• 생명과학회지
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• 제28권11호
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• pp.1255-1261
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• 2018

DNA 염기서열의 발전과 많은 단일염기서열변이 정보(Single Nucleotide polymorphism, SNP)의 발굴은 유전 분석을 가능하게 만들었다. 단일염기서열변이 정보가 사람의 유전체뿐만 아니라 가축의 유전체에서도 이용할 수 있게 됨에 따라서 SNP 칩 마커를 통해 유전자형의 분석이 가능하게 되었다. 여러 유전자형 대치프로그램 중에서도 Minimac3 소프트웨어는 비교적 정확성이 높고, 계산의 효율성을 위해 분석을 단순화하여 유전자형의 결측치 대치 분석 시간을 단축시킨다. 따라서 본 연구에서는 Minimac3 프로그램을 사용하여 한우 1,226두 770K SNP 칩 데이터와 311두 차세대 염기서열분석 데이터를 이용하여 유전자형 결측치 대치를 실행해 보았다. 그 결과 염색체별 정확도는 약 94~96%의 정확도를 나타냈으며, 개체별 정확도는 약 92~98%의 정확도를 나타냈다. 유전자형의 결측치 대치의 완료 후, R Square ($R^2$) 값이 0.4 이상인 SNP는 총 SNP의 약 91%였다. $R^2$ 값이 0.6 이상인 SNP는 84%였으며, $R^2$ 값이 0.8 이상인 SNP는 70%였다. 대립유전자형빈도 차이를 기준으로 (0, 0.025), (0.025, 0.05), (0.05, 0.1), (0.1, 0.2), (0.2, 0.3), (0.3, 0.4), (0.4, 0.5)의 7구간에 해당하는 $R^2$ 값은 64~88%였다. 결측치 대치의 총 분석 시간은 약 12시간이 걸렸다. 추후의 유전체 데이터 세트의 크기와 복잡성이 증가하는 SNP 칩 연구에서 Minimac3를 사용한 유전체 결측치 대치법은 한우의 판별에 있어서 칩 데이터의 신뢰도를 향상 시킬 수 있을 것으로 본다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권4호
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• pp.523-541
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• 2023

3D 프린터의 활용이 높아짐에 따라 발생하는 화학물질에 대한 노출 빈도가 증가하고 있다. 그러나 3D 프린팅 발생 화학물질의 독성 및 유해성에 대한 연구는 미비하며, 분자 구조 데이터의 결측치로 인해 in silico 기법을 사용한 독성예측 연구는 저조한 실정이다. 본 연구에서는 화학물질의 분자구조 정보를 나타내는 주요 분자표현자의 결측치를 보간하여 3D 프린팅의 독성 및 유해성을 예측한 Data-centric QSAR 모델을 개발하였다. 먼저 MissForest 알고리즘을 사용해 3D 프린팅으로 발생되는 유해물질의 분자표현자 결측치를 보완하였으며, 서로 다른 4가지 기계학습 모델(결정트리, 랜덤포레스트, XGBoost, SVM)을 기반으로 Data-centric QSAR 모델을 개발하여 생물 농축 계수(Log BCF)와 옥탄올-공기분배계수(Log Koa), 분배계수(Log P)를 예측하였다. 또한, 설명 가능한 인공지능(XAI) 방법론 중 TreeSHAP (SHapley Additive exPlanations) 기법을 활용하여 Data-centric QSAR 모델의 신뢰성을 입증하였다. MissForest 알고리즘 기반 결측지 보간 기법은, 기존 분자구조 데이터에 비하여 약 2.5배 많은 분자구조 데이터를 확보할 수 있었다. 이를 바탕으로 개발된 Data-centric QSAR 모델의 성능은 Log BCF, Log Koa와 Log P를 각각 73%, 76%, 92% 의 예측 성능으로 예측할 수 있었다. 마지막으로 Tree-SHAP 분석결과 개발된 Data-centric QSAR 모델은 각 독성치와 물리적으로 상관성이 높은 분자표현자를 통하여 선택함을 설명할 수 있었고 독성 정보에 대한 높은 예측 성능을 확보할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 방법론은 다른 프린팅 소재나 화학공정, 그리고 반도체/디스플레이 공정에서 발생 가능한 오염물질의 독성 및 인체 위해성 평가에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.