압타머칩은 (주)제노프라에서 개발한 새로운 개념의 바이오칩으로서, 압타머(aptamer)를 이용하여 혈액중의 특정 단백질군의 상대적인 양의 변화를 측정할 수 있으며, 질병 진단에 바로 응용할 수 있는 도구이다. 본 논문에서는 압타머칩 데이터 분석을 통해 심혈관 질환 환자의 질병 진행 단계를 예측할 수 있음을 보인다. 정상, 안정/불안정성 협심증, 심근경색의 네 단계로 표지된 환자의 혈액 샘플로부터 제작한 (주)제노프라의 3K 압타머칩 데이터를, 일반 DNA 마이크로어레이 분석과 동일한 과정을 거쳐 분류한 결과, 각 단계별 환자샘플이 확연히 구분되는 것을 확인하였다. 분산분석 결과 P-Value를 이용하여 자질 선택을 수행하고, 분류 알고리즘으로는 신경망, 결정트리, SVM, 베이지안망을 적용한 결과. 각 알고리즘별로 50대 남성환자 31개의 샘플에 대하여 $77{\sim}100%$의 정확도로 심혈관 질환의 단계를 구분해내었다.
마이크로 어레이 기술은 유전자 네트워크의 순서 와 게놈의 통합과 같은 많은 업적을 기여하고 있으며, 이러한 기술은 유전자 발현의 패턴을 조사하기 위한 수단 등으로 잘 확립 되어있다. DNA 마이크로배열은 Affymetric 칩을 이용하여 대량의 DNA 서열을 합성 할 수 있는데 기존의 DNA 어레이 스포팅에는 일반적으로 접촉방식과 압전전자 방법등 두가지 유형이 있다. 접촉방법은 유리 슬라이드 표면과 접촉하도록 스포팅핀을 사용하는데 이 방법은 표면 매트릭스의 손상이나 상처가 발생할 수 있어 단백질이 오염 되거나 특정 결합을 방해할 위험이 있다. 반면에 압전전자 방법은 대량 생산이 가능함에도 불구하고 결과를 인쇄할 분석기가 필요하므로 현재 실험실 내에서만 수행 가능한 실정이다. 본 논문에서 유리 슬라이드 표면에 닿지 않고 지속적으로 일관성 있게 스포팅이 가능하도록 하는 진보된 방법을 제시한다.
미백 물질 탐색 방법으로, MC1R 발현 인자인 Mitf (microrhthalmia transcription factor)를 이용한 protein chip을 적용하였다. MC1R promoter와 Mitf 결합의 저해 인자로써, DNA 상의 결합 부위인 E-box (CATGTG)와 유사한 서열을 가진 oligomer를 사용하였고, E-box 내외부의 서열 변화에 따른 저해율 또한 측정하였다. 그 결과 DNA-Mitf 결합 저해율에 있어서, E-box 서열 내 변화를 준 oligonucleotide 경쟁자는, E-box 이외의 서열 변화를 준 경쟁자보다 낮은 수치를 보였다.
본 논문에서는 소속 함수와 신경망을 이용한 유전자 발현 정보의 분류 기법을 제안한다. 유전자 발현은 유전자가 mRNA와 생체의 기능을 일으키게 하는 단백질을 만들어내는 과정이다. 유전자 발현에 대한 정보는 유전자의 기능을 밝히고 유전자간의 상관 관계를 알아내는데 중요한 역할을 한다. 이러한 유전자 발현 연구를 위한 정보를 대량으로 신속하게 얻을 수 있는 도구가 DNA 칩이다. DNA 칩으로 얻은 수백$\~$수천개의 데이터는 그 데이터만으로는 의미를 갖지 못한다. 따라서 유전자 발현정도에 따라 수치적으로 획득된 데이터에서 의미적인 특성을 찾아내기 위해서는 클러스터링 방법이 필요하다. 본 논문에서는 수많은 유전자 데이터 중에서 주요 정보를 포함한 것으로 판단되는 유전자 데이터를 피셔 기준에 의하여 선택한다. 이때 선택된 데이터들이 클러스터링에 효과적인 데이터라고 보장할 수 없으므로, 클러스터링 성능을 저해하는 유전자 데이터의 영향력을 감소시키기 위해서 소속 함수를 이용하여 특징값을 계산하고, 계산된 특징값으로 얻은 특징 벡터들을 적용하여 역전파 신경망 학습을 수행한다. 본 논문에서 제안한 유전자 발현 정보의 분류 결과로 얻은 클러스터링의 성능은 기존의 연구 결과와 비교했을 때 다양한 유전자 데이터에 대하여 향상된 인식율을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
국내에서 시판되는 감자와 수입 감자스낵류로부터 상용 DNA 추출 kit 및 CTAB-phenol/chloroform 추출법등을 이용하여 시료특성에 따른 genomic DNA를 추출방법을 선정하고 PCR 정성검사를 실시하였다. 생감자의 경우 STE 용액으로 과량의 전분을 제거한 다음 DNA를 추출한 경우 순도 높은 DNA를 추출할 수 있었으며 상용 추출 kit를 이용한 경우 lysis buffer와 함께 ${\alpha}-/{\beta}$-amylase를 각각 또는 혼합으로 처리하거나 추출된 DNA 용액에 마지막 단계에서 효소를 처리한 시료군에서 고순도의 DNA를 추출할 수 있었으며, 효소 처리군에서는 ${\alpha}-/{\beta}$-amylase를 혼합으로 처리한 경우에 DNA 추출수율이 높았다. 냉동가공감자의 경우 silica-coated bead법을 이용하여 효소를 처리한 경우와 CTAB-페놀 클로로포름 처리군에서 DNA가 추출되었다. 또한, 각 방법으로 추출한 DNA에 대하여 감자의 내인성 유전자인 Pss 프라이머를 사용하여 PCR을 한 결과 모든 시료에서 추출된 DNA에 대하여 내부표준유전자 증폭산물이 검출되었다. 고도의 가공처리를 거친 수입 감자스낵(fabricated potato chips)과 냉동가공 감자(frozen fried potato) 등은 계면활성제인 CTAB(cetyl trimethyl ammonium bromide)과 페놀-클로로포름 혼합액을 이용하여 추출하고 이를 template로 하여 PCR 증폭을 실시하였다. 그 결과, Fig. 8에 제시한 바대로 감자의 내인성 유전자인 Pss 특이적 산물인 216bp의 산물이 냉동감자가공품과 감자칩에서 검출되었으며 재조합유전자인 New leaf plus 유래의 증폭산물(234bp)와 New lear Y유래의 증폭산물(225bp)는 검출되지 않았다. 본 실험의 결과 시료의 가공특성과 적용한 추출 kit 및 방법에 따라 genomic DNA 순도 및 추출수율이 크게 차이가 났으며 이것이 결국 PCR 결과에 의음성 혹은 의양성 등에 영향을 미치게 될 것으로 판단된다. 또한, 동일한 DNA추출방법에 의해서도 DNA가 추출되지 않은 경우가 있어서 동일한 시료에서 2회 반복 추출하는 것이 의음성결과를 피할 수 있는 방법으로 판단된다.
인유두종바이러스(human papillomavirus: HPV)는 감염되었을 때 각종 악성 종양을 유발할 수 있는 작은 DNA 바이러스이다. 고위험군에 속하는 HPV의 감염은 암으로 진행될 수 있는 가능성이 크다. 본 논문은 HPV를 분류할 수 있는 기계 학습 기법을 제안하고자 한다. 제안된 학습 기법은 단백질 서열을 효과적으로 분류할 수 있는 커널(kernel) 방법에 기반을 두고 있다. 위험군 분류는 감염의 메커니즘의 이해와 유전자칩과 같은 새로운 의학 도구의 개발 등에 있어서 중요한 정보를 제공해 줄 수 있다. 실험 결과는 중요한 부위의 탐색에 의한 커널 기반의 학습 방법이 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.
최근 DNA 칩 또는 마이크로어레이 기술의 발전으로 인해 한 세포 내의 수천 개의 유전자의 발현 정도를 동시에 측정할 수 있게 되었다. 이러한 마이크로어레이 데이터를 분석해서 암의 경과나 세포의 주기적 변화 등에 영향을 미치는 유전자들을 알아낼 수 있다. 본 논문에서는 베이지안망을 이용해서 마이크로어레이 데이터를 분석, 백혈병의 경과를 예측한다. 베이지안망은 다수의 변수들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 각 유전자들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 각 유전자들간의 확률적 관계를 사람이 알아보기 쉬운 형태로 학습할 수 있다는 장점이 있다. 마이크로어레이 데이터에 대해서 학습된 베이지안망은 백혈병 경과 예측에 대해서 기존의 방법보다 뛰어난 성능을 보였다.
We propose glass and PDMS (polydimethylsiloxane) chips for DNA amplification with continuous-flow PCR (polymerase chain reaction). The PDMS microchannel was fabricated using a negative molding method for sample injection. Three heaters and sensors of ITO (indium-tin-oxide) thin films were fabricated on glass chip. ITO heaters and sensors were calibrated accurately for the temperature control of the liquid flow. ITO heater generated stable heat versus applied power. ITO sensor resistance was changed linearly versus temperature increase as a RTD (resistance temperature detector) sensor. As a result, we enable precision temperature control of continuous-flow PCR chip. Using the continuous-flow PCR chip DNA plasmid pKS-GFP 720 bp was successfully amplified.
최근 유전자 칩의 발전으로 다양하고 방대한 양의 유전자 정보를 이용한 정확하고 신뢰성 높은 분류, 군집 및 질병을 예측하는 분석 기법이 증가하고 있다. 하지만 특징적인 유전자를 선택하는 Gene Selection 기법의 종류는 많지가 않으며 주로 통계적인 방법에 의존하여 유전자를 선택하는 기법을 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 신경망의 결합을 통한 데이터마이닝을 기반으로 신뢰성 높은 특징적인 유전자를 선택하는 Gene Selection 기법에 대하여 연구을 진행하였다.
본 논문에서는 올리고-dT 자성입자와 측면방향 자기영동 기술을 기반으로 하는 초고속 RNA 추출칩을 소개한다. 센자성 와이어에 유도된 고구배자장에 의해 RNA가 결합된 올리고-dT 자성입자를 분리함으로써 용해된 혈액으로부터 고속으로 RNA를 추출하였다. 유속이 20 ml/h까지 자성입자를 80% 이상의 효율로 분리할 수 있었으며, 분리시간은 총 1분 이내였다. 추출된 시료로부터 단백질에 대한 RNA 흡광비율(absorbance ratio of RNA to protein: A260/A280)이 1.7 이상임을 확인하였고, 따라서 추출된 RNA가 매우 순수함을 보였다. 추출된 RNA를 사용하여 cDNA 합성과 PCR을 수행하였으며, 이로부터 개발된 초고속 RNA 추출칩이 적은 양의 시료만으로 간편하며 빠르고 정교한 RT-PCR을 수행하는데 실용적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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