으나, 2개의 유전자들은 다른 종에서는 보존되어있지 않은 A. nidulans 특이적인 유전자들이었다. A. nidulans 특이적 forkhead 유전자들 중 하나인 fkhF(AN8949.2) 유전자는 염색체 7번에 위치하고 있고, ORF는 2,337 bp로 구성되어 있으며 778개의 아미노산을 암호화하고 있는 것으로 추정되었다. 예상되는 FkhF 단백질의 N-말단 부위에 보존된 forkhead 도메인을 가지고 있었으며, 이 유전자의 기능을 분석하기 위해 유전자제거 돌연변이 균주를 제조하였다. fkhF 유전자 결손돌연변이주는 유성분화 유도 조건 등을 포함한 여러 고체배지 배양 조건에서 유성분화에는 영향을 미치지 않았으나 무성포자병(conidiophore)의 생성 밀도와 성숙도에 영향을 주는 것으로 관찰되었고, 야생형과 달리 진탕배양시에 무성포자병을 형성함이 관찰되었다. 이는 fkhF 유전자가 A. nidulans의 부적절한 무성분화를 억제하고 정상적인 무성포자 성숙과정에 관여하는 유전자라는 것을 보여준다.

• 미생물과산업
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• 제15권2호
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• pp.13-19
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• 1989

이제까지 벌견된 SKI 유전자는 SKI2, SKI3, SKI4, SKI6, SKI7, SKI8의 5가지로서 이 중 SKI8만이 cloning된 상태이다. 본연구에서는 SKI3 유전자를 cloning한 후 이 유전자의 염기서열 분석을 통해 SKI3 유전자가 coding하는 단백질의 구조를 밝히고 SKI3 유전자의 killer효모 내에서의 분자생물학적 기능을 밝히고자 하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권3호
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• pp.437-448
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• 2016

서로 상관있는 유전자들의 발현조절이 질병이나 종양의 발생에 영향을 미치기 때문에 단일유전자 분석 대신 공통의 생물학적 요소를 지닌 유전자 집단 분석이 각광을 받게 되었고 생물학적으로 좀더 설명하기 쉬운 결과를 얻게 되었다. 표현형에 따라 유의한 차이를 보이는 유전자 집단을 찾는 여러 방법들이 있지만, 대부분의 방법들이 집단에 속한 유전자들의 표현형에 따른 발현의 차이를 탐색하거나 유전자들 사이의 공발현 구조가 다른지 탐색하는 것이다. 본 연구에서는 특이발현과 특이공발현의 차이를 모두 고려하는 탐색방법을 제시하였고 p53이란 유전자 자료와 모의자료를 이용하여 제시한 방법의 성능을 알아 보았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.235-237
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• 2005

마이크로 어레이(micro array)로 표현되는 유전자 발현 패턴(gene expression pattern)들과 해당 유전자의 upstream에 위치한 DNA 서열 요소(motif)들은 유전자 발현에 밀접한 관련을 맺고 있는데 이들간의 매핑관계를 알아내는 것은 생물전산학 분야에서 중요한 문제 중 하나이다. 본 고에서는 유전자 발현 패턴 데이터와 해당 DNA에 포함된 것으로 알려진 모티프 프로파일에 대해 대응분석(correspondence analysis)을 수행하고 2차원 평면에 매핑하여 특정 유전자 발현과 밀접하게 관련된다고 여겨지는 후보 모티프를 시각적으로 직관적으로 동정하는 방법을 제시한다. 또한 유전자 발현 패턴은 일정한 길이로 나누어 가능한 모든 패턴에 대해 클러스터링을 행하여 이에 대한 인덱스로 데이터를 표현하여 패턴의 인식성과 발현 순차성을 높이는 반면 복잡도를 줄이도록 하였다. 실험에서 두가지 형태의 모티프 프로파일과 효모 Saccharomyces cerevisiae 포자형성 데이터 집합에 대하여 대응 분석을 통한 시각화된 결과를 이용해 유전자 발현과 깊게 관련되는 것으로 알려진 모티프들이 대응 유전자 발현과의 상관성이 잘 동정되고 있음을 알 수가 있다.

• 대한생식의학회:학술대회논문집
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• 대한불임학회 2001년도 제2차 연수강좌
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• pp.195-205
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• 2001

태반 영양배엽 (trophoblast)은 포유동물의 발생과정 중 가장 먼저 분화되는 세포로서, 자궁환경내에서 배아가 착상, 발생, 및 분화하기 위해서 반드시 필요한 태반을 형성하는 색심적인 세포이다. 영양배엽 세포의 분화과정중의 결함은 배아의 사산이나 임신질환 등의 치명적 결과를 초래한다. 하지만, 영양배엽 세포의 분화를 조절하는 분자생물학적인 메카니즘은 아직 규명되지 않고 있다. 영양배엽 세포의 분화를 조절하는 경로를 규경하기 위한 선결과제는 분화된 영양배엽 세포에서만 발현하는 많은 유전자들이 밝혀져야만 한다. 본 연구팀은 최근에 분화된 영양배엽 세포에서만 발현하는 두 종류의 새로운 유전자들을 찾았다. 한 종류는 homeobox를 보유하고 있는 조절 유전자 Psx이고, 다른 한 종류는 임신호르몬인 태반 프로락틴 라이크 단백질 유전자 PLP-C${\beta}$이다. 본 연구과제의 목표는 이들 유전자의 기능과 조절 메카니즘을 규명함으로써, 영양배엽 세포의 분화를 조절하는 조절경로를 밝히는 것이다. 이를 위하여 다음과 같은 일련의 연구를 수행할 것이다. 1) Psx 유전자가 분화된 영양배엽 세포에서만 발현케 하는 조절 메카니즘을 규명하기 위해 functional assays, in vitro footprinting, gel mobility shift assays, 생쥐형질전화, UV crosslinking, Southwestern blot 등의 방법을 통해 Psx 유전자의 cis-acting 요인과 trans-acting factor를 밝혀 분석한다. 2) 영양배엽 세포의 분화조절 경로를 규명하기 위해 random oligonuclotide library screening, DD-PCR, subtractive screening 등의 방법을 이용하여 Psx 유전자에 의해 조절되는 하부유전자를 밝힌다. 3) Psx 유전자를 knock-out시켜 영양배엽 세포가 발달 및 분화하는데 미치는 역할을 밝힌다. 4) Yeast two-hybrid screening방법을 이용하여 태반 프로락틴 유전자의 수용체를 찾아 이들의 신호전달 기전을 밝힌다. 제1차년 연구결과로서, mouse와 rat으로부터 각각 Psx 유전자의 genomic DNA를 클로닝하여, 유전자 구조를 비교한 결과, mouse Psx (mPsx2)는 4개의 exons으로 이루어져 있는 반면에, rat Psx (Psx3)는 3개의 exons으로 구성되어 있었다. 즉, rPsx3는 mPsx2의 exon1이 없었다. Notrhern blot과 in situ hybridization 분석에 의해 mouse와 rat에서 Psx 유전자가 다르게 발현 조절되는 현상을 밝혔다. 실제로 mPsx2와 rPsx3의 5'-flanking지역을 클로닝하여 염기서열 분석 결과 전혀 homology를 찾을 수 없었다. 또한, 이들 각각 promoter의 activity를 luciferase reporter를 이용하여 조사한 결과 Rcho-1 trophoblast cells에서 각기 다른 activity를 보여 주는 것을 발견하였다. Psx 유전자의 transcription start sites는 Primer extension에 의해 밝혔다. 또한 Psx2 유전자를 knock-out 시키기 위해 targeting vector를 Osdupde1에 제작하였다. 본 과제를 시작할 때 새로운 프로락틴 유전자 하나를 클로닝하여 이 유전자를 PLP-I라고 이름을 붙였다. 이 후 이 유전자 (PLP-I)는 PLP-C${\beta}$라고 이름을 붙이게 되었다. Mouse PLP-C${\beta}$ 유전자의 counterpart를 rat에서 찾아 염기서열을 비교한 결과 mouse와 rat에서 PLP-C${\beta}$유전자의 homology는 약 79% (amino acid level)였다. 본 연구과정을 통해 또 하나의 새로운 PLP-C subfamily member를 mouse로부터 클로닝 하였고, 이 유전자를 PLP-C${\gamma}$라 하였다. PLP-C${\beta}$와 PLP-C${\gamma}$의 발현 유형은 Northern blot과 in 냐셔 hybridization 분석에 의해 태반의 제한된 spongitrophoblast와 trophoblast giant cells에서만 발현하는 것을 밝혔다. 놀랍게도 이들 두 새로운 유전자는 alternative splicing에 의해 두 종류의 isoform이 있음을 밝혔다. PLP family member 유전자로서 splicing에 의한 isoforms을 보여 주는 유전자로는 PLP-C${\beta}$와 PLP-C${\gamma}$가 최초이다. 이들 isoform mRNAs의 발현 유형은 RT-PCR 방법을 이용하여 규명하였다. 또 하나의 새로운 발견은 PLP-C${\beta}$와 PLP-C${\gamma}$가 독특한 유전자 구조를 갖고 있었다. 즉, PLP-C${\beta}$는 exon3의 alternative splicing에 의해 5개 혹은 6개의 exons을 갖는 two isoforms이 생긴다. 반면에 PLP-C${\gamma}$는 exon2가 alternative splcing이 되면서 7개의 exons을 갖거나 6개의 exons을 갖는 isoforms을 만든다. 그리고, PLP-C${\gamma}$의 promoter activity를 trophoblast Rcho-l${\gamma}$ 세포주를 이용하여 PLP-C${\gamma}$ 의 1.5 kb 5'-flanking 지역이 trophoblast-specific promoter activity를 갖고 있음을 밝혔다. PLP-C${\gamma}$ 유전자의 transcription start site는 Primer extension에 의해 밝혔다. 제 1차 년도의 연구결과를 토대로, 2차년에서는 다음단계의 연구를 수행하고자 한다. 즉, 1) mPsx2와 rPsx3의 promoter를 비교분석 함으로서 mouse와 rat에서 Psx 유전자가 다르게 조절되는 메카니즘 규명, 2) Psx와 PLP-C 유전자의 promoter에 있는 cis-acting elements 탐색, 3) Psx2와 Psx3의 단백질을 이용하여 이들이 binding하는 target sequence 규명, 4) 제작한 Psx2 targeting vector를 이용하여 ES cells에서 Psx2 유전자 knock-out, 5) Psx 유전자를 과발현시키는 세포주를 만들고 Psx에 의해 조절되는 유전자 탐색, 6) 새로 밝히 PLP-C members 유전자들의 조절기전을 Rcho-1 세포주를 이용하여 여러 거지 성장인자와 다른 호르몬에 대한 반응을 탐색, 7) Psx와 PLP-C${\gamma}$ 유전자의 chromosomal mapping 등을 밝힐 것이다.

• Journal of Genetic Medicine
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• 제7권2호
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• pp.119-124
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• 2010

약 7,000 여개의 단일유전자질환이 보고되어 있지만 보고된 질환의 절반도 아직 원인 유전자가 밝혀지지 못한 상황이다. 그리고 기존에 밝혀진 원인 유전자의 돌연변이형들은 대부분 단백질을 코딩하는 부위의 돌연변이에 의하여 발생하고 있어서 인간 유전체에서 단백질을 코딩하는 엑손 부위만을 선별적으로 분리하여 염기서열을 분석하는 엑솜 염기서열 분석 방법은 희귀한 유전질환의 신규 원인 유전자 발굴을 위한 매우 효과적인 유전 분석법이 될 것이다. 엑솜은 전체 유전체의 약 1.5% 정도를 차지하고 있어서 매우 경제적으로 분석이 가능하다. 그리고 엑솜 염기서열 분석 방법은 엑솜 부위를 선별하는 기술과 대용량 염기서열 분석기술로 수행된다. Freeman-Sheldon 증후군의 원인 유전자를 엑솜 염기서열 분석 방법으로 발굴한 이후로 단일유전자질환의 원인 유전자 발굴을 위한 표준 분석법으로 엑솜 염기서열 분석방법이 사용되고 있다. 향후에는 엑솜 염기서열 분석 방법이 다양한 복합질병의 유전분석에도 활용되어 개인 맞춤의학의 실현을 앞당기는데 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.466-473
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• 2013

유전자 염기서열의 직접적인 변화 대신 염기의 수정 또는 변형을 통해 유전자 발현이 조절되는 후성유전은 크게 DNA 메틸화(methylation), 히스톤 변형(modification), ncRNA(non-coding RNA)에 의해 제어가 가능하다. 본 연구에서는 후성유전을 이해하기 위해 노화 관련 유전자를 대상으로 데이터베이스를 구축하고, DNA 메틸화를 중심으로 후성 유전학적 특성을 분석하였다. 유전자의 upstream 부위와 프로모터(promoter) 부위에 있는 CpG island(CGI)에 메틸화가 될 경우 유전자 발현을 억제하기 때문에 CGI를 중심으로 전체 유전자 그룹과 노화 관련 유전자 그룹간의 분포도를 비교 분석하였다. 또한 메틸화와 관련된 CGI로부터 얻은 메틸화 관련 motif 패턴을 이용하여 노화 유전자와의 관계를 분석하였다. 노화 관련 유전자의 CGI 분포는 전사인자 결합자리의 분포와 일치하였다. 본 연구에서 제공하는 DNA 메틸화 중심의 후성유전학적 정보는 노화 관련 유전자의 조절과 노화를 이해하는데 도움이 될 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권1호
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• pp.1-8
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• 2010

최근 마이크로어레이 데이터를 기반으로 두 개의 샘플 그룹간에 유의한 발현 차이를 나타내는 생물학적 기능 그룹을 검출하기 위한 유전자 집합 분석(gene set analysis) 연구가 많은 주목을 받고 있다. 기존의 유의 유전자 검출 연구와는 달리, 유전자 집합 분석 연구는 유의한 유전자 집합과 이들의 기능적 특징을 함께 검출할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 이유로 최근에는 PAGE, GSEA 등과 같은 다양한 통계적 방식의 유전자 집합 분석 방법들이 소개되고 있다. 특히, PAGE의 경우 두 샘플 그룹간의 유전자 발현 차이를 나타내는 스코어의 분포가 정규 분포임을 가정하는 모수적 접근 방식을 취하고 있다. 이러한 방법은 GSEA 등과 같은 비모수적 방식에 비해 계산량이 적고 성능이 비교적 우수한 장점이 있다. 하지만, PAGE에서 유전자 발현 차이를 정량화하기 위한 메트릭으로 사용하고 있는 AD(average difference)의 경우, 두 그룹간에 절대적 평균 발현 차이만을 고려하기 때문에 실제 유전자의 발현값 크기나 분산의 크기에 따른 상대적 중요성을 반영하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위해 실제 유전자의 발현값 크기나 그룹 내 샘플들의 분산 정보 등을 스코어 계산에 함께 반영하는 WAD(weighted average difference), FC(Fisher's criterion), 그리고 Abs_SNR(Absolute value of signal-to-noise ratio)을 모수적 방식의 유전자 집합 분석에 적용하고 이에 따른 유의 유전자 집합 검출 결과를 실험을 통해 비교 분석하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2012년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.355-356
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• 2012

후성유전은 DNA 염기 서열이 변화하지 않고 DNA의 메틸화(methyaltion) 및 히스톤 단백질의 변형(modification)등의 후천적 과정에 의해 유전자 발현이 조절되는 현상이다. 특히 DNA 메틸화 정도에 대한 패턴 분석은 후성유전을 이해하는 중요한 접근방법중 하나이다. DNA 메틸화 패턴 분석을 위해 발생에 관련된 123개 유전자들의 -5000bp ~ +200bp사이에 있는 DNA 염기 서열 정보를 추출하였다. 추출한 염기 서열 정보를 기반으로 기존에 알려진 메틸화 경향성 모티프와 메틸화 저항성 모티프를 모니터링 함으로써 발생관련 유전자들의 메틸화 모티프 패턴을 분석하였다. 결과적으로 메틸화 저항 모티프만이 발견되었고 따라서 메틸화 저항 모티프 패턴과 발생관련 유전자들의 상관관계를 분석하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.471-475
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• 2008

생명과학분야에서 마이크로어레이 기술은 세포에서의 RNA 발현 프로파일을 관찰할 수 있도록 함으로써 생명현상의 규명 및 약물개발 등에서 분자수준의 생명현상에 대한 관찰과 분석이 가능해지고 있다. 마이크로어레이 데이터분석에서는 특정한 처리나 과정에서 현저한 특성을 보이는 유전자를 식별하기 위한 분석뿐만 아니라 유전자 전체인 게놈수준에서의 분석도 이루어진다. 약물반응 실험에서는 약물에 대한 게놈수준의 발현 프로파일을 관찰하는 것도 많은 정보를 제공할 수 있다. 약물실험에서는 대조군과 실험군들간에 관심있는 상대적인 발현특성을 갖는 유전자군을 전체적으로 추출하는 것이 필요한 경우가 있다. 예를 들면 정상군은 두개의 실험군에 대해서 중간정도의 발현정도를 갖는 유전자군을 식별하는 분석을 하는 경우, 생물학적인 데이터의 특성상 절대값을 비교하는 방법으로는 유용한 유전자들을 효과적으로 식별해 낼 수 없다. 이 논문에서는 정상군과 실험군들의 발현정도값의 경향을 판단하기 위해서 각 유전자에 대해서 집단별 대표값을 선정하여 퍼지집합으로 집단의 값의 범위를 결정하고, 이를 이용하여 특성 패턴을 갖는 유전자들을 식별해내는 방법을 제안하고, 실제 데이터를 통해서 실험한 결과를 보인다.