• Journal of mucopolysaccharidosis and rare diseases
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• 제5권1호
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• pp.8-11
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• 2021

Glutaric aciduria type 1 (GA1; OMIM #231670) is a rare autosomal recessive-inherited neurometabolic disorder caused by the deficiency of glutaryl-CoA dehydrogenase (GCDH), which is encoded by the GCDH gene. It results in the accumulation of glutaric acid (GA), 3-hydroxyglutaric acid (3-OH-GA), glutaconic acid, and glutarylcarnitine (C5DC). These metabolites are considered to damage the striatum through an excitotoxic mechanism. The treatments of GA1 known to date are metabolic maintenance treatment based on a low-lysine diet and emergency treatment during acute illness. However, treatment after the onset of neurological symptoms has limited effectiveness and is associated with poor outcomes, and the effect of treatment and disease course after treatment are not good. After the implementation of newborn screening, the incidence of acute encephalopathic crisis fell to 10%-20% with early diagnosis, preventative dietary management, and aggressive medical intervention during acute episodes. Recently, several cohort studies have been published on the natural course and treatment of GA1 patients. This mini review will cover the clinical symptoms, natural history, and treatment of GA1 through a literature review.

• Journal of Interdisciplinary Genomics
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• 제5권1호
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• pp.5-11
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• 2023

β-ureidopropionase (β-UP) is an enzyme that catalyzes the final step in the pyrimidine degradation pathway, which converts β-ureidopropionate and β-ureidoisobutyrate into β-alanine and β-aminoisobutyrate, respectively. β-UP deficiency (UPB1D; OMIM # 613161) is an extremely rare autosomal recessive inborn error disease caused by a mutation in the UPB1 gene on chromosome 22q11. To date, approximately 40 cases of UPB1D have been reported worldwide, including one case in Korea. The clinical manifestations of patients with UPB1D are known to be diverse, with a very wide range of manifestations being previously reported; these manifestations include completely asymptomatic, urogenital and colorectal anomalies, or severe neurological involvement, including global developmental delay, microcephaly, early onset psychomotor retardation with dysmorphic features, epilepsy, optic atrophy, retinitis pigmentosa, severely delayed myelination, and cerebellar hypoplasia. Currently, diagnosis of UPB1D is challenging as neurological manifestations, MRI abnormalities, and biochemical analysis for pyrimidine metabolites in the urine, plasma, and cerebrospinal fluid also need to be confirmed by UPB1 gene mutations. Overall, treatment of patients with UPB1D is palliative as there is still no definitive curative treatment available.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.306-311
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• 2009

본 연구는 질병과 관련이 있는 단백질들은 질병네트워크를 형성함에 있어서 매우 중요한 인자로 작용할 가능성이 있다는 아이디어에서 출발한다. 우리는 Online Mendelian Inheritance in Man(OMIM)과 SWISS-PROT으로부터 인간의 단백질 데이터와 질병 정보를 확보하고 질병관련 단백질의 단백질 상호작용 네트워크를 구축 한 후, 이를 바탕으로 질병네트워크를 구축했다. 그 결과 단백질 상호작용 네트워크에는 CALM1, ACTB 및 ABL2와 같은 40개의 허브 단백질이 존재하는 것을 확인했다. 단백질 상호작용 네트워크와 질병 네트워크를 통해서 우리는 질병들간의 상관관계와 각 질병에 작용하는 단백질들의 상관관계를 파악할 수 있었다. 구축된 질병네트워크로부터 APP, ABL1 및 STAT1과 같은 38개의 질병단백체를 찾아냈다. 우리는 이전 연구에서 허브 단백질들이 서브 질병네트워크에서 질병 단백체의 경향이 있다는 것을 증명했다. 하지만, 본 연구에서 전체 질병 네트워크를 분석한 결과 전체 40개의 허브 단백질 중 단 18% 허브 단백질만이 질병단백체임이 확인되었다. 현시점에서 허브 단백질-질병단백체 경향성이 전체 질병네트워크와 서브 질병네트워크간의 차이를 설명할 수 없다. 비록 우리가 이러한 풀리지 않은 문제를 안고 있지만, 단백질-질병 네트워크의 구조 및 기능 분석은 복잡한 인간 질병 시스템에서 분자 수준의 기작과 생물학적 과정을 이해하는데 중요한 정보를 제공할 것이다.

• 대한소아치과학회지
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• 제47권3호
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• pp.344-351
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• 2020

법랑질 형성부전증은 단독으로 나타나거나 다른 구강내 이상 또는 전신질환과 동반되어 나타난다. 신석회증을 동반한 법랑질 형성 부전증은 Enamel Renal Syndrome (ERS; OMIM #204690)으로 불리며, 법랑질의 심각한 저형성, 다수의 치아 맹출 장애, 치수내 석회화, 치은 증식, 신석회증을 특징으로 한다. 신석회증이란 칼슘 결정이 신장 조직 내에 침착되어 심각한 신장 합병증을 일으키게 되는 질환이다. 이 증후군은 특징적인 구강내 소견을 보이므로 신장 증상이 나타나기 전에 조기에 발견될 수 있으며, 이러한 조기발견으로 추후 심각한 신장 질환 합병증을 예방할 수 있다. 따라서 소아치과 의사는 ERS가 의심된다면 신장 평가를 위해 소아과 의사에게 의뢰하여야 하고, 또한 관련 원인 유전자 탐색을 위해 유전학자에게 의뢰를 하는 역할을 할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제41권4호
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• pp.249-255
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• 2014

유전체 단위 반복 변이(CNV)는 유전적 구조변이의 하나로서, 암을 포함하는 인간의 질병과 밀접한 연관성이 있는 것으로 알려져 있다. 암 유전자를 규명하기 위하여, 연구자는 특정 암 환자의 대규모 유전체 데이터를 분석하여 CNV를 찾아내야하며, 동시에 대규모 유전/임상 데이터를 연계 분석하여야 한다. 본 연구는 NGS 데이터로부터 CNV를 추출하고, 추출된 CNV와 관련된 유전/임상 정보를 체계적으로 연계 분석하는 기능을 제공하는 새로운 분석 툴 CNVDAT를 제안한다. CNV 추출 모듈은 스케일 스페이스 필터링 기법을 이용하여 CNV를 추출하며, 리드 데이터에 잡음이 포함된 경우에도 CNV의 타입/위치를 정확히 추출해낸다. 또한 시퀀스 분석 모듈은 변이 영역의 브라우징 및 상호 비교를 지원하는 사용자 친화적 프로그램으로서, 암/정상 샘플의 변이 영역의 동시 분석 기능과 refGene, OMIM DB를 기반으로 하는 CNV-유전자-표현형 매핑의 연관성 분석 기능을 제공한다. 본 프로그램의 소스 코드와 샘플프로그램은 http://dblab.hallym.ac.kr/CNVDAT/에서 다운 받을 수 있다.

• 청정기술
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• 제20권4호
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• pp.349-353
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• 2014

숙신산은 의약품, 식품 첨가물, 청정용매와 같은 종래의 응용 이외에도 생분해성 고분자의 중요한 전구물질로 주목 받고 있다. 그러나 최근 화석 연료의 높은 가격과 화석 원료 유래 제품의 전주기에 걸친 온실가스 배출로 인해 재생 가능한 바이오매스에 의한 숙신산의 생물학적 생산에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 숙신산의 선택적인 추출과 농축을 동시에 수행할 수 있는 공정으로서 이미다졸계 이온성 액체/$K_2HPO_4$에 의한 수상이성분계를 적용하였다. 실험 결과 숙신산에 존재하는 $K_2HPO_4$ 수용액에 적정량의 이미다졸계 이온성 액체가 첨가됨에 따라 안정한 수상이성분계가 형성됨을 확인할 수 있었으며 수상이성분계 형성 능력은 [HMIm][Br]${\fallingdotseq}$[OMIm][Br]>[BMIm][Br]>[EMImBr]의 순서로 나타났다. 숙신산의 최대 추출 효율은 약 90%였으며 이온성 액체에서 양이온 사슬길이가 증가할수록 상부상으로 동반 추출되는 물의 양이 줄어들어 숙신산의 선택적 농축효과가 크게 나타났다. 따라서 본 연구에서 사용된 이미다졸계 이온성 액체와 $K_2HPO_4$으로 구성된 수상이성분계는 숙신산의 선택적 추출과 농축에 효과적임을 알 수 있었다.

• 전기화학회지
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• 제14권1호
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• pp.1-8
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• 2011

이온성 액체는 일정한 온도 범위에서 액체로 존재하는 이온성 염으로, 유기 양이온과 유기 또는 무기 음이온의 이온결합으로 이루어져 있다. 본 연구에서는 이온성 액체를 CdSe/ZnS 반도체 나노입자 합성의 리간드 및 용매로 사용하여 이들이 나노입자의 형태와 결정 구조에 미치는 영향에 대해서 연구하였다. CdSe/ZnS 나노입자는 용매로 알킬기의 길이가 다른 imidazolium 계열; 1-R-3-methylimidazolium bis(trifluoromethylsulfonyl)imide ([RMIM][TFSI]), R = ethyl ([EMIM]), butyl ([BMIM]), hexyl ([HMIM]), octyl ([OMIM]), 을 사용하여, 평균 크기는 약 8~9 nm 이고 두 상 zinc-blende 및 wurtzite 혼합물로 합성하는 것을 성공하였다. 또한, CdSe/ZnS 나노입자는 trihexyltetradecylphosphonium bis(trifluoromethylsulfonyl)imide ([$P_{6,6,6,14}$][TFSI]) 이온성 액체와 octadecene (ODE)의 혼합 용액을 사용하여 합성하였다. [$P_{6,6,6,14}$][TFSI]의 부피비가 증가함에 따라 나노입자의 결정 구조가 zinc-blende 구조에서 wurtzite 구조로 조절되었다. 또한 나노입자의 평균 크기는 약 5.5 nm 로써 [RMIM][TFSI] 를 사용했을 때 보다 더 작게 합성되었다. 이처럼 이온성 액체에 의해서 나노입자의 크기뿐 만 아니라 결정 구조도 조절할 수 있음을 처음으로 증명하였다.

• Genomics & Informatics
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• 제2권3호
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• pp.131-133
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• 2004

MediScore is an information retrieval system, which helps to search for the set of genes associated with a specific disease or the set of diseases associated with a specific gene. Despite recent improvement of natural language processing (NLP) and other text mining approaches to search for disease associated genes, many false positive results come out due to diversity of exceptional cases as well as ambiguities in gene names. In order to overcome the weak points of current text mining approaches, MediScore introduces statistical normalization based on binomial to normal distribution approximation which corrects inaccurate scores caused by common words not representing genes and interactive rescoring by the user to remove the false positive results. Interactive rescoring includes individual alias scoring for each gene to remove false gene synonyms, referring MEDLINE abstracts, and cross referencing between OMIM and other related information.

• Genomics & Informatics
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• 제5권4호
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• pp.188-193
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• 2007

The Functional Element SNPs Database (FESD) categorizes functional elements in human genic regions and provides a set of single nucleotide polymorphisms (SNPs) located within each area. Users may select a set of SNPs in specific functional elements with haplotype information and obtain flanking sequences for genotyping. Our previous version of FESD has been improved in several ways. We regenerated all the data in FESD II from recently updated source data such as HapMap, UCSC GoldenPath, dbSNP, OMIM, and $TRANSFAC^{(R)}$. Users can obtain information about tagSNPs and simulate LD blocks for each gene from four ethnicities in the HapMap project on the fly. FESD II employs a Java/JSP web interface for better platform portability and higher speed than PHP in the previous version. As a result, FESD II provides its users with more powerful information about functional element SNPs of human ethnicities.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.65-71
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• 2016

To reduce the expenses for development a novel drug, systems biology has been studied actively. Target prediction, a part of systems biology, contributes to finding a new purpose for FDA(Food and Drug Administration) approved drugs and development novel drugs. In this paper, we propose a classification model for predicting novel target genes based on relation between target genes and disease related genes. After collecting known target genes from TTD(Therapeutic Target Database) and disease related genes from OMIM(Online Mendelian Inheritance in Man), we analyzed the effect of target genes on disease related genes based on PPI(Protein-Protein Interactions) network. We focused on the distinguishing characteristics between known target genes and random target genes, and used the characteristics as features for building a classifier. Because our model is constructed using information about only a disease and its known targets, the model can be applied to unusual diseases without similar drugs and diseases, while existing models for finding new drug-disease associations are based on drug-drug similarity and disease-disease similarity. We validated accuracy of the model using LOOCV of ten times and the AUCs were 0.74 on Alzheimer's disease and 0.71 on Breast cancer.