한국생물정보시스템생물학회 2006년도 Principles and Practice of Microarray for Biomedical Researchers
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pp.116-123
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2006
생물체의 cDNA를 유리기판위에 고밀도로 첨착 시킨 유전자 칩과 정량적인 방법으로 개별 유전자 발현을 진단 가능한 Real- time PCR (실시간 고분자중합연쇄반응 기술) 기법은 첨단 의학분야와 신약개발 및 독성유전체 연구분야에 활발히 도입되고 있는 기술이다. 본 발표의 첫 번째 부분에서는 유전자칩 에서 얻어진 유전자 발현패턴분석에 기반한 바이오마커 선정 및 real time PCR에 의한 확증 관련 기술 과 유전자칩에서 얻어지는 수많은 데이터를 재정렬 및 다양한 분석기법과 display기술을 활용하여 광범위한 화학물질에 대한 독성효과 분석을 가능하게 해주며, 특정 독성물질에 대한 관련유전자 그룹 발견 및 독성영향에 따른 분류방법에 관한 결과를 발표할 것이다. 또한 바이오마커 활용의 하나로 박테리아세포 기반 바이오센서 제작및 세포칩 개발등에 대한 결과도 추가될 것이다. 두 번째 부분에서는 non-model organism(유전체정보가 확보되지 않은 생물체)인 송사리를 이용하여 새로운 2K 유전자칩을 개발하고, 여기서 각종 화학물질에 대하여 얻어진 수많은 유전자칩 분석 데이타를 활용하여 각각의 화학물질이 보여주는 독성효과를 매우 효과적이고 쉽게 이해할 수 있는 display기술을 개발, 적용함으로써 유전자칩 발현에 기반한 화학물질 독성 screening 및 specificity discrimination을 가능케 하는 예가 발표될 것이다. 이 연구에서 개발한 송사리 유전자칩은 간조직의 RNA를 직접 cDNA화 하는 방식을 취하고 있어 전체 송사리의 유전정보를 필요로 하지 않아 비용 및 효율에서 전체 송사리의 유전정보를 얻는 비용과 노력을 취하지 않고 간에서 발생하는 독성학적 영향 및 유전자의 발현정도를 정밀하고 효율적인 방법으로 얻어 낸다. 현재 2000여개의 cDNA유전자중 50%이상의 유전자가 17베타에스트라디올, 페놀, 노닐페놀, 비스페놀, 감마레이조사, 잔류약품중 이보프란, 다이클로펜악, 농약중의 파라???R, 돌연변이 유발물질 중의 이티비알, 금속류중의 카드뮴을 통해 발현양상과 특정 캐미칼별 발현 특이성이 조사되었고, 이들 유전자는 염기서열 분석을 통해 염기서열이 분석되었으며, 미국 NCBI의 유전자 은행과의 비교를 통해 일부유전자는 새로운 유전자로 밝혀지고 있다. 또한 이 발표에서는 소염진통제계열 의약품인 dichlofenac 이 송사리의 각종 조직에 미치는 독성영향을 Real-time PCR을 이용하여 대표적 스트레스 유전자의 발현에 미치는 영향에 대한 분석 예가 발표될 것이다.
바이오칩을 이용하여 유전자를 분석하는데 이때 바이오 칩 분석 시스템을 이용한다. 바이오 칩은 유전자와 실험의 두 축으로 이루어져 있으며 바이오 칩 분석 시스템을 사용하여 바이오 칩에서 자료를 추출하고 필요한 정보를 얻기 위해 데이터를 분석하는 시스템이다. 데이터를 분석하는 기법 중 클러스터링을 사용하는데 유사한 유전자들을 찾아 내어 정해놓은 클러스터로 정의한다. 같은 클러스터 안에 있는 유전자들은 서로 비슷한 성질을 가지고 있기 때문에 사용자들은 이 바이오 칩 으로부터 나온 정보를 효율적이게 사용할 수 있다. 더욱 효율적으로 사용하기 위해 본 논문에서는 방대한 양의 데이터의 최적화에 효율적인 생태계 모방 알고리즘 Particle Swarm Optimization을 이용하여 데이터들을 클러스터링을 하여 분류하는 시스템을 기술하고 있다.
DNA microarray 칩은 신약 개발, 유전적 질환 진단, Bio-molecular 상호작용 연구, 유전자의 기능연구 등 폭넓게 사용되고 있다. 이 논문은 cDNA mimcroarray 데이터를 분석하기 위한 웹형태의 시스템 개발에 대한 내용을 다룬다. 하나의 cDNA microarray에는 수 백에서 수 만개의 유전자가 심어져 있으며, 데이터를 분석할 때 대량의 데이터와 다양한 형태의 오류로 인해서 데이터간의 차이를 보정하는 분석 도구와 통계적 기법들이 사용되어야 한다. 본 논문에서는 가상 칩 뷰어를 이용하여 실제 microarray 데이터의 foreground intensity에서 백그라운드의 intensity를 제거하여 일반화된 칩 이미지를 생성한다. 이 가상 칩 뷰어는 여러 가지 필터효과와 서로 다른 두 형광의 차이를 조정하는 global normalization 기법을 사용하여 발현 유전자 분석을 시각적으로 할 수 있고, 중복된 마이크로어레이 칩 데이터를 통하여 시간이 많이 걸리는 분석전 칩의 유효성을 검토할 수 있다. 칩 데이터의 normalization을 위한 통계 방법으로 R 통계 도구와 linear 모델을 사용하여 microarray 칩의 유전자 발현 양상을 분석한다. 통계적 방법을 사용하지 않은 데이터를 추출, 이 데이터의 패턴 그래프 그리고 발현 레벨을 분류하여 마이크로어레이의 각 스팟의 유효성 검토의 정확성을 높였다. 이 시스템은 칩의 유효성 검토, 스팟의 유효성 검토, 유전자 선정에 대해 분석의 용이성과 정확성을 높일 수 있었다.
21세기 초, 기침환자를 맞은 의사는 먼저 환자의 목구멍에 면봉을 넣은 다음 면봉에 묻은 무수한 미생물의 유전자를 바이오칩으로 점검한다. 5~6분 뒤 바이오칩은 기침의 '범인'을 밝히고 이 미생물이 특정한 항생제에 저항하는 유전자를 갖고 있는가의 여부도 가려낸다. 그래서 의사는 환자 개개인에게 정확하게 들어맞는 약을 처방할 수 있다.
유전자 칩의 정확성은 각 유전자들의 식별자로 활용되는 probe들에 의해 결정된다. 칩에 삽입되는 probe들은 반응오류를 피하기 위해 이중구조, 녹는점, 그리고 CG구조와 같은 요소들을 고려한다. 또한 다른 유전자들과의 교차반응을 최소화하기 위해 specificity를 고려한다. probe의 specificity 검증은 전체 유전자들에 대해 탐색해야 하므로 대규모 염색체에 대해서는 많은 계산이 요구된다. 본 논문에서는 specificity 검증을 위한 효율적인 알고리즘을 제시한다. 제시한 알고리즘은 해시테이블을 활용하여 probe가 specificity를 만족하지 못하게 하는 유전자 시퀀스들만을 탐색하여 비교한다. 제시한 알고리즘이 기존 알고리즘보다 효율적임을 실험결과를 통해 보인다.
바이오 칩 분석 시스템은 유전자와 실험의 두 축으로 이루어진 바이오 칩에서 자료를 추출하고 필요한 정보를 얻기 위해 데이터를 분석하는 시스템이다. 유전자 데이터를 효율적으로 분석할 수 있는 방법으로 바이오 칩 분석 시스템이 각광받으면서 데이터의 양과 종류가 방대해지고 메모리의 효율적인 사용과 이에 따른 속도 개선을 위해 임베디드 시스템이 필요해지고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 임베디드 시스템을 위한 PSO 기반의 군집화 알고리즘을 구현하였다. 방대한 양의 유전자 데이터를 분석하기 위해 생태계 모방 알고리즘인 Particle Swarm Optimization 알고리즘과 비슷한 유전자의 분류를 위한 기법으로 군집화를 사용하여 유전자 데이터의 통합 분석 시스템을 구현, 사용자에게 더욱 효율적으로 정보를 제공한다. 본 논문에서는 방대한 양의 데이터의 최적화에 효율적인 생태계 모방 알고리즘 Particle Swarm Optimization 을 이용하여 데이터들을 군집화하는 알고리즘을 임베디드 시스템을 위해 구현한 방법을 기술하고 있다.
DNA칩의 성능은 칩을 구성하는 probe에 의해 결정된다. 좋은 probe는 homogeneity, sensitivity, specificity와 같은 속성을 갖추어야 한다. 이중 specificity는 probe의 특정 유전자에 대한 선별적 결합 능력을 나타내는 것으로 이를 계산하는데 가장 많은 시간이 요구된다. 본 논문은 유전자의 개별 후보 probe들에 대한 선정 작업을 실행하기 전에 q-gram을 이용하여 비교가 필요한 유전자들만을 전체 유전자의 길이가 n인 경우 O(1/$4^an^2$)의 시간에 선별하는 전처리 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘을 사용함으로써 기존 방법들보다 빠른 probe 선정이 가능함을 실제 데이터를 사용하여 보인다.
BioMEMS(Micro Electro Mechanical System)기술은 MEMS 기술을 바이오 분야에 적용함으로써 극소량의 체액(피 타액 등)으로 각종 진단 검사를 신속하게 처리할 수 있어, 기존 중대형 의료기기의 소형화, 고기능화 및 저렴화가 가능하게 하는 기술이다. 최근 유전자 정보가 규명되면서, 정보통신기술과 접목이 더욱 가속화되고 있고, 인간의 유전자 정보를 활용한 새로운 의약품 개발과 유전자 진단기기나 의료 시술이 눈부시게 발달하고 있다. 이 글에서는 바이오칩에서 큰 주목을 받고 있는 분야인 랩 온 어 칩, 특히 감염질환인 인플루엔자 등의 진단을 위한 연구 동향을 살펴본다.
유전자 칩의 정확성은 각 유전자들의 식별자로 활용되는 probe들에 의해 결정된다. 일반적으로 칩을 구성하는 probe들은 반응 오류를 예측하기 위해 이중구조와 녹는점과 같은 요소들을 고려한다. 또한 다른 유전자들과의 교차반응을 최소화하기 위해 각 probe들의 specificity도 고려되어야 한다. probe가 specificity를 보장하는지 검증하는 것은 전체 유전자들을 탐색해야 하므로 대규모 인간염색체에 대해서는 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 specificity를 만족하는 probe들을 선택하는 효율적인 알고리즘을 제시한다. 제시한 알고리즘은 해시 테이블을 활용하여 probe가 specificity를 만족하지 못하게 하는 유전자 시퀀스들만을 탐색하여 비교한다. 제시한 알고리즘이 기존 알고리즘보다 효율적임을 실험결과를 통해 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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