분자 생물학(computational molecular biology) 분야에서 DNA 염기 서열 배치 알고리즘은 다양한 방법으로 개선되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 DNA 염기의 품질 정보(quality information)를 이용한 DNA 염기 서열 배치 방법을 개선하기 위하여 퍼지 논리 시스템(fuzzy logic system)과 DNA 염기 서열 단편의 특징을 적용한 품질 정보와 퍼지 추론 기법을 이용한 DNA 염기 서열 배치 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘은 Needleman-Wunsch가 제안한 전역 배치 알고리즘에 각 DNA 염기의 품질 정보를 적용하여 DNA 염기 서열 배치 점수를 계산하였다. 그러나 전체 DNA 염기의 품질 정보를 이용하여 계산하기 때문에 DNA 염기 말단 부분의 품질이 낮은 경우에는 DNA 염기 서열 배치 점수를 계산하는 과정에서 오차가 발생한다. 본 논문에서는 기존의 품질 정보를 이용한 알고리즘을 개선하여 DNA 염기 서열의 말단 부위의 품질이 낮은 경우에도 정확히 서열을 배치할 수 있도록 한다. 또한 DNA 염기 서열 단편의 길이와 낮은 품질의 DNA 염기 빈도를 퍼지 논리 시스템에 적용하여 DNA 염기 서열 배치 점수를 계산하는데 적용되는 매핑 점수 인자(parameter)를 동적으로 조정한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 NCBI(National Center for Biotechnology Information)의 실체 유전체 데이터를 받아 성능을 분석한 결과, 제안된 알고리즘이 기존의 품질 정보만을 이용한 알고리즘 보다 DNA 염기 서열 배치에 있어서 효율적임을 확인하였다.
DNA 복제는 굉장한 정확도를 가지고 이루어진다. 하지만 내, 외부적인 여러 요인으로 돌연변이가 일어나기도 한다. 그 중 토토머화에 의해 치환 돌연변이가 일어난다는 가설은 오래전부터 그 가능성이 논의되어 왔고, 직접적인 증거를 찾으려는 노력도 있어 왔다. 토토머화에 의하여 DNA염기가 다른 형으로 변하면 왓슨-크릭 염기쌍 (아데닌-타이민, 시토신-구아닌이 수소결합한 염기쌍)이 아닌 다른 염기쌍이 생성될 수 있다. 이 염기쌍이 기준이 되어 DNA가 복제되기 때문에 결과적으로 전이 돌연변이(transition), 혹은 전환 돌연변이(transversion)된 염기쌍이 생성될 수 있다. 우리는 이런 사례 중에 염기쌍의 전이 돌연변이를 중심으로 연구하고자 한다. A-T염기쌍중 하나가 지배적인 아민형(amine form)이 아니라 이민형(imine form)으로 존재할 때 아민형과는 다른 수소결합이 가능해지며 보통 잘 생성되지 않는 A-C, G-T결합이 생성될 수 있다. 이후 그 염기쌍이 기준이 되어 DNA가 복제될 때에는 왓슨-크릭 염기쌍이 주로 생성되어 A-T염기쌍이 G-C 염기쌍으로 치환되는 DNA가닥이 생기게 된다. 우리는 이러한 과정을 에너지와 반응속도 측면에 집중하여 분석해보았다. 계산 결과, $A-C^*$, $A^*-C$, $G-C^*$, $G^*-C$의 염기쌍 생성이 왓슨-크릭 염기쌍과 비슷하거나 더 큰 정도로 에너지 면에서 유리하였으며 대부분의 돌연변이가 에너지 측면에서 보았을 때 $A-C^*$ 염기쌍을 통하여 생김을 알 수 있었다. 계산된 값은 약 $10^{-6}$ 정도의 빈도를 보였다.
본 논문에서는 대용량의 DNA 염기 배열의 정성 정보를 특징짓기 위한 새로운 가시화 방법을 제안한다. DNA 배열은 배열 자체가 방대한 양의 정보를 포함하고 있기 때문에 분석에 많은 어려움이 있다. 우리는 DNA 염기 배열들사이의 상사성 비교를 위해 DNA 염기 배열을 하나의 이미지 도메인으로 변환한다. 프로그램은 random walk plot으로 DNA 염기 배열을 가시화한 후에 k-convex hull로 단순화 시킨다. Random Walk plot은 염기배열을 평면상에 하나의 커브로 표현한다. k-convex hull은 walk plot으로부터 무의미한 부분을 제거함으로서 walk plot을 단순화한다. 이러한 방법은 유전공학자들에게 쉽게 DNA 배열의 특징을 인식하고 분류할 수 있는 직관을 제공한다. 실제 게놈 데이터로 실험한 결과는 논문에서 제안하는 방법이 긴 DNA 염기배열들 사이의 유사성 분석을 위해 좋은 가시화 도구임을 보여준다.
DNA(Deoxyribo Nucleic Acid)컴퓨팅은 생체분자를 계산의 도구로 이용하는 새로운 계산 방법으로 DNA 정보 저장능력과 DNA의 상보적인 관계를 이용하여 연산을 수행하는 방법이다. 최근에는 DNA 분자들이 갖는 강력한 병렬성을 이용하여 NP-Complete 문제에 적용하는 연구가 많이 시도되고 있다. Adleman이 DNA 컴퓨팅을 이용해 해결한 HPP(Hamilton Path Problem)와는 달리 TSP(Traveling Salesman Problem)는 간선에 가중치가 추가되었기 때문에 DNA 염기배열로 표현하기가 어렵고 또한 염기배열의 길이를 줄이기 위해 고정길이 염기배열을 사용할 경우 가중치가 커지면 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 스무딩 알고리즘(smoothing algorithm)을 사용하여 간선의 가중치를 일정한 비율로 줄인 다음 유전자 알고리즘을 사용하여 최적의 염기배열을 찾는 방법을 제안하였다.
한국산 도룡농, Hvnobius leechii의 7개 집단에서 mitochondrial DNA(mtDNA)의 변이가 조사되었다. MtDNA의 크기에서의 차이는 관찰되지 않았으나 제한효소 인식 부위에서의 차이가 조사되었다. MtDNA의 절편 양상은 각 집단에서 동일하게 나타났다. 제한 효소로 처리하여 얻어진 절편의 비교에서 종내 변이는 염기 치환에 의하여 발생한 것임이 분석되어졌다. 특히 하동과 제주 집단은 몇개의 제한 효소 인식 위치에서 나머지 5개 집단과 뚜렷한 차이를 보였다. 염기치환율(p값)은 공통 절편 비율(p값)을 토대로 하여 얻어졌으며 그 값은 0.004에서 0.064의 범위 내의 값으로 측정되었다. 하동과 제주 집단을 제외한 5개 집단의 비교에서는 비교적 낮은 침의 염기 치환율을 보였으나 제주와 나머지 집단들과의 비교에서는 염기치환율이 높게 측정되었다. 염기 치환율과 관련지어 염기 분화 연대를 측정한 결과 도룡뇽 7개 집단은 3개의 group으로 나뉘어 졌으며 이들은 약 188만년전에 분화된 것으로 사료되어 진다.
DNA 염기 서열 배치 알고리즘은 분자 생물학 분야에서 단백질과 핵산 서열들의 분석에서 중요한 방법이다. 생물학적인 염기 서열들은 그들 사이의 유사성과 차이점을 나타내기 위해 정렬된다. 본 논문에서는 기존의 DNA 염기 서열 배치 방법을 개선하기 위하여 DP(Dynamic Programming) 알고리즘의 비용증가( O (nm) ) 문제를 해결하는 Quadrant 방법과 품질 정보 및 퍼지 추론시스템(fuzzy inference system)을 적용한 DNA 염기 서열 배치 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 DNA 염기 서열 배치 알고리즘은 Quadrant 방법을 적용하여 Needleman-Wunsch의 DP 기반 알고리즘에서의 행렬 생성 단계에서 발생하는 불필요한 정렬 계산을 제거하여 전체 수행 시간을 단축하고, 각 DNA 염기 서열 단편 각각의 길이 차이와 낮은 품질의 DNA 염기 빈도를 퍼지 추론 시스템에 적용하여 지능적으로 갭 비용(gap cost)을 동적으로 조정한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 NCBI (National Center for Biotechnology Information)의 실제 유전체 데이터로 성능을 분석한 결과, 제안된 알고리즘이 기존의 품질정보만을 이용한 알고리즘보다 개선된 것을 확인하였다.
본 연구는 mt DNA의 D-loop 영역을 probe로 이용한 Southern blot hybridization 분석 기법을 이용하여 한우에서 mt DNA의 RFLP를 분석하고 RFLP marker가 유생산에 미치는 영향을 분석하여 산유량 관련 DNA marker를 개발하고자 수행하였다. Mt DNA의 D-loop 영역내 404번부터 15061까지 1142 bp 크기의 염기 서열 부위를 특이적인 primer를 이용하여 PCR로 증폭하였다. Mt DNA를 HpaII, BamHI, XbaI, HinfI, EcoRI, HindII 및 RsaI 7종류의 제한효소를 이용하여 각각 절단한 후 DIG로 표지된 D-loop probe를 이용하여 검출한 결과 XbaI, RsaI, BamHI 및 HpaII 4종류의 제한효소에서 각각 RFLP 다형성이 검출되었고 EcoRI, HindIII 및 HinfI 3종류 제한효소는 변이가 존재하지 않았다. 다유 계통과 저유 계통 선발 집단간의 각 제한효소별 RFLP type의 출현빈도를 비교한 결과 BamHI 및 RsaI 제한효소에서 두 집단간의 RFLP type의 출현율에 각각 통계적 유의성(P<.05)이 인정되었다. 다유 및 저유성으로 극단의 육종가 값을 갖는 두 계통의 mt DNA D-loop영역의 염기 서열을 비교 분석한 결과 441번째 염기가 G/C, 469번째 염기는 T/C, 503번째 염기는 C/T, 569번째 염기는 G/A, 614번째 염기는 C/A그리고 644번째 염기는 C/T로 각각 염기가 치환되었고 특히, 다유 계통 개체의 677번째의 A염기가 저유 계통 개체에서는 결실되어 있다는 사실이 확인되었다. 한편, 한우 암소의 유생산에 영향을 미치는 효과를 규명하기 위하여 mt DNA RFLP 형과 송아지 이유시 체중, 생시체중 및 비유량을 측정하여 얻어진 육종가의 성적을 근거로 통계 분석한 결과 XbaI 제한효소의 RFLP type이 산유 능력 육종가와 유의적인 관련성이 확인되었다 (P<05). 즉, RFLP A type을 갖는 축군의 평균 육종가 추정치가 6.233으로 B type을 갖는 축군의 평균 육종가 추정치 0.757보다 월등히 높은 것으로 나타났다. 결론적으로 산유량과 관련성이 확인된 mt DNA RFLP type은 한우의 산유량 향상을 위한 DNA marker로 이용 가능할 것으로 기대된다.
DNA의 염기서열이 밝혀지면서 인간 생체에 대한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 응용분야 중 친자확인에 DNA 염기서열을 이용하려는 시도가 최근에 연구되고 있다. 본 연구는 DNA의 반복 염기서열을 이용하여 수작업으로 이루어지고 있는 친자 찬인 방법을 데이터베이스 기술을 이용하여 수행하는 최초의 연구이다. 방대한 양의 자료에서 친자확률을 계산하는데 걸리는 시간은 DB를 구축하는 방법에 크게 좌우된다. 본 논문에서는 친자확률을 계산하는 시간을 최소화할 수 있는 DB를 설계하고 또한 최소 시간내에 질의 결과를 획득하는 질의 구성하는 방법을 제안한다.
가잠(용체), 멧뚜기 2종 및 지주 1종에서 각각 정소를 적출하여 DNA를 순수분리하고 DNA염기를 정량분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. (1) 가잠(용체) 및 멧뚜기 류의 정소 DNA의 A+T/G+C 비는 각각 1.72, 1.67로서 이 염기화는 게(해)정소 DNA의 그것과 거의 같고 새우의 것과는 다르다. (2) 지주정소 DNA의 A+T/G+C 비는 1.57로서 게(해)와 비슷하다. (3) 곤충 및 지주 정소 DNA에서 methylcystosine을 발견못하였다.
근년에 개발된 효소적인 DNA증폭법을 이용하면 일차구조상의 단편적인 정보만 알면 단 수시간내 해석에 필요한 양의 DNA가 증폭되어 cDNA의 염기배열결정의 신속화, 간편화가 가능하게 되었다. 그러므로 유전자증폭법으로써 PCR법에 관해 기술한다. 그리고 리보좀 RNA는 분자시계로서 생물의 계통을 논하는 데에 있어서는 최적의 조건을 갖춘 고분자화합물이다. 이에 PCR법을 이용한 16S like 리보좀DNA의 증폭법을 다루고, PCR증폭산물의 염기배열결정법에 대해 서술한다. 또한 인위적인 leading error 등을 배제하고 신속한 자동해독과 시간적인 절약이 자동 DNA sequencer의 개발과 시판으로 가능하게 되어 cDNA의 형광색소표식 염기배열결정법에 대해서도 서술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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