배경 및 목적 : Multidrug Resistance-1 (MDR1) 유전자는 다약제내성에 관여하는 P-glycoprotein을 암호화한다. MDR1 유전자의 다형성은 P-glycoprotein의 발현과 기능의 차이를 일으켜 항암화학요법 반응에 영향을 미칠 수 있을 것이다. 저자들은 소세포폐암 환자에서 MDR1 유전자의 다형성과 일배체형에 따른 항암화학요법에 대한 반응을 조사하였다. 대상 및 방법 : 경북대학병원에서 병리적으로 소세포폐암으로 진단받고 etoposide-cisplatin 항암화학요법을 받은 54명을 대상으로 하였다. 전혈 5cc에서 DNA를 추출하고 PCR-RFLP법을 통해 MDR1 유전자 엑손 21의 2677G>T 다형성과, 엑손 26의 3435C>T 다형성을 조사하고 다형성과 일배체형에 따른 항암화학요법의 반응을 조사하였다. 결 과 : 2677G>T 유전자형에 따른 항암화학요법의 반응은 유의한 차이가 없었다. 3435 CC 유전자형은 3435 CT+TT 형에 비해 치료 반응율이 유의하게 높았다 (P = 0.025). 유전자형 분석 결과와 일치되게 2677G/3435C 일배체형은 다른 일배체형에 비해 치료반응을 보이는 경우가 유의하게 많았다 (P = 0.015). 결 론 : 소세포폐암에서 MDR1 유전자의 2677G>T와 3435C>T 다형성 및 이들 다형성의 일배체형은 etoposide-cisplatin 항암화학요법의 반응을 예측할 수 있는 지표로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.
한반도 고유종인 묵납자루(Acheilognathus signifer)로부터 metallothionein(MT) 유전자를 분리하고 그 유전자 구조와 발현 특징을 분석하였다. 묵납자루 MT cDNA는 20개의 시스테인(cysteines)을 포함한 60개의 아미노산을 암호화하고 있었고, 이들 시스테인 잔기들의 위치는 잉어목 어류에서 잘 보전되어 있었다. 묵납자루 MT 유전자는 3개의 exon과 2개의 intron으로 구성되어 있었으며 intron영역은 A/T조성 빈도가 높았다. 생물정보 분석법을 통해 묵납자루 MT 유전자의 프로모터 영역은 중금속 조절 빛 스트레스/면역관련 조절에 관련한 다양한 전사 조절인자들의 부착 위치들이 보유하고 있는 것으로 예측되었다. Real-time RT-PCR 분석법을 이용한 묵납자루 MT mRNA의 조직 별 발현 수준을 조사한 결과, 난소와 장 조직에서의 발현 수준이 가장 높았으며 성장과 근욕 조직에서의 발현 수준이 가장 낮은 것으로 확인되었다. 구리를 이용한 중금속 노출 실험(구리 농도 $0.5\;{\mu}M$을 이용, 48 시간 동안 침지 처리)을 통하여 간 조직에서 MT mRNA 발현이 가장 많이 유도되었고(3.5배 이상), 비장, 신장 및 아가미에서도 유의적인 발현양의 증가(1.5~2.5배)가 관찰되었다. 그러나 뇌 및 장 조직에서는 MT 발현양의 변화가 없었다. 본 연구 결과는 향후 멸종위기 고유종인 묵납자루의 중금속 관련 스트레스 연구에 유용한 기초 자료를 제공할 수 있으리라 기대된다.
AcNPV와 BmNPV를 배양세포주에서 동시감염시켜 선발한 숙주범위가 넓어진 재조합 바이러스인 RecB-727과 RecS-A6의 분자생물학적인 특성들을 조사하였다. 재조합 바이러스의 LT50 값을 조사한 결과, RecS-A6는 모바이러스인 BmNPV 보다 비교적 낮은 병원성을 보았으나 RecB-727은 거의 비슷한 수준의 높은 병원성을 나타내었다. 재조합 바이러스 DNA를 분리하여 모바이러스 DNA와 함께 제한효소 패턴을 비교한 결과 DNA 수준에서 재조합이 일어났음을 확인할 수 있었으며, 일부 유전자의 재조합을 예측할 수 있었다. 또한 p10 유전자에 대한 Southern blot 분석 결과 RecB-727의 p10 유전자는 AcNPV에서 유래되었으며, RecS-A6는 BmNPV의 p10 유전자를 갖고 있는 것으로 추정된다. 재조합 바이러스의 숙주범위 확장에 중요한 역할을 하는 것으로 알려진 DNA helicase 유전자 내의 HindIII-SacI 0.6kb 부위에 대하여 약 250 bp의 염기서열을 조사한 결과, 이 부위의 염기서열은 BmNPV helicase의 염기서열과 동일하였다.
인체 DNA topoisomerase는 DNA를 단일 또는 두 가닥을 일시적인 절단을 촉매하여 DNA의 topological 문제를 조절함으로써, DNA 복제, 전사, 재조합과 유사분열 과정 등에 관여한다. 이 효소는 많은 항생, 항암제의 표적효소로서 널리 알려져 있으며, 이들 유도체를 이용한 다양한 억제제의 개발과 임상적 응용에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 실험에서는 인체 백혈병 HL-60 세포에서 topoisomerase 억제제가 topoisomerase 기능 활성과 유전자 발현을 조절하는지를 규명하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 연구 방법은 HL-60세포에 topoisomerase type I과 type II의 대표적 억제제인 10-hydroxycamptothecin (10-CPT)과 doxorubicin을 투여한 후 total RNA를 분리하였고, 10K-oligo-nucleotide microarray 방법으로 분석하여 유전자의 발현 양상을 조사하였다. 연구 결과에 의하면 10-CPT 또는 doxorubicin을 투여한 HL-60세포에서의 유전자 발현 양상은 주로 signal transduction, cell adhesion, cell cycle, cell growth, cell proliferation, cell differentiation, transcription 및 immune response 등과 관련이 있었다. Topoisomerase type I의 억제제인 10-CPT를 HL-60 세포주에 투여 하였을 때 type I으로 분류되는 topoisomerase III${\alpha}$, III${\beta}$ 및 I의 발현은 증가하였으나 type II인 topoisomerase II${\alpha}$와 II${\beta}$의 유전자의 발현은 감소되었다. 반대로 type II의 억제제인 doxorubicin을 투여하였을 때는 앞의 결과와 상반된 topoisomerase II${\alpha}$와 II${\beta}$의 유전자의 발현이 현저히 증가되었으며, topoisomerase III${\alpha}$와 III${\beta}$의 mRNA의 발현은 약간 감소하는 양상을 보였으나 의미 있는 차이는 없었다. 이 연구 결과는 앞으로 항암제의 기전을 밝히고 약물에 대한 치료 반응을 예측하고 새로운 약제 개발에 기초자료가 될 것으로 여겨진다.
북한강 수역에서 가장 많이 검출되는 Microcystin (MC)을 대상으로 하여 MC 생합성 유전자(mcyA gene), 남조류 세포밀도, MC 농도 사이의 관계를 분석하여 RNA-MC 환산식을 도출하고 남조류 세포 내 존재하는 MC 농도를 예측하였다. 북한강 수역에서 mcyA 유전자는 묵현천 합류 이후 북한강 하류 지점에서 주로 발견되었으며 평균적으로 다른 지점보다 높은 copy number가 발견되었다. 북한강 상류 의암호 수역의 경우, 공지천 지점에서 mcyA 유전자 copy number가 증가하였으며 9월 이후 북한강 수역 전체에서 mcyA 유전자 copy number는 감소하였다. mcyA gene expression은 상류와 하류 수역의 시·공간적 차이가 존재하였으며 여름철 짧은 시기에 집중적으로 발현하였다. mcyA gene expression 양은 MC 농도와 상관성이 매우 높을 뿐만 아니라 MC을 생합성하는 것으로 알려진 Microcystis aeruginosa와 Dolichospermum circinale의 세포밀도와도 통계적으로 유의한 상관성이 존재하였다. RNA-MC 관계를 기반으로 도출된 6개의 환산식은 통계적 유의성을 보이며(p<0.05) 0.9 이상의 높은 상관계수(r)를 나타냈다. eRNA에 존재하는 MC 생합성 유전자 발현량은 수중의 남조독소 물질 합성을 판단하고 유전자의 활성 정도를 빠르게 정량하여 MC 발생 조기경보에 충분히 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
조류의 난포 성장은 호르몬의 작용에 따라 크기가 달라져 각각의 단계를 이루며 성장하게 된다. 난의 성숙에 관련된 유전자는 난 단백질 생산과 산란률에 밀접한 관련이 있으며, 이를 유전자 발현 측면에서 심도 있는 고찰이 필요가 있다. 본 연구는 NGS를 이용한 RNA-seq 데이터를 이용하여 유전자의 발현량과 유전자 상호 구조에 대한 분석을 실시하여 난의 발달 과정에 필요한 유전자군을 조사하였다. 본 실험에 사용된 개체는 한국 재래계 흑색계통이 사용되었고, 비교조직은 미성숙란과 성숙란의 RNA를 추출하여 유전자의 발현 양상을 살펴봄으로 난의 성숙에 필요한 유전자의 발현 양상을 보고자 하였다. 실험을 위해 Total RNA를 추출하였고, HiSeq 2000 platform을 사용하여 염기서열을 분석하고, Tuxedo Protocol과 DAVID 프로그램을 통해 유전자의 기능과 상호간의 연관관계를 예측하였다. 탐색된 유전자군은 미성숙란과 성숙란 간에 많은 차이를 보이고 있는 유전자군을 탐색한 결과, 315개의 발현이 다르게 나타나는 것으로 보이고 있으며, GO 분석을 통하여 기능면에서 미성숙란과 성숙란에서 확연히 구분되는 유전자 발현 양상을 확인할 수 있었다. 이들 결과를 통하여 향후 난성숙 과정을 이해하고, 계란 품질 향상을 위한 마커 개발을 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
항정신병 약물의 치료 반응을 예측해 줄 수 있는 유전자 지표를 찾기 위한 최근의 많은 약물유전학 연구들은 일관된 결과를 보고하지 못하고 있다. 본 연구는 항정신병 약물의 치료 반응과 도파민 D2, D3 및 D4 수용체 유전자 다형성과 관련성을 조사하였다. 연구 대상은 18~60세에 해당되면서 정신분열병의 DSM-IV 진단기준을 만족하고 본 연구에 대해 서면 동의한 국립부곡병원의 입원 환자 200명이었다. 연구는 대상자들의 입원 당시 병록지를 검토하여 후향적으로 이루어졌다. 대상자들은 퇴원할 당시를 기준으로 약물치료 반응 정도에 따라'반응군'과'비반응군'으로 구분되었으며 양군 사이의 도파민 수용체 유전자 다형성 차이를 비교하였다. 대상자 200명 중에서 188명(94%)이 비전형 항정신병 약물을 사용하였고 반응군은 141명(70.5%)이었다. 도파민 D2 수용체 유전자 Ser311Cys 다형성, 도파민 D3 수용체 유전자 Ser9Gly 다형성, 도파민 D4 수용체 유전자 exon III의 48개 염기반복 다형성에서 반응군과 비반응군 사이의 대립유전자 및 유전자형 빈도의 차이를 보이지 않았다. 결론적으로 본 연구에서는 항정신병 약물의 치료 반응과 도파민 D2 수용체 유전자 Ser311Cys 다형성, 도파민 D3 수용체 유전자 Ser9Gly 다형성, 그리고 도파민 D4 수용체 유전자 exon III의 48개 염기반복 다형 성과는 연관성이 없었다. 향후에는 단일의 항정신병 약물에 대한 전향적인 방법의 통제된 연구가 필요하다.
소프트웨어 개발 초기 단계의 문제점이 개발 후반부 산물의 품질에 심각한 영향을 미치기 때문에 설계 명세를 이용하여 결함경향성이 많은 부분을 예측하는 위험도 예측 모델은 전체 시스템 개발비용을 낮추는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 이러한 예측 모델은 결과 산물이 매우 크고 실행 정확성이 요구되는 통신 소프트웨어 같은 실시간 시스템 설계에 더욱 필요하다. 판별분석, 인공신경망, 분류트리 등의 기법들을 이용한 모델들이 제안되었으나 이들은 결과에 대한 원인 분석의 어려움, 낮은 확장성 등의 문제점들을 지니고 있었다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 모델인 GAM을 제안한다. GAM은 위험도 함수를 만들어 내므로 기존의 분류 모델들과는 다르게 설계 개체의 위험도 비교에도 사용가능하다. 여러 내부 특성들과 예측 정확도 비교를 통해 GAM을 잘 알려진 예측 모델인 역전파 신경망 모델(BPM)과 비교하였다.
MicroRNA (miRNA)는 약 22 nt의 작은 RNA 조각으로 이루어져 있으며 stem-loop 구조의 precursor 형태에서 최종적으로 만들어 진다. miRNA는 mRNA의 3‘UTR에 상보적으로 결합하여 유전자의 발현을 억제하거나 mRNA의 분해를 촉진한다. miRNA를 동정하기 위한 실험적인 방법은 조직 특이적인 발현, 적은 발현양 때문에 방법상 한계를 가지고 있다. 이러한 한계는 컴퓨터를 이용한 방법으로 어느 정도 해결될 수 있다. 하지만 miRNA의 서열상의 낮은 보존성은 homology를 기반으로 한 예측을 어렵게 한다. 또한 기계학습 방법인 support vector machine (SVM) 이나 naive bayes가 적용되었지만, 생물학적인 의미를 해석할 수 있는 generative model을 제시해 주지 못했다. 본 연구에서는 우수한 miRNA 예측을 보일 뿐만 아니라 학습된 모델로부터 생물학적인 지식을 얻을 수 있는 Bayesian network을 적용한다. 이를 위해서는 생물학적으로 의미 있는 특질들의 선택이 중요하다. 여기서는 position weighted matrix (PWM)과 Markov chain probability (MCP), Loop 크기, Bulge 수, spectrum, free energy profile 등을 특질로서 선택한 후 Information gain의 특질 선택법을 통해 예측에 기여도가 높은 특질 25개 와 27개를 최종적으로 선택하였다. 이로부터 Bayesian network을 학습한 후 miRNA의 예측 성능을 10 fold cross-validation으로 확인하였다. 그 결과 pre-/mature miRNA 각 각에 대한 예측 accuracy가 99.99% 100.00%를 보여, SVM이나 naive bayes 방법보다 높은 결과를 보였으며, 학습된 Bayesian network으로부터 이전 연구 결과와 일치하는 pre-miRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.
이 연구에서는 한정된 데이터베이스를 바탕으로 콘크리트 물성 예측 모델을 만들어 최적 배합을 구할 때, 탐색 범위를 한정된 데이터베이스로 제안함으로써 보다 신뢰성 있는 콘크리트 배합을 제시할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 각 구성 재료의 가능한 모든 영역을 포함하는 데이터베이스를 구축하지 않고 최적화 과정에서 탐색 범위를 한정된 데이터베이스로 제안함으로써 콘크리트 물성 예측 모델이 신뢰성을 확보할 수 있게 된다. 이 연구에서 이러한 영역을 유효영역으로 정의 하였다. 제안한 기법은 유전자 알고리즘, 인공신경회로망, 그리고 최소 볼록 집합을 이용하여 구현하였으며, 이 방법의 타당성을 검증하기 위하여 주어진 강도 조건을 만족하면서 최저의 가격으로 제조할 수 있는 배합을 찾는 최적화 문제에 적용하였으며 검증 실험을 수행하였다. 실험 결과 데이터베이스의 영역 특성을 반영하는 제안한 기법을 통하여 보다 정확하고 신뢰성 있는 최적 배합을 찾을 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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