• 한국균학회지
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• 제36권2호
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• pp.138-143
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• 2008

토마토 잿빛곰팡이병균(B. cinerea)은 비닐하우스에서 재배할 때 토마토의 꽃과 줄기의 감염을 통해 매우 심각한 피해를 입힌다. 이 연구에서 토마토에 발병하는 잿빛 곰팡이병균의 검출 및 종 동정을 위해 새로운 종 특이적 primer set가 개발되었다. 종 특이적 primer(BTF1/BTR1)는 B. cinerea와 유전적으로 매우 유사한 진균들의 pyruvate carboxylase(pyc) 유전자 내부의 변이영역으로부터 설계되었다. 10개의 다른 기주식물에서 분리된 13균주의 모든 B. cinerea에서 112 bp 크기의 PCR 산물들이 만들어졌다. 그러나 6종의 다른 Botrytis 속균, 4종의 Botryotinia 속균, 5종의 Sclerotinia 속균 및 그 이외 16속의 다른 식물병원균들에 대해서는 PCR 반응이 나타나지 않았다. 종 특이적 primer의 반응민감도 한계는 대략 2 pg이었다. 자연상태에서 B. cinerea에 감염된 토마토 식물체와 인공적으로 접종된 식물체로부터 종 특이적 primer를 활용한 병원균의 PCR 검출이 이루어졌다. 이 연구결과로 미루어 새롭게 개발된 primer는 높은 반응민감도와 종 특이성을 나타내 추후 토마토 잿빛곰팡이병의 빠른 진단 및 병원균의 정확한 동정에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1249-1258
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• 2015

젖소의 유생산 형질에 가장 큰 영향을 미치는 유전자들 중 하나로 알려진 DGAT1 유전자의 효과를 국내 젖소 종축의 고밀도 유전체 정보를 이용하여 검증하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 국내 젖소 씨수소로 구성된 353두의 고밀도 유전체 정보, 혈통, 추정 육종가 및 신뢰도 정보를 수집하였으며, 단일염기다형성 효과를 추정하기 위한 종속변량으로 가장 정확한 유전체 육종가를 예측할 수 있는 DeRegressed EBV를 산출하여 분석에 이용하였다. BovineSNP50 v2 패널을 이용하여 구명한 고밀도 유전자형 정보 중 유효성검증 과정을 통하여 41,051개 SNP을 선정하였으며, 각 단일 염기다형성의 실제적 유전체 육종가 기여도를 확인하기 위하여 유전체 선발방법 중 하나인 베이즈B (pi=0.99) 방법을 이용하여 SNP 효과를 추정하였다. 1메가 베이스페어의 구간으로 구성된 유전체 전장의 2,516개 윈도우 별 유전분산 설명력을 계산한 결과 상위 1, 3 윈도우가 DGAT1유전자 주변에서 발견되었으며, 이 두 윈도우의 유전분산 설명력은 각각 0.51% 및 0.48%인 것으로 나타났다. DGAT1유전자는 유전체 선발에 상업적으로 이용되는 50k SNP chip에 포함되어있지 않기 때문에 직접적인 유전자의 효과가 명확하게 드러나지는 않지만 DGAT1 유전자에 인접한 단일염기다형성들간의 연관불평형에 의하여 주변 윈도우에서 가장 높은 유전분산 설명력을 보이는 것으로 사료된다.

• 생명과학회지
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• 제21권1호
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• pp.96-101
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• 2011

ATP와 L-methionine으로부터 SAM synthetase (MetK)에 의해 생합성 되는 S-adenosylmethionine (SAM)은 세포내 메틸화에 필요한 메틸기를 제공하는 중심적인 공급체의 역할을 할뿐만 아니라 방선균에서는 일차 및 이차대사산물의 생산 조절에 관여하고 있다는 사실이 밝혀졌다. 이에 논 연구에서는 산업적으로 매우 중요한 항진균성 항생물질인 natamycin을 생산하는 S. natalensis로부터 SAM synthetase 코드하는 metK 유전자를 클로닝하고 동정하였다. S. natalensis에서 클로닝된 metK는 1,209 bp의 염기를 가진 유전자로써 아미노산서열에서 S. pristinaespiralis ATCC 25486과 S. peucetius ATCC 27952의 MetK와 96%, S. violaceusniger Tu 4113과 95% 일치하는 매우 높은 상동성을 보였다. 또 pSET152ET 벡터를 이용해 구축한 metK 고발현용 재조합 플라스미드 pCD1를 S. lividans TK24의 genomic DNA에 도입하여 actinorhodin 생산 유도를 시도해 본 결과 R5 고체배지에서 pCD1이 도입되지 않은 균주에서는 actinorhodin 생산을 전혀 확인할 수 없었지만 pCD1이 도입된 형질전환체에서는 actinorhodin 생산이 강하게 유도되었으며 R4 액체배지에서는 actinorhodin 생산량이 10배 증가되었다. 따라서 본 연구를 통해 클로닝된 S. natalensis 유래 metK 유전자는 방선균에서 이차대사산물의 생산을 유도할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
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• pp.272-278
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• 2004

Recently, Pepe et al. (2003) employed the receiver operating characteristic (ROC) approach to rank candidate genes from a microarray experiment that can be used for the biomarker development with the ultimate purpose of the population screening of a cancer, In the cancer microarray experiment based on n patients the researcher often wants to compare the tumor tissue with the normal tissue within the same individual using a common reference RNA. This design is referred to as a reference design or an indirect design. Ideally, this experiment produces n pairs of microarray data, where each pair consists of two sets of microarray data resulting from reference versus normal tissue and reference versus tumor tissue hybridizations. However, for certain individuals either normal tissue or tumor tissue is not large enough for the experimenter to extract enough RNA for conducting the microarray experiment, hence there are missing values either in the normal or tumor tissue data. Practically, we have $n_1$ pairs of complete observations, $n_2$ 'normal only' and $n_3$ 'tumor only' data for the microarray experiment with n patients, where n=$n_1$+$n_2$+$n_3$. We refer to this data set as a mixed data set, as it contains a mix of fully observed and partially observed pair data. This mixed data set was actually observed in the microarray experiment based on human tissues, where human tissues were obtained during the surgical operations of cancer patients. Pepe et al. (2003) provide the rationale of using ROC approach based on two independent samples for ranking candidate gene instead of using t or Mann -Whitney statistics. We first modify ROC approach of ranking genes to a paired data set and further extend it to a mixed data set by taking a weighted average of two ROC values obtained by the paired data set and two independent data sets.

• BMB Reports
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• 제47권6호
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• pp.354-359
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• 2014

The types of glia in the central nervous system (CNS) of the Drosophila embryo include longitudinal glia (LG), cell body glia (CBG), and peripheral glia (PG). Transcription factors, such as glial cell missing and reverse polarity, are well-established general glial cell markers. Only a few glial cell-specific markers have been identified in the Drosophila embryonic CNS, thus far. In the present study, we employed the glial cell-specific markers for LG (vir-1/CG5453 and CG31235), CBG (fabp/CG6783 and CG11902), and PG (CG2310 and moody/CG4322), and comprehensively analyzed their expression patterns, during the embryonic CNS development. Our study validated the specificity of a set of glial markers, and further revealed their spatio-temporal expression patterns, which will aid in the understanding of the developmental lineage, and investigating their role in the development and homeostasis of the Drosophila CNS in vivo.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.217-219
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• 2006

본 연구는 정보입자와 유전알고리즘의 기호코딩을 통해 퍼지집합 기반 다항식 뉴럴네트워크(IG based gFSPNN)의 최적 설계 제안한다. 기존의 Furry Srt-based Polynomial Neural Networks의 최적설계를 위해 유전자 알고리즘의 이진코딩을 사용하였다. 이지코딩은 스티링 길이 때문에 연산시간이 급격히 증가되는 현상과 해밍절벽(Hamming Cliff)에 따른 급격한 비트변환이 힘들다는 단점이 내제 하였다. 이에 본 논문에서는 스티링 길이와 해밍절벽에 따른 문제를 해결 하기위해 기호코딩을 사용하였다._데이터들의 특성을 모델에 반영하기 위해 Hard C-Means(HCM)을 결합한 Information Granulation(IG)을 사용하여 최적모델 구축 속도를 빠르게 하였다. 실험적 예제를 통하여 제안된 모델의 성능을 평가한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.812-815
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• 2006

Proteins are essential agents for controlling, effecting and modulating cellular functions, and proteins with similar sequences have diverged from a common ancestral gene, and have similar structures and functions. Function prediction of unknown proteins remains one of the most challenging problems in bioinformatics. Recently, various computational approaches have been developed for identification of short sequences that are conserved within a family of closely related protein sequence. Protein function is often correlated with highly conserved motifs. Motif is the smallest unit of protein structure and function, and intends to make core part among protein structural and functional components. Therefore, prediction methods using data mining or machine learning have been developed. In this paper, we describe an approach for protein function prediction of motif-based models using data mining. Our work consists of three phrases. We make training and test data set and construct classifier using a training set. Also, through experiments, we evaluate our classifier with other classifiers in point of the accuracy of resulting classification.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제3권2호
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• pp.222-226
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• 2003

Information retrieval must be able to search the most suitable document that user need from document set. If foretell document adaptedness by similarity degree about QL(Query Language) of document, documents that search person does not require are searched. In this paper, showed that can search the most suitable document on user's request searching document of the whole space using genetic algorithm and used knowledge-base operator to solve various model's problem.

• 한국생물물리학회:학술대회논문집
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• 한국생물물리학회 1999년도 학술발표회 진행표 및 논문초록
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• pp.17-17
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• 1999

Almost half of the entire set of predicted genomic products from M ethanococcus jannaschii are classified as functionally unknown hypothetical proteins. We present a structure-based identification of the biochemical function of a protein with hitherto-unknown function from a M. jannaschii gene, Mj0226.(omitted)

• 한국생명과학회:학술대회논문집
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• 한국생명과학회 2007년도 제48회 학술심포지움 및 추계국제학술대회
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• pp.51.2-51.2
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• 2007

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