• Journal of Plant Biotechnology
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• v.44 no.3
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• pp.264-270
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• 2017

Brassinosteroid (BR), a plant steroid hormone, plays a critical role in the growth and developmental processes through its canonical signaling and crosstalk with various internal and external signaling pathways. Recent studies have revealed the essential interplay mechanisms between BR and ABA during seed germination and early seedling establishment. However, molecular mechanisms for this important signaling crosstalk are largely unknown. To understand the crosstalk between BR-mediated signaling pathways and ABA functions during early seedling development, we carried out a comparative genome-wide transcriptome analysis with an Agilent Arabidopsis $4{\times}44K$ oligo chip. We selected and compared the expression patterns of ABA response genes in ABA-insensitive bes1-D mutant with wild type seedlings on which ABA was exogenously applied. As a result, we identified 2,353 significant differentially expressed genes (DEGs) in ABA-treated bes1-D and wild type seedlings. GO enrichment analysis revealed that ABA signaling, response, and metabolism were critically down-regulated by BR-activated signaling pathways. In addition, the genome-wide transcriptome analysis data revealed that BR-regulated signaling pathways were tightly connected to diverse signal cues including abiotic/biotic stress, auxin, ROS etc. In this study, we newly identified the molecular mechanisms of BR-mediated repression of ABA signaling outputs. Also, our data suggest that interplay among diverse signaling pathways is critical for the adaptive response of the plant to various environmental factors.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.11-16
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• 2006

세포의 활동은 단순히 하나의 유전자의 발현으로 설명되기보다 여러 유전자와 그로 인해 생성된 단백질의 상호 작용에 의해 나타난다. 또한 마이크로어레이 실험을 통해 세포 내의 유전자 발현에 대한 정보를 알 수 있게 되고, Chromatin IP 마이크로어레이 실험을 통해 신뢰도가 높은 유전자 발현 조절 관계 데이터를 얻을 수 있게 되면서, 유사한 기능과 유사한 발현 패턴을 보이는 유전자들을 그룹으로 묶어 유전자 모듈로 규정하고 이를 하나의 유전자 조절 네트워크로 구성하고, 분석하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 ChIP 실험 데이터와 유전자 발현 데이터를 이용하여 지역 정렬을 수행해 하나의 유전자 모듈을 조절하는 조절 프로그램을 예측하는 알고리즘에 대해 기술한다. 조절 프로그램은 유전자 조절 모듈을 조절하는 조절자들의 역할 및 발현 여부에 따른 유전자 조절 모듈 내 유전자들의 발현을 설명할 수 있는 것이다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.59-60
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• 2014

노령화 사회와 함께 대두된 골다공증을 가정에서 저렴하고도 손쉽게 조기 진단할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 네트워크 기반 골다공증을 손쉽게 진단하기 위해 관련 단백질을 추출하고 네트워크로부터 핵심 모듈을 찾아 조기 진단키트의 타깃을 제공하고자 하였다. 먼저 골다공증 관련 유전자를 OMIM database로부터 추출하고 HPRD로부터 단백질 상호작용 정보를 추가하여 골다공증 관련 단백질 네트워크(1,594 노드 및 2,160 링크)를 구축하였다. 네트워크상 Degree가 높은 단백질을 선별하고, 복잡한 네트워크를 단순화하는 알고리즘인 MCODE를 사용하여 핵심 모듈을 추출하여 핵심 단백질을 확보하였다. 또한 네트워크 자체를 KEGG PATHWAY에 적용시켜 골다공증 관련 단백질의 경로 중심의 핵심단백질을 추출하였다. 이러한 연구 결과를 비교하여 공통적으로 나타나는 핵심 단백질을 타깃으로 골다공증을 손쉽고 간편하게 조기 진단할 수 있는 실마리를 제공하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.27-28
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• 2017

다양한 위상학적 관계(topological relation)를 분석하는 네트워크 분석은 복잡한 데이터에서 숨어있는 특성과 사실을 발견하는 기술로 최근 빅데이터 분야에서 데이터 분석 핵심 기술로 급부상하고 있다. 본 연구에서는 질병연구에 핵심적인 생물학적 네트워크의 생성 및 사용자 친화적인 네트워크 분석시스템을 개발하였다. 개발한 시스템은 PubMed에서 특정 질병과 관련있는 논문 요약 정보를 자동 수집후 텍스트마이닝을 통해 질병 관련 화합물, 유전자 그리고 상호작용 정보를 추출해 생물학적 네트워크를 생성하는 기능을 제공한다. 또한, 연구자가 손쉽게 생성된 네트워크에 대한 검색 및 다차원 분석을 수행할 수 있는 기능을 제공한다. 마지막으로 개발한 시스템의 우수성을 입증하기 위해 크론병(Crohn's Disease)에 대한 적용사례를 소개한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.10
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• pp.616-625
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• 2015

Currently, oriental medicine research is focused with modern research technology and validate it's various biochemical effect by combining with molecular biology technology. But there are few searching system for finding biochemical mechanism which is related to major compounds in oriental medicine. In this research, we aimed developing korean herb database based on text-mining system by analyzing PubMed data. We have developed prototype system for searching chemical, gene and biological relation in oriental medicine. It is characterized by modern oriental medicine research trend with major chemical, gene and protein information. Analysis results can be searched on the prototype system with visualization of the biological interactions.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06a
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• pp.41-42
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• 2008

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.295-297
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• 2004

유전자의 생물학적 기능을 밝히고 세포 내 상호작용을 이해하는 것은 post-genome era의 가장 중요한 작업 중 하나이다. 이러한 세포 내 상호작용은 복잡한 생화학적 네트워크를 형성하게 되며 그 중 Metabolic pathway(대사 경로)는 생물 시스템을 이해하는데 가장 중요한 부분을 차지하게 된다. 대사 경로를 분석하기 위하여 분자의 기능 및 생화학적 프로세스에 대한 정보를 데이터베이스에 저장.관리해야하고, 사용자의 다양한 질의에 대하여 관련정보를 검색하여 GUI환경에서 제공해야 한다. 이 논문은 대사 경로 정보를 객체 데이타베이스 형태로 모델링하여 구축하고, 사용자가 관심있는 정보를 SBML형태로 제공하는 대사경로 데이타베이스의 설계 및 구현에 관해 다룬다.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2004.11a
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• pp.286-295
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• 2004

생물학적으로 의미 있는 결과를 도출하기 위해서는 많은 실험 데이터가 필요하다. 최근에는 마이크로 어레이 실험 기술이 발달함에 따라 대량의 데이터를 얻을 수 있게 되었고, 이로 인해서 데이터를 체계적으로 관리하고 필요한 정보를 습득할 수 있는 시스템이 필요하게 되었다. LIMS(Laboratory Information Management System) 는 이러한 요구 조건을 충족시키기 위한 시스템으로 기존의 파일 시스템에 의존해서 비효율적으로 실험 데이터를 관리해 오던 것을 체계적이고 효율적으로 관리해 주기 위한 시스템이다. 대량의 유전자 발현 데이터의 생산은 유전자의 조절 네트워크 예측을 가능하게 하였다. 유전자간의 상호 작용을 분석하는 것은 세포의 활동을 이해하는데 매우 중요한 요소라고 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 LIMS 기능과 유전자 조절 네트워크 분석 시스템을 통합하여 사용자가 쉽게 데이터를 공유 및 습득할 수 있으며 편리한 사용자 인터페이스를 이용하여 컴퓨터에 익숙하지 않은 실험들도 쉽게 사용할 수 있는 GELIM(an Integrated system with GEnetic network analyzer and LIMs) 을 소개한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.46 no.6
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• pp.44-55
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• 2009

Diagnosis of diseases using gene expression data obtained from microarray chip is an active research area recently. It has been done by general machine learning algorithms, because it is difficult to analyze directly. However, recent research results about the analysis based on the interaction between genes is essential for the gene expression analysis, which means the analysis using the traditional machine learning algorithms has limitations. In this paper, we classify the gene expression data using the hyper-network model that considers the higher-order correlations between the features, and then compares the classification accuracies. And also, we present the new hypo-network model that improve the disadvantage of existing model, and compare the processing performances of the existing hypo-network model based on general sequential processor and the improved hypo-network model implemented on parallel processors. In the experimental results, we show that the performance of our model shows improved and competitive classification performance than traditional machine learning methods, as well as, the existing hypo-network model. We show that the performance is maximized when the hypernetwork model is implemented on our parallel processors.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.9
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• pp.3952-3961
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• 2012

Developing computational methods for identifying cell cycle-regulated genes has been one of important topics in systems biology. Most of previous methods consider the periodic characteristics of expression signals to identify the cell cycle-regulated genes. However, we assume that cell cycle-regulated genes are relatively active having relatively many interactions with each other based on the underlying cellular network. Thus, we are motivated to apply the theory of multivariate phase synchronization to the cell cycle expression analysis. In this study, we apply the method known as "Self-Organizing Maps with statistical Phase Synchronization (SOMPS)", which is the combination of self-organizing map and multivariate phase synchronization, producing several subsets of genes that are expected to have interactions with each other in their subset (Kim, 2008). Our evaluation experiments show that the SOMPS algorithm is able to detect cell cycle-regulated genes as much as one of recently reported method that performs better than most existing methods.