• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.301-303
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• 2004

microRNA(miRNA)는 -22 nucleotide(nt)의 단일가닥 (single-stranded) RNA 분자로서 mRNA의 3'-untranslated region (3' UTR)에 상보적으로 결합하여 유전자 발현을 제어하는 새로운 조절물질이다. 지금까지 실험을 통해 1184개의 miRNA가 알려져 있으나, miRNA에 의해 조절되는 target유전자는 실험상의 어려움으로 아직까지 거의 알려지지 않았다. miRNA는 서열의 길이가 짧고 target과 느슨한 상보적 결합을 하기 때문에 기존의 서열 비교 방법으로 miRNA의 target을 찾는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문은 신경망을 이용하여 mRNA의 3' UTR에서 miRNA가 결합하는 영역을 예측하였다. 신경망은 비선형의 데이터를 학습할 수 있어 miRNA target예측에 적합하다. miRNA와 mRhA의 결합 영역을 다양하게 분석하였고 기존 예측방법에 의한 결과와 비교하여 성능을 평가하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.6
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• pp.347-356
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• 2008

High-throughput microarray is one of the most popular tools in molecular biology, and various computational methods have been developed for the microarray data analysis. While the computational methods easily extract significant features, it suffers from inferring modules of multiple co-regulated genes. Hypernetworhs are motivated by biological networks, which handle all elements based on their combinatorial processes. Hence, the hypernetworks can naturally analyze the biological effects of gene combinations. In this paper, we introduce a hypernetwork classifier for microRNA (miRNA) profile analysis based on microarray data. The hypernetwork classifier uses miRNA pairs as elements, and an evolutionary learning is performed to model the microarray profiles. miTNA modules are easily extracted from the hypernetworks, and users can directly evaluate if the miRNA modules are significant. For experimental results, the hypernetwork classifier showed 91.46% accuracy for miRNA expression profiles on multiple human canters, which outperformed other machine learning methods. The hypernetwork-based analysis showed that our approach could find biologically significant miRNA modules.

• Journal of Life Science
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• v.15 no.6 s.73
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• pp.909-915
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• 2005

We investigated microRNA (miRNA) biogenesis of Epstein-Barr virus (EBV) which is the first virus shown to produce viral miRNAs. As expected, expression of all the reported EBV miRNAs were detected by Northen blot in an EBV-infected B cell line, B95-8; BHRF1-1, BHIU1-2, BHRF1-3, BART1, and BART2. The putative EBV pri-miRWAs and pre-miRNAs predicted from the known mature EBV miRNA sequences were detected by RT-PCR in B95-8 cells. Many animal miRNA genes exist as clusters of 2-7 genes and they are expressed polycistronically. As the EBV miRNAs are clustered in two regions of the EBV genome, we examined whether these clustered EBV miRNA genes are also expressed polycistronically. A long polycistronic transcript with the expected size (1602 bp) corresponding to the BHRF1-1~BHRF1-2~BHRF1-3 was amplified. However, any polycistronic transcript containing both BART1 and BART2 was detectable in B95-8. These results suggest that EBV miRNAs may be processed in a similar way with animal miRNAs and that some of the clustered EBV miRNAs can be transcribed polycistronically.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.690-692
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• 2022

기존의 질병 관련 연구들은 대부분 유의미하게 변화되는 유전자들을 찾아내고(Differentially Expressed Genes, DEGs), 이들이 연관된 생물학적 패스웨이(biological pathway)를 찾아내는 방향으로 이루어졌다. 더불어 miRNA(microRNA)가 많은 mRNA 의 발현을 조절하며, 실제 면역, 대사 및 세포 사멸을 포함한 여러 필수 생리학적 및 질병에 매우 중요한 역할을 한다고 밝혀지며, 바이오 마커로써의 miRNA 를 찾아내고자 하는 연구가 활발히 진행되기 시작하였다. 하지만 mRNA 나 miRNA 의 독립적인 연구만으로는 명확한 질병과의 연관성이나 기능을 이해하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 질병 상태에서 유의미하게 변화되는 miRNA 와 이러한 miRNA 에 의해 조절되는 mRNA 를 함께 고려하여 분석함으로써, 실제 질병의 발병 원인이 되는 생물학적 패스웨이나 메커니즘을 밝히고자 하였다. 또한, miRNA 와 mRNA 의 연관성을 찾기 위해, PPI(protein-protein interaction) 네트워크에 기반을 둔 RWR(Random Walk with Restart Algorithm)를 적용하여, 직접적 연관성뿐 아니라, 유전자 간의 숨겨진 간접적인 패스웨이를 고려하여 분석하기 위한 웹 기반 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 mRNA-miRNA 를 함께 고려한 통합 분석을 통해 숨겨진 질병의 메커니즘을 이해하고 치료 방법을 찾아내는 데 크게 공헌할 것이다.

• Journal of Gynecologic Oncology
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• v.29 no.6
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• pp.95.1-95.17
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• 2018

Objective: Cervical cancer is one of the most common malignant tumors. Our previous results showed that long non-coding RNA (lncRNA) XLOC_006390 plays an important role in cervical cancer. In this study, we have explored the mechanism of action of lncRNA XLOC_006390. Methods: LncRNA XLOC_006390 was proposed to exercise its function as a competing endogenous RNA (ceRNA), and its potential targeted miRNAs was predicted through the database LncBase Predicted v.2. Two miRNAs, miR-331-3p, and miR-338-3p, were chosen for the study. Expression of miRNAs and lncRNA in cervical cancer cells and tissues was detected by reverse transcription polymerase chain reaction. To determine the correlation, silencing of XLOC_006390, over-expression of miR-331-3p, and miR-338-3p was performed in SiHa and Caski cell lines, respectively. Results: Based on the interactive effect between miRNA and lncRNA, miR-331-3p and miR-338-3p were significantly downregulated in cervical cancer cells and tissues, and their expression levels were negatively related to that of lncRNA. Our results also showed that the expression of miR-331-3p target gene NRP2, miR-338-3p target genes PKM2, EYA2 was significantly downregulated when the XLOC_006390 was knocked down. Further, XLOC_006390 was found to facilitate cervical cancer tumorigenesis and metastasis by downregulating miR-331-3p and miR-338-3p expression. Conclusion: Taken together, our study demonstrated that XLOC_006390 may serve as a ceRNA and reversely regulates the expression of miR-331-3p and miR-338-3p, thus facilitating cervical cancer tumorigenesis and metastasis.

• Genomics & Informatics
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• v.17 no.1
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• pp.10.1-10.3
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• 2019

To identify miRNA-mRNA interaction pairs associated with binary phenotypes, we propose a hierarchical structural component model for miRNA-mRNA integration (HisCoM-mimi). Information on known mRNA targets provided by TargetScan is used to perform HisCoM-mimi. However, multiple databases can be used to find miRNA-mRNA signatures with known biological information through different algorithms. To take these additional databases into account, we present our advanced application software for HisCoM-mimi for binary phenotypes. The proposed HisCoM-mimi supports both TargetScan and miRTarBase, which provides manually-verified information initially gathered by text-mining the literature. By integrating information from miRTarBase into HisCoM-mimi, a broad range of target information derived from the research literature can be analyzed. Another improvement of the new HisCoM-mimi approach is the inclusion of updated algorithms to provide the lasso and elastic-net penalties for users who want to fit a model with a smaller number of selected miRNAs and mRNAs. We expect that our HisCoM-mimi software will make advanced methods accessible to researchers who want to identify miRNA-mRNA interaction pairs related with binary phenotypes.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.373-374
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• 2013

MicroRNA(miRNA)는 단일가닥 RNA 분자로서 유전자 발현을 제어하는 조절인자이다. miRNA에 의해 조절되는 대부분 유전자는 다수의 miRNA에 의하여 조절되어질 수 있기 때문에 최적 miRNA의 선별은 매우 중요하다. 본 연구에서는 먼저 면역 및 발생관련 유전자 상호작용 네트워크를 구축하였다. 이 네트워크에 miRNA 정보를 추가함으로써 유전자간의 상호작용 뿐만아니라 유전자와 miRNA의 상호작용을 분석할 수 있는 기반을 조성하였다. 복잡한 네트워크를 단순화시켜 기능 모듈과 구조 모듈을 도출하고 이로부터 핵심 유전자를 조절하는 최적 miRNA를 예측하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2003.10a
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• pp.288-297
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• 2003

본 논문은 진화 알고리즘(Evolutionary algorithm)의 기법중의 하나인 유전자 프로그래밍(Genetic programming)을 이용하여 miRNA 유전자를 발굴하기 위한 알고리즘을 소개하고 있다 miRNA는 세포내에서 유전자의 전사를 중지시킴으로써 유전자의 발현을 직접적으로 조절하게 되는 작은 RNA 집단 중의 하나이다. 그러므로 miRNA를 유전체 데이터에서 동정해내는 작업은 생물학적으로 상당히 중요하다. 한편 유전체 데이터에서 miRNA를 동정해내는 알고리즘은 생물학적 실험에서의 시간과 비용을 상당히 절감할 수 있으며, 생물학적으로 miRNA를 동정하는 많은 어려움을 덜어주게 된다. 하지만 계산학적으로 miRNA의 동정은 1차 염기서열상의 통계적인 중요도가 부족하여 기존의 유전자 예측 알고리즘을 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 miRNA의 염기서열보다는 2차구조에서 더 많은 유사성을 갖는다는 점을 착안하여, 2차구조내에서 공통적인 구조를 찾아내고, 그 정보를 이용하여 miRNA를 동정해내는 방법으로 접근하였다. 이 알고리즘의 성능평가를 위해 우리는 test set을 이용하여 학습된 모델의 특이도(= 34/38)와 민감도(= 38/67)를 계산하였다. 평가결과 본 알고리즘이 기존의 miRNA 예측 프로그램보다 높은 특이도를 갖고 있으며, 유사한 수준의 민감도를 갖고 있음을 보여 주고 있다.

• Journal of the Korean Magnetic Resonance Society
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• v.20 no.2
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• pp.46-49
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• 2016

MiRNA-155, upregulated in various cancers, is one of the miRNAs that suppress apoptosis of human cancer. Thus, inhibition of the maturation of miRNA-155 could be an effective way to induce apoptotic cancer cell death. The apical stem-loop of the pre-miRNA-155 has been known as a Dicer biding site for RNA cleavage. Here, to understand the molecular basis of the tertiary interaction between pre-miRNA-155 with Dicer, we characterize the structure of the apical stem-loop of pre-miRNA-155 using NMR spectroscopy. The RNA has a stem-bulge-stem-loop-stem structure, which is consist of G-C Watson-Crick and G-U Wobble base pairs. The assignments of imino- protons were further confirmed by 2D $^{15}N-^1H$ HSQC NMR spectrum. The NMR parameters obtained in this study can be further used to investigate the tertiary interaction between pre-miRNA-155 and other biomolecules such as protein, nucleic acids, or small chemicals which might be used to control the apoptosis of cancer.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.492-494
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• 2012

MicroRNAs(miRNAs)는 mRNA의 발현량을 조절하여 단백질 생성량에 영향을 주는 것으로 잘 알려져있다. miRNA의 데이터베이스는 실험으로 증명된 결과를 중심으로 구성되어 있다. 하지만 miRNA 데이터베이스는 miRNA가 대상으로 하는 유전자 정보에 초점을 맞추고 있어서 그 이상의 질병정보를 얻기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 miRNA와 Protein-Protein Interaction(PPI) 통합 모델을 설계하여 miRNA의 의미적 확장 방법을 제시하고 있다. 또한 Online Mendelian Inheritance in Man(OMIM)을 이용한 miRNA, PPI, 관련 질병, 질병 표준화 관계의 확장방법을 찾아보았다. 이러한 접근 방법은 이형 데이터베이스를 연결하여 하나의 생물학적 시야를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.