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http://www.nature.com/ng/journal/vaop/ncurrent/full/ng.2877.html

'고추' 하면 떠오르는 친근감은 비단 우리나라 뿐만이 아닐 것입니다. 고추는 세계적으로 사랑 받고 있고 영양학적인 가치 또한 우수하여 토마토, 감자와 함께 대표적인 작물 중 하나로 꼽히고 있습니다. 그러나 생물학자들에게는 대중적인 선호도 이외에 토마토, 감자와 함께 고추에서 밝히고자 하는 흥미로운 관심 거리가 있습니다. 서로 닮은 듯 아닌 듯 한 이들 세 작물은 모두 가지과 (Solanaceae)에 속하는 것으로 진화와 육종을 통해 얻어진 공통된 특성과 특이적인 특성을 각각 분자적으로 밝히기에 좋은 모델이 되기 때문인데요, 특히 토마토와 고추의 경우 흥미로운 연구거리가 가득합니다.
첫번째, 토마토의 경우 사과나 바나나와 같이 에틸렌 가스에 의해 후숙성이 촉진되는 climateric fruit 인 반면, 고추는 포도와 같이 후숙성이 촉진 되지 않는 non-climateric fruit으로 같은 가지과 작물로써 서로 비슷한 유전자 세트를 가지면서도 서로 다른 형태의 숙성과정을 거치게 되는 메카니즘은 무엇일까?
두번째, 토마토의 유전체는 약 900Mb정도인데 반해 고추는 약 3Gb에 달하는 거대한 유전체 사이즈를 갖는 이유는 무엇일까?
세번째, 고추의 대중적인 인기의 근간이 되는 매운맛 성분인 캡사이신의 생합성 경로는 어찌 될까? 이 런 모든 질문에 대한 해답이 최근 생물정보 컨설팅 전문기업인 (주)인실리코젠에서도 참여한 서울대 최도일 교수님 연구팀에서 Nature genetics 에 발표한 논문 Genome sequence of the hot pepper provides insights into the evolution of pungency in Capsicum species http://www.nature.com/ng/journal/vaop/ncurrent/full/ng.2877.html 에서 모두 해결되었습니다.


논문에 많은 내용들이 있지만 그 중 후숙성 과실인 토마토와 그렇지 않은 고추와의 과실 숙성 메카니즘의 차이를 보여주는 마지막 메인 figure를 살펴보면, ripening 관련 유전자는 두 종 모두에서 보존되어 있으나 그림에서 보여지는 것과 같이 mRNA상의 발현의 차이로 (group I) 표현형의 차이가 유발된 것으로 나타났습니다. 이 중 주요 유전자는 ethylene이 생성되는 과정에 수반되는 유전자들의 발현이 고추에서 모두 저하되어 ethylene 생성이 저하되고 그로 인해 ethylene에의해 repression되는 CCS(capsanthin-capsorubin synthase)의 발현이 tomato에 비해 월등히 높게 나타나고, 결국 pepper-specific carotenoids인 Capsanthin, capsorubin의 합성이 높아 tomato와는 다른 표현형을 나타냈습니다. 반면, tomato에서는 CCS와 ortholog 관계를 갖는 CYC-B(chromoplast-specific lycopene beta-cyclase) 유전자의 발현이 ripening 과정 동안 ethylene의 높은 합성으로 인해 억제됨을 나타냄으로써 그 메커니즘을 밝혔습니다.


Comparative fruit ripening



이 외에도 고추에 많은 비타민 함량의 메커니즘이라던가, 토마토와 고추의 과실이 물러지는 차이의 원인 메커니즘과 같은 유전체 전문가가 아니더라도 흥미를 가질 만한 많은 내용이 담겨 있습니다. 물론 유전체 전문가(?)의 입장에서도 소중한 정보가 가득합니다. 사실 제가 마지막 figure만을 소개한 이유는 이 하나의 figure를 위해 수행되어야 하는 genome assembly(유전체 서열 완성), gene structure분석(유전자의 서열 및 구조, 유전자 기능, 유전체내 전체 유전자 세트), gene family분석(ortholog, paralog분석) , genome expansion분석( repetitive sequence분석), gene expression 분석(transcription factor분석, RNAseq 분석, pathway 분석), genome variant 분석(SNP, indel 분석), phylogeny 분석과 같은 많은 분석이 수반되어야 하고, 이러한 정보는 supplementary information에서 제공하고 있는 table 54개, figure 49개에 고스란히 담겨져 있음을 알려드리고 싶어서 입니다. 이들 데이터는 마지막 figure와 같은 많은 생물학자들에게 실마리를 제공할 리소스 데이터로 제공이 될 것이기에 그 잠재력이 더욱 큽니다.

Gene structure분석 파이프라인

유전자 구조 분석 파이프라인으로 고추 유전체 분석을 위해 고추의 mRNA(RNAseq, ESTs)서열,  단백질 서열, 토마토 및 감자의 단백질 서열, 애기장대, 포도 및 가지과 작물의 단백질 서열을 이용한 Evidence gene modeling과 여러개의 ''ab initio'' gene modeling (gene prediction)이 함께 수행되어 이들의 공통된 유전자 모델을 선정하는 combined gene modeling이 수행되었습니다. - (주)인실리코젠 지원


마지막으로 이번 연구의 가장 큰 성과라면, 순수 국내 연구진의 기술로 이뤄졌다는 점과 생물정보의 학문적 발전입니다. 식물의 유전체에는 유전자 영역 이외에 repeat 영역이 포유류나 균류, 미생물에 비해 매우 많이 존재하기 때문에 실제 유전체 서열을 완성하기에 매우 까다로운 조건을 갖고 있습니다. 단적으로 토마토, 감자의 경우 국제 컨소시엄을 통해 전세계 연구진의 협업에 의해 이뤄진 점만 보더라도 고추 유전체의 완성은 의미가 크다고 할 수 있습니다. 더욱이 유전체 크기가 토마토에 비해 3배이상 커지고 커진 대부분이 repetitive sequence에 해당하는 LTR retrotransposons 임을 감안하면 유전체 서열 어셈블리만 보더라도 많은 노력이 수반됐음을 알 수 있습니다. 실제, 오픈 소스 프로그램(SOAPdenovo, SSPACE, FLAKE)과 상용 프로그램(CLC Assmebly Cell; CLCbio사, 서울대, (주)인실리코젠의 공식 MOU를 통한 지원)이 모두 이용되었으며, 시퀀싱 또한 다양한 플랫폼/디자인으로 여러번의 수정과 시도를 반복하며 현재의 결과를 얻어냈습니다. 뿐만 아니라 유전자 구조 분석 또한 세계적인 수준의 분석이 진행되었으며 genome expansion, gene expression, 진화적론적인 phylogenetic 분석 모두 국내 연구진들의 몰입적인 연구를 수행한 결과라 할수 있습니다.
다시한번, 생물정보 컨설팅을 전문으로 하는 (주)인실리코젠의 입장으로 NGS라는 막강한 도구와 나날이 정신없이 발전하고 있는 생물정보학의 발전을 통해 보다 많은 좋은 소식이 있기를 기대해 봅니다.

(사진 : 연구에 함께 참여한 (주)인실리코젠 Codes 사업본부 구성원분들)


Codes사업본부 Research실
선임컨설턴트 신윤희 선임


Posted by 人Co

2014/01/28 22:07 2014/01/28 22:07



CLC bio asia-pacific resellers meeting


CLC bio 에서는 매년 여름 아시아 지역의 distributor들이 모여 정보를 공유하고 협력 방안을 모색 할 수 있는 meeting을 주최해 왔습니다. 이번 Asia-pasific resellers meeting에는 한국과 대만, 일본, 중국, 말레이시아, 오스트레일리아의 distributor들과 덴마크의 CLC bio 본사의 책임자들이 함께하였습니다. 아시아 각국의 생물정보 시장을 선도하는 업체 담당자들과 만나 이야기를 나눠보니 모두 생물정보 분야의 발전에 일부분 기여하고 있다는 자부심을 공유할 수 있어서 유익한 시간이었습니다.


특히 이번 meeting에는 CLC bio 의 부사장과 개발 책임자가 참가했는데요, 저희 (주)인실리코젠은 한국의 CLC bio 유저들을 대신하여 고객들의 요구사항이나 고충을 대변하여 CLC bio의 담당자들을 거세게 몰아 붙이는 진풍경이 벌어지기도 했습니다. 그 결과 다양한 지원 정책과 유용한 분석 기능들의 추가 개발을 약속 받았습니다.



CLC bio는 Next-Generation Sequencing (NGS) 열풍으로 생물정보학 분야에 집중된 관심과 함께 나날이 성장해 나가며, Agriculture, Diagnosis, Medical research 분야의 집중된 분석 도구와 pipeline을 개발해 나갈 것이라고 밝혔습니다. 뿐만 아니라 이러한 분야에 적용할 수 있는 다양한 case study와 application note와 같은 자료를 제공하겠다는 계획도 밝혀 CLC bio의 solution들이 더 쉽게 널리 이용될 수 있도록 노력하는 의지를 볼 수 있었습니다.



3일 이라는 짧은 시간 동안의 만남이지만 모두 다 생물정보학 분야의 발전이라는 목표와, 'CLC man'이라는 동질감을 공유해서 일을 떠나 개인적으로 많이 친해진 모습들을 볼 수 있었습니다.

NGS analysis, anyone can do!


이 번 CLC bio Asia re-seller meeting 행사 내에는 "NGS analysis, anyone can do!" 라는 주제로 NGS 데이터의 de novo/reference assembly를 비롯하여 variation detection, RNA-seq, ChIP-seq 등의 분석을 누구나 쉽고 간편하게 수행할 수 있는 CLC Genomics Workbench의 5.5 버전 런칭 세미나도 개최되었습니다.

지 난 8월 23일, 이비스 앰베서더 수원 호텔에서 진행된 이 세미나는 최근 업그레이드로 다양한 분석 도구들이 추가된 CLC Genomics Workbench의 기능과 실 사례 데이터 분석 결과를 바탕으로 우리 회사의 VVIP 고객들을 초청하여 CLC Genomics Workbench 사용자들에게 유용한 시간이 되었습니다.



먼저 이번 세미나의 개요와 각 섹션에 대한 간단한 소개 후 본격적으로 세미나가 시작되었습니다. ‘NGS 기본 개념 및 응용분야’라는 주제로 진행된 첫 번째 섹션은 NGS를 이용한 다양한 application 및 분석 사례를 소개하는 시간이었고, 연이어 두 번째 섹션은 NGS 데이터를 활용할 수 있는 다양한 분석 툴을 탑재하고 있는 CLC Genomics Workbench의 기능들에 대하여 알 수 있는 시간이었습니다. 또한 이번 re-seller meeting 행사로 인하여 내한한 CLC bio사의 Henry Wang 컨설턴트가 가장 중요한 세 번째 섹션을 맡아 CLC Genomics Workbench 5.5 버전의 업그레이드된 기능에 대한 리뷰를 진행하였습니다.





잠깐의 휴식시간 후 바로 진행된 네 번째 섹션은 이러한 CLC Genomics Workbench를 이용하여 얻은 실사례 데이터로 case study를 보여주는 시간이었습니다. 최근 NGS 데이터로 가장 많이 수행하고 있는 variation 분석과 RNA-seq 분석에 대한 예제로 CLC Genomics Workbench에서 실제 분석되는 과정을 확인할 수 있었고, 업그레이드 된 기능들을 잘 활용하여 쉽고 간단한 워크플로우로 제작할 수 있음이 사용자들에게 가장 흥미있는 이슈였습니다.





이렇게 이번 세미나를 통하여 CLC Genomics Workbench의 한층 업그레이드된 강력해진 분석 기능들을 파악할 수 있는 시간이었고, 짧은 시간에 많은 정보를 보여주려고 하다보니 그 동안 고민이었던 NGS 데이터의 분석 관련 질의/응답 및 컨설팅의 시간이 부족했던 점이 가장 아쉬웠습니다. 하지만 충분히 CLC Genomics Workbench의 매력을 직접 느낄 수 있었던 시간이었을 것이라 생각되고, 우리 고객분들이 조금 더 CLC Genomics Workbench를 활용하는 능력을 키울 수 있는 좋은 기회가 되었을 것입니다. "NGS analysis, anyone can do!"라는 이번 세미나의 주제처럼, 저희 (주)인실리코젠은 NGS 데이터 분석에 어려움을 느끼시는 연구자 분들께 NGS를 조금 더 쉽고 편리하게 분석할 수 있는 방법을 알릴 수 있도록 노력하겠습니다.

Tour

8월 22일 수요일

8월 22일 오전 distributor Meeting이 끝난 후 이비스 호텔에서 점심식사를 하였습니다. 모두들 맛있는 식사를 한 후에 든든한 마음으로, 한편으론 비가 올까 걱정스러운 마음을 가지고 경복궁을 향해 출발했습니다.

경복궁 입구에서 가이드를 만나기로 약속을 한 후, 버스를 타고 달리고 달려 드디어 경복궁 앞에 도착. 보라색 모자를 쓴, 오늘 하루 우리에게 친절하고 재미있게 설명을 해주실 가이드를 만났습니다. 하늘은 곧 비가 쏟아져 내릴 것처럼 흐렸지만 다행히도 비는 내리지 않았습니다. 경복궁에 들어가기 전 가이드의 설명이 시작되고, 저와 Henry는 입장권을 끊으러 갔습니다. 경복궁에 처음 온다는 저의 말에 Henry는 굉장히 놀란 눈치였습니다. Henry는 경복궁이 두 번째 방문이라고 합니다. 그렇게 먼 거리도 아닌데 왜 여지껏 한 번도 가보지 않았는지.. 너무 역사에 무관심했다는 생각이 드는 순간이었습니다.

경복궁에 들어서서 단체 사진을 한컷! 찍고 가이드의 설명을 들으며 이곳 저곳 둘러보기 시작했습니다. 모두들 호기심 가득한 눈빛으로 경복궁을 둘러보고 매우 아름답다는 탄성이 나오기도 하고 가이드의 재미난 설명 덕에 다들 신나보였습니다. 그리고 많은 분들이 사진을 찍느라 분주한 모습이었습니다.






많다면 많고 적다면 적은 인원을 박 부장님과 제가 어떻게 인솔을 해야 할지 걱정이 앞서기도 했지만 Henry의 도움 덕분에 한결 편하게 경복궁 관광을 할 수 있었습니다. 경 복궁 투어가 끝난 후 우리는 바로 인사동으로 향했습니다. 인사동에서는 각자 쇼핑타임을 가졌고, 인사동의 한정식 집에서 저녁 식사를 하였습니다. 좌식이라 외국인들에게는 다소 불편하여 미안한 마음이었지만 다들 내색하지 않고, 음식을 맛있게 먹어주었습니다.

빡빡했던 일정을 마무리하고 우리는 내일 또 다른 투어를 위해 호텔로 아쉬운 발걸음을 옮겼습니다.

8월 23일 목요일


23일 목요일에는 용인에 위치한 한국민속촌을 투어하기로 했습니다. 투 어를 시작하기 전 우리는 수원에서 맛있기로 소문난 ‘ㄱ’ 한정식 집으로 향했습니다. Vegetarian을 위해 식당에서 별도로 샐러드도 준비해주었습니다. 보기 좋은 음식(떡)이 먹기도 좋다는 말이 있듯이 음식들이 모두 굉장히 예쁘고 먹음직스럽게 한 접시 한 접시 담겨져 나왔습니다. 작품을 카메라에 담듯이 다들 배고픔도 잊은 채 음식을 카메라에 담기 바빴습니다. 역시나 맛도 굉장히 좋았습니다. 처음 보는 음식들도 신기해하며 모두들 맛있게 먹었습니다. 맛있는 점심 식사를 마친 후 우리는 본격적인 한국민속촌 투어를 시작하기 위해 식당을 나섰습니다. 한국민속촌은 우리 조상의 슬기와 지혜가 스며있는 전통생활 모습을 재현, 전시한 야외민속박물관으로 만들어진 곳입니다. 민속촌에서는 나이가 지긋하고 인상이 좋아 보이는 어르신이 가이드를 해주셨습니다. 교장선생님으로 계셨다가 퇴직 후에 봉사활동으로 가이드를 하고 계시다고 합니다. 전통생활 모습을 젊은 세대의 가이드가 아닌 나이 지긋한 어르신이 직접 해주니 우리나라 전통생활 모습이 더 잘 묘사되고 전달되지 않았나 싶었습니다.



가이드 선생님의 디테일한 설명과 함께 민속촌을 둘러본 후 각자 지인들에게 선물할 기념품도 구매를 하였습니다.

호텔로 돌아가는 차안에서 노을이 빨갛게 지는 모습을 보니 제가 타국에서 관광을 하고 있는 것만 같았습니다. 그만큼 노을이 너무 아름다웠습니다.

이틀동안 걸어서 투어를 하느라 저도 외국인 분들도 힘들었지만 그만큼 서로에게 좋은 추억이 됐을 거라 생각합니다. 대한민국이라는 나라에서 (주)인실리코젠과 함께 관광했던 모든 모습들이 외국인 분(친구)들에게 좋은 기억만 심어줬으면 좋겠다라는 생각을 하며, 저는 지금도 그 때의 모습을 다시 추억해 보고 있습니다.

(상기 사진중 초상권에 대한 우려가 있으신 분은 당사로 연락주시면, 즉시 조치를 취하겠습니다.)

Codes사업부 김경윤, 심재영, 송하나

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2012/09/28 14:16 2012/09/28 14:16
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ChIP-Seq 분석은 어떻게 하는건가요?

ChIP-Seq


ChIP 은 Chromatin Immunoprecipitation의 약자로 세포내에서 이뤄지는 단백질과 DNA간의 상호작용을 알아내는 주요한 방법으로 특정 단백질과 binding 하는 DNA sequence 를 알아내는 것을 목적으로 합니다. 특정 단백질과 결합된 DNA을 면역학적 방법인 antibody를 이용하여 침강시킨후 결합된 DNA를 따로 분리하여 그 sequence를 확인합니다. 이때, 해당 서열을 확인 하는 방법으로 microarray방식을 이용하면, ChIP-chip이 되고, NGS와같은 시퀀싱 방식을 이용하면 ChIP-seq이 됩니다. 이러한 방법은 유전자 발현을 조절하는 전사조절인자(transcription factor)의 bindig site와 기작을연구하는데 많이 이용되고 있습니다.

예를 들어 transcription factor A의 binding-site를 분석하기 위해, 먼저 세포내에서 transcription factor A와 DNA를 결합시킨 후 그 결합을 고정하기 위해 sample을 포름알데히드와 같은 고정액으로 고정시킵니다. 이후 세포를 lysis하여 DNA 전체를 분리한 다음 sonication 방법으로 DNA를 잘게 조각냅니다. 그러면 transcription factor와 결합된 상태의 DNA 조각과 그렇지 않은 조각이 생성됩니다. 이후 원하던 transcription factor A에 binding된 DNA 조각만을 분리하기 위해 transcrition factor A 특이적인 antibody와 beads 붙여 원심분리를 통해 transcription factor A와 이에 결합된 DNA만을 분리해 낼 수 있습니다. 마지막으로 분리된 transcription factorA와 DNA 사이의 결합을 끊어 DNA만을 분리해낸 다음 앞서 언급한 microarray방식과 NGS 기술을 이용한 시퀀싱 방식을 통해 각각 확인할수 있습니다. Microarray방식은 유전체상의 대부분의 영역을 microarray probe로 제작하여 chip에 심은 후 transcription factor A와 결합되었던 DNA조각을 binding 시켜 확인하게 되며, 시퀀싱 방식은 분리된 DNA조각을 직접적으로 시퀀싱을 통해 확인하게 됩니다. 이후 시퀀싱된 서열을 해당 유전체 서열에 mapping(reference assembly)을 통해 유전체 상의 binding location을 확인 합니다. 이들 모두 공통적으로 transcription factor A가 binding 하는 서열정보를 비롯하여 유전체내의 binding location을 함께 확인 할 수 있어 이차적으로 전자를 조절 받는 유전자 프로파일을 함께 확인 할수 있는 이점이 있습니다.

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단백질과 binding 되는 DNA 서열이 짧기 때문에 , ChIP-Seq 분석을 할 때는 일반적으로 short read로 시퀀싱을 진행합니다. 또한 reference 서열에 mapping 할 때 역시 mapping 파라메터들을 엄격하게 설정하여 noise data의 생성을 예방합니다. 시퀀싱 reads의 서열들이 짧기 때문에 적은 bp의 mismatch나 gap일 지라도 실제 binding site가 아닌 엉뚱한 위치에 mapping될 확률이 높아 지므로 최종적으로 ChIP peak를 찾기 힘들어지게 될 수 있습니다. Mapping view를 보면 이렇게 특정 단백질에 특이적인 binding-site에만 read들이 mapping 되어 형성되는 'peak'을 확인 하실수 있습니다(Candidated transciption factor A binding position).

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Peak 영역에 mapping된 read의 수와 전체 reference 서열의 mapping 된 read의 분포, 그리고 control 데이터에 mapping된 read의 분포 등을 고려하여 관찰되는 peak가 false positive인지 false negative인지 통계적으로 유의성을 검증할 수 있습니다. CLC Genomics Workbench를 이용하면 이렇게 찾아진 ChIP peak들에 대한 정보가 담긴 테이블과 해당 ChIP peak가 위치한 부분의 mapping view를 한 화면에서 확인할 수 있습니다.

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그리고 mapping view를 조금 더 축소해 보면 해당 peak의 upstream과 downstream에 위치한 유전자를 확인하여, 어떤 유전자들이 해당 transcription factor A에 영향을 받을지 유추해 볼 수 있습니다.

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부가적으로 BIOBASE사의 'TRANSFAC' 데이터베이스는 발표된 모든 논문들을 대상으로 생물 전문 큐레이터들이 검토하여 transcription factor와 transcription factor binding site에 대한 정보를 축적하고 있습니다. 또한 이렇게 형성된 TRANSFAC의 데이터는 보다 효율적으로 연구자들에게 공급하기위해 CLC Genomics Workbench에서 plug-in을 통해 ChIP-seq을 통해 찾아진 peak와 직접적으로 비교하여 관련된 유전자, 질병 및 mutation에 대한 다양한 정보를 제공 하고 있습니다.



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2012/06/11 15:03 2012/06/11 15:03
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HGMD professional

Next generation sequencing의 발달로 인한 personal genomics가 가능해지면서 더욱 관심을 보이고 있는 데이터베이스가 있다. Biobase HGMD 데 이터베이스가 바로 그것으로 Human의 유전적 돌연변이에 의한 질병정보를 약 100,000만개 정도 담고 있다.

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Figure 1. Biobase HGMD. Human의 유전적 변이에 의한 질병 정보 데이터베이스

HGMD는 현재 유전체 서열상의 변이로 인한 질병의 병변 및 유전자의 이름 그리고 유전체상의 위치 정보를 문헌정보에 근거하여 서비스하고 있다. 이러한 정보는 OMIM, Entrez Gene 그리고 Human Gene Nomenclature Committee를 포함한 대표 web-base 데이터들과 링크를 통해 변이에 의한 표현형, 구조적 정보들이 함께 제공되고 있다. 그 자세한 내용은 아래와 같다.


Feature


  • Up-to-date Mutation Data

  • Full Coverage of PubMed journals
  • Gene Centric Search
  • Mutation Centric Search
  • Reference Centric Search
  • Boolean Full Text Searching
  • View Mutation Data by Type
  • View Mutation Data by Disease/Phenotype
  • cDNA Sequences
  • Extended cDNA Sequences
  • Expanded Gene-specific Information
  • Expanded Mutation-specific Information
  • Advanced Search Tools
  • Mutation Viewer/Maps
  • Genomic Coordinates for Missense/Nonsense Mutations
  • Search for Functional Polymorphisms
  • HGVS Nomenclature for Missense/Nonsense Mutations
  • Links to Entrez dbSNP (using rs numbers)
  • Provision of Additional Literature References
  • Search/Display of Gene Ontology Terms
  • Downloadable Version

 HGMD Professional은 위와 같이 변이 정보에 대한 서열 정보, SNP정보, HGVS nomenclature 정보를 링크를 통해 서비스하고 있으며 이들의 조절 메카니즘과 관련된 transcription factor 정보도 함께 지원하고 있다. 더욱이 이러한 모든 정보의 근간이 되는 문헌정보를 함께 제공하고 있어 그 신뢰성이 매우 높다 하겠다.


HGMD tutorial


Expanded Search Engine : 최신의 데이터를 사용자 편의에 의한 주제 중심의 인터페이스로 제공하고 있다. 키워드 방식을 이용한 특정 유전자, 질병의 상태, 변이정보, 문헌정보를 통한 검색이 가능하며 알파벳 인덱싱을 통한 검색도 가능하다.


 

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 Figure 2. HGMD advance search. 유전자명, 질병, 변이정보 등을 이용한 keyword 검색이 가능하다. 또한 특정 chromosome내에 존재하는 변이정보를 한 번에 검색 할 수도 있다.


또한 특정 chromosome 내에 존재 하는 모든 변이정보를 한 번에 확인 할 수 도 있으며 이들 정보는 모두 다운 로드 기능을 통해 local PC에 저장이 가능하여 필요할 때 언제든지 활용이 가능 하다(Figure 2).


키워드 검색을 통한 유전자 검색의 경우 Figure 3에서 보여 지는 것과 같이 관련 유전자에서 동반 되는 모든 변이 정보를 확인할 수 있다. Splicing에 의한 변이정보, small deletion, small insertion 그리고 SNP에 의한 정보도 함께 검색 할 수 있다. 또한 transcription factor 정보도 링크되어 다양한 원인에 의해 유발되는 유전적 질환의 생화학적 정보를 통합적으로 확인 할 수 있다.


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Figure 3. 유전자 검색. 유전자 검색을 통한 다양한 변이 정보 및 질병의 병변, 유전체상의 위치정보, 유전자 발현 조절 정보를 확인 할 수 있다.


Biochemical information : Human의 변이 정보는 구분된 카테고리 정보에서 keyword로 검색이 가능하며 이들의 정보는 이후 모두 다운로드가 가능하다. 질병의 phenotype을 비롯한 유전체 상의 위치 정보, dbSNP와 같은 기존 참조 데이터베이스의 정보, motif, regulation, 참조 문헌 정보까지 한 번에 확인할 수 있다.


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Figure 4. 변이 정보 검색 결과. 유전적 변이에 의한 DNA서열의 변화, 단백질 서열 변이, 참조 데이터베이스, phenotype, gene ontology, 참조 문헌 정보를 모두 다운 받을 수 있다.


Personal genomics 시대에 가장 필수적인 데이터베이스중 하나인 Biobase HGMD는 개인의 잠재적인 유전적 질환의 탐색부터 현재 발병중인 질환에 대한 치료 연구를 위해 많은 기초 데이터를 제공할 것으로 여겨진다. 많은 논문과 데이터베이스를 집대성하여 유전적 질환의 통합적 정보를 제공하고 있는 HGMD는 앞으로 더 많은 연구자들에게 도움이 될 것이다.






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2010/05/13 19:17 2010/05/13 19:17

BKL TRANSFAC

 Biobase의 대표적인 제품군인 TRANSFAC은 eukaryotic gene regulation을 분석하기 위한 최적의 기초 데이터를 제공하고 있다. Transcription factors, miRNAs, 그리고 이들과 관련된 유전자의 프로모터 정보를 비롯하여 ChIP-Seq 데이터로부터 1,000,000건 이상의 binding sites 정보, 57,000건 이상의 human RNA polymeraseII의 위치정보를 포함하고  있다. 이들 정보는 모두 실험적으로 증명 되었거나 논문에 게재된 정보를 전문가의 리뷰를 통해 정확하면서도 통합적인 이해를 할 수 있도록 하였다.

 2010년 현재 TRANSFAC®의 데이터베이스는 DNA binding, expression 그리고 regulation에 관련한 전문가의 manual curation을 다음과 같이 수행하였다.

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이들 데이터는 실험적으로

  • transcription factor binding site나 혹은 composite elements를 증명하고자       할 때,
  • promoter sequence를 찾고자 할 때
  • miRNA targets을 찾고자 할 때
  • 관심 있는 영역에 binding 가능한 transcription factor를  찾고자 할 때
  • transcription factor들 간의 조절을 알고자 할 때
 실험에 앞서 가능한 factor들의 기초 정보를 제공하게 된다. 따라서 microarray를 통한 유전자 발현 패턴을 분석했다면 동일한 발현 패턴을 보이는 유전자들의 상관관계를 분석하는데 많이 이용되며, 약리 반응이나 신물질의 target을 밝히는 데에도 기초 자료로 인용되고 있다.


TRANSFAC®의 데이터 구성


 TRANSFAC® Professional은 공개된 데이터에 비해 약 4년 정도의 데이터가 업데이트되어 있는 상태로 그 데이터양은 promoter서열이 약 280,000건, 700,000건의 ChIP-chip/-Seq 데이터를 더 포함하고 있다(figure 1).

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Figure 1. Public database와 Professional version의 데이터양의 차이


이들의 자세한 내용은 figure 2에서 보여 지는 것과 같이 transcription factor의 서열 정보를 비롯한 binding 가능한 site정보, 도메인정보, regulation 정보를 총체적으로 담고 있다.

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Figure 2. Transcription factor feature. Transcription factor의 서열 정보, 종 정보, 조직 정보, 도메인 정보, binding site 정보, interaction protein 정보, regulation정보를 총체적으로 서비스하고 있다.

 GO category정보 및 pathway정보도 가능한 모두 서비스가 되고 있어 세포내 생물학적 기능을 종합적으로 분석하고자 할 때 기초자료로 많은 정보를 주고 있다(figure3).

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Figure 3. Transcription factor의 function 정보. Factor간의 interaction정보, pathway 정보, inhibitor 및 activator와 같은 regulation 정보 등을 문헌자료를 통해 데이터베이스화하고 서비스한다.



미지의 서열에 binding 가능한 transcription factor search.


 특정한 발현 패턴을 보이는 유전자의 발현 조절 메커니즘을 분석 하고자 할 때 기본적으로 유전자의 upstream 영역에서 작용하는 transcription factor(TF)를 알아보게 된다. TRNASFAC®은 기본적인 transcription factor 및 binding site에 대한 정보를 제공함과 동시에 미지 서열에 binding 가능한 transcription factor를 예측할 수 있는 MatchTM, PatchTM, 그리고 Catch® 프로그램도 제공하고 있다(Figure 4).

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Figure 4. TRANSFAC Professional의 TF search를 위한 PATCH. Pattern match를 통한 미지의 서열에 binding 가능한 TF를 search한다. 이때 false positive를 최소화하기 위해 찾고자 하는 TF의 종 정보를 제한하여 식물 유전자의 경우 식물 데이터베이스를 사용하고 mamalian 유전자의 경우 mamalian 데이터베이스를 사용한다. 또한 특정 찾고자 하는 TF만을 대상으로 할 경우 분석자에 의해 선택된 TF만으로 구성된 프로파일을 제작하여 분석할 수도 있다.


 MatchTM는 TF의 binding site를 matrix로 구성하여 찾는 방법이며, PatchTM는 서열의 pattern match 방법을 이용하여 찾는 방법이다. Catch®는 composite elements를 찾고자 할 때 사용하게 되는데 보통 이들 프로그램을 모두 사용하여 가능한 모든 TF를 찾고 실험에 이용한다. 또한 실험적으로 하나하나 규명할 수도 있으나 유전체 전체 유전자를 대상으로 분석하고자 할 때, 웹으로 운영되는 다음 프로그램에 서열을 하나씩 분석하기는 매우 어려우므로 local 서버나 PC에 설치하여 batch로 서열을 분석할 수도 있다. 이후 얻어진 유전자의 upstream 영역에서 작용하는 TF의 profile정보는 통계적 기법을 통해 유의한 TF를 선별하기도 하고, 데이터베이스화하기도 한다.

또한 얼마 전 덴마크의 CLCBio사와의 협력을 통해 CLCMainWorkbench 혹은 CLCGenomicsWorkbench의 plug-in 기능을 통해 TF정보를 visualization 할 수도  있게 되었다. 따라서 NGS에 의한 RNA-seq 정보 및 유전자 발현정보와 함께 전사조절 ,    메커니즘까지 확대하여 함께 분석할 수 있는 최적의 데이터를 제공하고 있는 것이다.

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2010/04/27 14:55 2010/04/27 14:55

BIOBASE 소개

인 맞춤 의학시대를 가능케 한 NGS(Next Generation Sequencing) 기술로 인해 이제는 더 이상 유전자 서열정보만을 밝히는 것이 큰 의미를 내포하지 않는다. 생명과학 분야의 궁극적인 목표인 생명현상의 이해를 위해서는 쏟아지는 서열정보를 잘 꿰어 그들의 매우 정교한 세포내 역할을 규명해야 한다. (주)인실리코젠에서는 이러한 연구를 위해 필수적으로 요구되는 몇 가지 데이터베이스를 소개하고자 한다.

 최근 nature에 발표된 Ancient human genome project에 이용된 전사 조절인자 데이터베이스로 유명한 TRANSFAC을 서비스하고 있는 Biobase는 전문가 리뷰에 의한 생물학적 데이터베이스와 소프트웨어 및 생명과학분야의 분석 서비스에 뛰어난 세계적 선두 기업이다.

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1986년 시작되어 1997년 German Research Center for Biotechnology에서 파생되어 설립된 이후로 전사조절인자를 비롯한 유전자 조절 메카니즘 데이터베이스 분야에서 독보적인 위치를 차지해 오고 있다. 의학을 비롯한 제약회사 및 연구기관을 포함한 전세계 수많은  고객에게 서비스를 제공하고 있으며, 생명과학 분야의 다양한 논문에서 현재의 데이터가 인용되고 있다.

 Biobase 제품군의 가장 큰 특징은 생물학 전문가들에 의한 데이터의 검토와 수정을 통해 지속적으로 업데이트된다는 것이다. 날마다 논문을 통해 쏟아지는 생명과학 분야의 다양한 데이터를 전문가의 리뷰를 통해 BIOBASE Knowledge Libray(BKL)로 재탄생 시켜 제공하고 있고 이들 데이터의 이해를 극대화 시킬수 있는 ExPlainTM을 서비스 함으로써 drug 혹은 biomarker 개발에 많은 연구자들이 효율적으로 활용 할 수 있도록 하고 있다. 그 서비스 목록은 크게 세 가지로 분류 된다.

1) BKL TRANSFAC

2) BKL PROTEOME

3) HGMD professional


 첫 번째,  TRANSFAC은 유전자 조절분야에서 세계 유일의 데이터베이스이며 표준이 될 정도의 고품질 데이터를 보장하고 있다. 이러한 평가는 The U.S. Bioinformatics Market의 보고에서도 TRANSFAC®을  주요 생물정보 툴 중 하나로 꼽는 등 세계적으로 높은 평가를 받고 있다. TRANSFAC suite에는 전사 조절인자와 관련된 모든 정보를 담고 있다.
Transcription factor, transcription factor binding site, 그리고 composite elements의 총체적인 정보로 구성되어 있으며, 유전자 돌연변이와 유전자 돌연변이에 관련된 질병에 관한 데이터베이스인 PathoDBTM 그리고 regulatory chromatin domain 정보를 담고 있는 S/MARtDBTM도 포함하고 있다.

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 두 번째, PROTEOME은 단백질 수준의 조절, 즉 pathway정보를 제공하고 있다. 6개의 데이터베이스로 YPD(s.cerevisiae), HumanPSD, GPCR-PD, WormPD, MycoPath PD 그리고 PombePD(s.pombe)로 구성되어 기능이 밝혀진 최대한의 단백질을 활용하여 세포내에서의 pathway 조절 메카니즘을 총체적으로 이해 할 수 있도록 정보를 제공하고 있다. 이들 데이터는 관련 질병정보를 비롯한 참조논문과 데이터의 품질 정보를 모두 제공함으로써 다양한 생명과학 분야에서 인용되고 있다.

 마지막 HGMD는 human의 유전자 돌연변이 데이터베이스로 유전에 의한 질병관련 정보를 서비스하고 있다. Germ-line 돌연변이 데이터를 중심으로 주어진 유전자와 관련된 돌연변이 정보를 제공하고 있다. 2006년 이후 꾸준한 데이터베이스의 축척으로 2009년 3월 95,000건에 달하는 돌연변이 정보를 보유하고 있으며, 병변을 비롯한 서열정보, 유전체에서의 위치정보, 본래 특성 정보등 상세한 관련 정보를 제공 하고 있다.

 앞서 밝힌 내용과 같이 Biobase 제품군은 세포내 발현 조절과 관련된 총체적인 데이터베이스를 제공한다. 전사 수준의 발현조절인 promoter 분석(TRANSFAC), 단백질 수준의 pathway 분석(PROTEOM), 이후 phenotype과 관련된 유전적 질병 정보(HGMD) 등을
제공하며 다양한 생명과학 분야에 고품질의 데이터를 제공하고 있다.

다음 주부터 앞으로 3주 동안, 오늘 간략하게 말씀드린 Biobase 제품군의 세 가지 데이터베이스에 대하여 한 주에 하나씩 좀 더 자세한 내용으로 소개해드릴 예정입니다.  

여러분들의 많은 관심 부탁드립니다.
감사합니다.






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2010/04/19 15:07 2010/04/19 15:07

지난 3월 11일, (주)인실리코젠CLC bio사, 그리고 서울대학교 식물유전체육종연구소와의 NGS 데이터 분석을 위한 기술적인 정보 교환과 공동 연구 개발 및 컨설팅을 위한 프로모션 등의 내용에 대하여 MOU를 체결하였습니다.

이번 MOU 체결식에는 (주)인실리코젠의 최남우 대표이사님, 서울대학교 식물유전체육종연구소의 소장님이신 고희종 교수님, CLC bio사의 아시아 마케 총괄 담당을 맡은 Wayne Hsu가 CEO인 Thomas Knudsen를 대신하여 참석하였으며, Next Generation Sequencing 기술을 바탕으로 한 식물의 게놈 분석을 위하여 그 동안 수행했던 프로젝트의 다양한 경험들과 기술적인 능력들을 공유하기로 동의하였습니다.

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왼쪽부터 CLC bio사의 Wayne Hsu, 서울대학교 고희종 교수님, (주)인실리코젠의 최남우 대표이사님


서울대학교 식물유전체육종연구소는 막대한 양의 NGS genome 데이터 분석에 중요한 기술적인 문제를 해결할 수 있는 강력한 파트너들을 갖게 됨으로서, CLC bio사의 NGS 데이터 분석을 위한 생물적보학 솔루션과 (주)인실리코젠의 고품질의 컨설팅 서비스를 모두 지원 받을 수 있게 되었고 또한 국내에서 뿐만 아니라 국제적으로 생물정보학과 식물 과학 분야에서 중요한 경쟁력을 갖게 될 것으로 생각됩니다.


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이번 MOU 행사는 한국과 아시아의 NGS를 이용한 유전체 연구에 새로운 장을 마련한 것으로, (주)인실리코젠CLC bio사서울대학교의 NGS 분석 관련한 프로젝트를 성공시키는데 최선의 지원을 해줄 것을 약속하였습니다.



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2010/04/12 17:52 2010/04/12 17:52

연재 순서

   1. Assembly
   2. Variation study
   3. Expression study
   4. Epigenomics
  5. Genome Annotation
   6. Next Generation Bioinformatics
   7. Data Management for web 2.0 Era
   8. Semantic Network for Integrated Biology Data
   9. Gene Network Discovery by Text-mining
  10. Centralization for High-throughput Data Analysis



이번 연재에서는 NGS Edition의 마지막 연재로 대용량의 데이터를 다루기 위한 Centralization for High-throughput Data Analysis에 대해 알아보도록 하겠습니다.

3-5. Centralization for High-throughput Data Analysis


 최근 들어 분석하고자 하는 데이터의 용량이 기하급수적으로 늘어남에 따라 데스크탑 컴퓨터 사양으로 분석하기가 어려워지고 있다. 따라서 생물정보 전문가들의 도움이 많이 요구되지만, 한 두 명의 생물정보 전문가들이 처리하기에는 분석하고자 하는 데이터가 급격하게 증가되고 이를 활용한 연구 분야가 다양하여 대규모의 생물정보 전문가를 가용하고 있는 센터가 아닌 곳에서 모든 분석을 지원하는 것은 쉽지가 않다. 또한 유전체 분석과 같은 대규모 프로젝트가 컨소시엄 형식으로 수행되고 있는 상황에서는 다른 연구팀과의 상호 협조를 통한 공동 연구가 중요하며, 이를 위한 데이터의 공유와 관리도 중요시되고 있다. 따라서 연구자들이 공동으로 데이터를 업데이트하거나 다운로드할 수 있는 데이터베이스와 대규모의 용량을 분석할 수 있는 서버, 그리고 서버에서 분석한 결과를 개별 컴퓨터에서 확인할 수 있는 시스템의 유기적인 관계가 요구된다. 하지만 생물데이터의 형식과 이를 분석하는 프로그램의 종류가 다양하므로 데이터의 공유와 관리, 그리고 분석 프로그램의 연계가 상당히 복잡하다.

 대다수의 생물학자들이 윈도우 운영체제의 컴퓨터를 사용하고 있으며 Vector NTI, DNA Star와 같은 생물데이터를 분석하는 상용화 프로그램을 많이 이용하고 있다. 하지만 이런 상용화 소프트웨어는 윈도우에서만 사용가능하며, 분석하는 데이터의 용량 및 길이에 제한을 두고있으므로, 대규모의 데이터를 분석하는 것은 적절하지 않다.

 CLC bio사에서는 대규모의 NGS 데이터 및 대규모의 데이터를 서버에서 분석할 수 있는 CLC Genomics Server(그림 11)와 데스크탑 컴퓨터에서 결과를 확인하고 Vector NTI, DNA Star와 같은 다양한 분석 프로그램에서 나온 결과 데이터를 사용할 수 있는 CLC Genomics Workbench를 개발하였다.

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그림 11. Genomics Server 시스템 아키텍처

 CLC Genomics Workbench에서 CLC Genomics Server에 NGS 데이터 및 대규모 분석 데이터를 업데이트하고 분석을 수행한 뒤 CLC Genomic Server에서 분석되어진 결과를 CLC Genomics Workbench에서 확인할 수 있는 플러그인이 있다. 이를 활용하면 대규모 리소스를 필요로 하는 데이터의 분석과 데스크탑 컴퓨터에서 가능한 데이터 분석을 구분하여 연구 업무의 효율성을 증대시킬 수 있다. 또한 윈도우, 리눅스, 매킨토시 등 운영체제에 관계없이 설치가 가능하기 때문에 다양한 운영체제에서 데이터를 분석하는 연구자들이 분석결과를 공유할 수 있다. 대부분의 상용화 프로그램은 연구자들이 원하는 분석 알고리즘이 없을 경우 이후 버전의 업그레이드 내용을 기다리거나, 다른 프로그램을 이용하여 분석할 수밖에 없으므로 분석의 일관성을 유지하기 어렵고, 번거로움이 가증되었다.

 하지만, CLC Genomics Server에서는 External Application 플러그인을 적용하여 CLC Genomics Workbench에 설치되어 있지 않는 알고리즘 및 분석법을 커맨드라인 방식으로 설치한 후 간단한 설정을 통해 별도의 인터페이스를 만들지 않더라도 CLC Genomics Workbench에서 데이터의 입력과 출력을 수행할 수 있으며, 분석 결과를 다른 분석에 응용할 수 있다.

 그림 12는 CLC Genomics Server에서 external application 모듈을 설정하는 것을 보이고 있으며, 그림 13은 external application을 통해서 구축한 새로운 모듈을 이용하여 분석하는 화면을 보이고 있다. 이와 같이 서버급에서 분석할 수 있는 시스템과 데스크탑 컴퓨터에서 분석할 수 있는 프로그램의 연계를 통해서 생물학자들이 복잡하고 다양한 데이터를 분석하는데 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.

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그림 12. External Application of CLC Genomics Server. 자주 사용되는 커맨드라인 방식의 프로그램은 CLC Genomics Server의 External Application 설정을 통해 별도의 인터페이스를 만들지 않고 CLC Genomics Workbench에서 수행할 수 있다. 이를 이용하여 사용자에 맞춰진 workbench로 재구성할 수 있다.

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그림 13. CLC Genomics Workbench 플러그인 적용. External application 플러그인으로 구축된 새로운 모듈은 CLC Genomics Workbench에서 분석이 가능하다.






저희 (주)인실리코젠 Codes팀은 최신 생물정보학관련 연구 동향에 대한 기술 소식지(Quipu Issue Paper)를 발간하고 이 소식지를 통하여 빠르게 발전하는 NGS 시대에 다양한 변화를 습득하고 하시는 연구에 조금이나마 도움이 되길 바라면서 지난 2월부터 약 2개월에 걸쳐 저희 회사 블로그 Quipu(http://www.insilicogen.com/blog/)를 통해 연재를 진행하였습니다. 지난 2개월 동안 최신 생물정보학관련 연구 동향에 대한 기술 소식지 블로그 연재에 많은 관심 가져주셔서 진심으로 감사드리며 저희 (주)인실리코젠은 앞으로도 생물정보 분야에서 끊임없이 노력하는 기업이 되겠습니다.


(주)인실리코젠 Codes팀 배상
Tel: 031-278-0061 / E-mail: codes@insilicogen.com



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2010/04/09 09:42 2010/04/09 09:42

연재 순서

   1. Assembly
   2. Variation study
   3. Expression study
   4. Epigenomics
   5. Genome Annotation
   6. Next Generation Bioinformatics
   7. Data Management for web 2.0 Era
   8. Semantic Network for Integrated Biology Data
   9. Gene Network Discovery by Text-mining
  10. Centralization for High-throughput Data Analysis


이번 연재에서는 현재까지 공개  데이터베이스에 축적된 공개된 데이터 및 자신이 보유한 데이터를 이용하여 새로운 정보 및 생물학적 의미를 찾는 Gene Network Discovery by Text-mining에 대해 알아보겠습니다.


3-4. Gene Network Discovery by Text-mining


 최근의 생물학 연구의 이슈는 데이터를 생산하는 것보다 현재까지 공개 데이터베이스에 축적된 공개된 데이터 및 자신이 보유한 데이터를 이용하여 새로운 정보 및 생물학적 의미를 찾는 부분에 있다. 즉 데이터의 ‘생산’에서 ‘연결’로 생물정보학의 관점이 옮겨가고 있다고 할 수 있다. 따라서 다양한 분야의 실험데이터, 문헌데이터, 공개데이터 등을 네트워크 형식으로 연결하여 새로운 지식을 발굴할 수 있는 시스템이 주목받고 있다.

현재 NCBI의 PubMed에는 18,000,000건 이상의 논문들이 수록되어 있으며, 하루에도 수  십편의 논문들이 새롭게 업데이트되고 있다. PubMed에 수록되어 있는 저널들은 의학, 생명, 생물에 관련된 연구 논문들이며, 오랜 기간에 걸쳐 저널의 정보에 대한 공신력이 검증된 논문들이라고 할 수 있다. 따라서 연구자가 새로운 주제를 기반으로 하여 연구를 시작하고자 할 경우, 가장 선행되어져야 하는 것은 논문 리뷰라고 할 수 있다. 다른 사람이 비슷한 연구를 수행한 경험이 있는지, 어떠한 방법에 의해서 연구가 진행되었는지, 또한 그 결과는 어떠하였는지 등을 참조하게 된다. 이와 같은 논문 리뷰가 선행된 후 자신의 연구 방향을 설정하게 된다. 그만큼 다른 사람에 의해서 분석되어진 연구 정보가 최근 들어서는 상당히 중요하다고 할 수 있다. 더구나, 최근에는 인터넷을 이용한 데이터의 정보교환이 활발하여 엄청나게 많은 문헌 정보들을 손쉽게 찾아볼 수 있기 때문에 일정한 부분에서는 직접 실험을 하지 않더라도 그와 유사한 실험을 수행한 결과물을 얻을 수 있다. 따라서 이와 같은 문헌 정보의 모래 언덕을 잘 살펴서 보물을 찾아낼 수 있는 방법들이 주목을 받고 있다.

한 예로 Ariadne사의 MedScan과 Pathway Studio는 텍스트 마이닝이라는 컴퓨터 알고리즘을 이용하여 주어진 문헌 정보에서 유전자와 질병, 화학물질, 세포내 프로세스, 대사회로와 같은 엔티티(Entity)들의 관계를 자동으로 추출하여 테이블과 다양한 그래프로 관계들을 보여주는 프로그램으로 대사회로, 유전자 조절 네트워크, 단백질 상호작용 맵과 같은 실험결과를 이해하는데 상당히 유용하다(그림 7). Pathway Studio는 척추동물, 식물 연구의 생물학적 연관관계, ontology와 pathway들의 정보를 포함하고 있는 ResNet 데이터베이스와 자연언어처리기술을 이용하여 과학문헌을 자동으로 읽고 생물학적인 관계를 추출하는 기능을 가진 MedScan으로 구성되어 있다. MedScan의 경우에는 약 1천개의 논문 초록을 대상으로 생물학적인 관계를 추출하는데 2~3분밖에 걸리지 않으므로, 대량의 수집된 논문에서 특정한 바이오마커를 발굴하거나 특정 단백질 또는 질병과 관련된 네트워크 정보를 검토하기에는 상당히 유용하다고 할 수 있다.
 
보통 하나의 유전자와 관계하는 다양한 정보를 찾아보기 위해서는 수많은 데이터베이스와 문헌, 웹사이트를 검색하여 그 연관관계를 하나씩 도출해야 되지만, Pathway Studio와 같은 프로그램은 그와 같은 일련의 시간과 노동력이 상당히 투자되어야 하는 업무를 효율적으로 지원함으로써 연구자의 보다 빠르고 충실한 결과물을 얻을 수 있도록 지원한다.

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그림 7. Architecture of MedScan and Pathway Studio

그림 8은 Cholestasis에 관련된 약물과 단백질 등의 연관관계를 Pathway Studio를 이용하여 연구자가 쉽게 이해할 수 있는 방식의 그래프로 재구성한 것이다. 이와 같은 방법으로 복잡한 질병과 약물, 단백질 및 대사 작용의 네트워크를 시각적으로 이해하기 쉽게 제공하고 있다.

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그림 8. Pathway Studio workflow diagram


그림 9는 EMB라는 유전자를 대상으로 관련 있는 다양한 유전자 및 질병, 약물, 세포내  프로세스 등을 연결한 그래프로서 연결되어있는 라인을 클릭하면 그림과 같이 연관관계를 표현하는 문헌정보를 확인할 수 있어 연관관계의 정확성 및 신뢰성을 뒷받침하고 있다.

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그림 9. Entity와 Relation의 네트워크 및 관련 문헌의 확인


그림 10은 PubMed에서 Curcumin과 Prostate Cancer에 관련된 논문을 검색하여 수집된 수 십 여 편의 논문에서 MedScan의 텍스트 마이닝 알고리즘을 이용하여 네트워크를 재구성한 것이다. 그림에서 보는 것과 같이 Curcumin과 Prostate Cancer 사이에 있는 단백질이 Prostate Cancer를 억제하는 역할을 한다는 정보를 검증된 문헌을 통해서 확인하는 것이다.


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그림 10. MedScan을 통한 문헌정보의 네트워크 구성


다음 연재에서는 NGS Edition의 마지막 연재로 대용량의 데이터를 다루기 위한 Centralization for High-throughput Data Analysis에 대해 알아보도록 하겠습니다.

많은 관심 부탁드립니다.


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2010/04/05 15:44 2010/04/05 15:44

연재 순서

   1. Assembly
   2. Variation study
   3. Expression study
   4. Epigenomics
   5. Genome Annotation
   6. Next Generation Bioinformatics
  7. Data Management for web 2.0 Era
   8. Semantic Network for Integrated Biology Data
   9. Gene Network Discovery by Text-mining
  10. Centralization for High-throughput Data Analysis

이번 연재에서는 생물학의 많은 데이터를 활용하여 새로운 의미를 발굴할 수 있는 Semantic Network for Integrated Biology Data에 대해 알아보겠습니다.



3-3. Semantic Network for Integrated Biology Data

 
 여있는 유전체 데이터와 각종 실험을 통해서 얻어진 수많은 데이터 사이에서 새롭게 응용할 수 있는 지식은 무엇일까? 인터넷이 발달된 최근에는 인터넷 쇼핑이 괄목할 만한 성장을 보이고 있으며, 고객들에게 좀 더 좋은 정보를 제공하고자 다양한 알고리즘 및 분석기법을 적용하고 있다. 예를 들어서 상품을 주문한 고객의 구매 목록에 대한 특징을 찾아서 비슷한 성향의 신제품이 있으면 자동으로 고객에게 이메일로 상품광고를 전달하는 것과 같은 맞춤형 광고기법이 한 예일 것이다.

이와 맞물려 생물학의 많은 데이터를 활용하여 새로운 의미를 발굴할 수 있는 방법을 찾고자 하는 연구들이 진행되고 있으며, 이와 관련한 의미론적 지식 정보 추출을 위한 시스템이 개발되고 있다. 또한 최근의 연구 동향은 단순히 데이터를 생성하고 쌓아두는 것 보다 각 생물학 데이터들의 연관관계를 도출하여 어떻게 각 데이터들을 연결하여 새로운 정보를 발굴할 것인가라는 ‘How to link between the data’에 초점이 맞추어져 있다.

축적된 생물학 데이터에서 새로운 의미를 발굴할 수 있도록 지원하는 시스템 가운데 Biomax Informatics AG사 BioXM 지식관리 시스템을 꼽을 수 있다. BioXM 은 연구실 및 센터의 다양한 생물, 생명, 의학 관련 데이터에서 의미론적 정보를 추출할 수 있도록 데이터의 시맨틱 네트워크를 구축하는 플랫폼이다(그림 2).

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그림 2. 데이터의 시멘틱 네트워크 흐름도

이미 미국 국립암센터(NCI)와 연계하여 시스템을 운용, 활용하여 암에 관련된 실험정보 및 분석정보, 문헌정보를 통합한 시스템을 구축한 바 있다(그림 3).

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그림 3. BioXM의 데이터 통합 개념

이와 같은 지식관리 시스템은 기존에 구축한 수많은 실험정보, 분석정보, 문헌정보들 사이의 연관관계를 도출하여 새로운 의미를 찾고자 하는 바램을 충족시켜준다. 대다수의 시스템들이 RDBMS 형식의 데이터베이스로 구축되어 있으므로, 모든 데이터의 통합에 의한 새로운 형태의 의미를 발굴하기 위해서는 기존 시스템보다 더 확장된 형태의 데이터베이스 구축 및 IT 시스템 구축이 선행되어진다. 하지만 이와 같이 단순히 시스템의 확장 구축을 통해서는 얻어질 수 있는 데이터의 유기적 연관관계는 한계를 보이게 된다. 또한 데이터베이스의 확장이 진행될수록 생물학자들의 지식이 더 많이 요구되지만 IT와 BT 전문가의 상호 생각의 차이로 인해 최종적으로는 생물학자들이 원하는 형태가 아닌 별개의 시스템으로 구축되는 경우가 다반사이다. 이에 반해 BioXM 지식관리 시스템은 기존 데이터들을 새로운 데이터베이스 스키마를 설계하여 통합 연계하는 것이 아니라 각 생물학 데이터의 기존 의미를 알고 있는 연구자가 퍼즐을 맞춰가는 방식과 같이 edge와 node의 꼬리에 꼬리를 무는 방식으로 데이터들을 선택하여 서로 연계된 데이터들을 통합하고 관리하는 지식관리시스템이다. 이와 같은 방식으로 BioXM은 Genomics, Transcriptomics, Proteomics 등 다양한 omics 데이터들과 문헌정보 등을 손쉽게 통합할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 방법으로 데이터를 조합하여 연구자가 알고자 원하는 질문에 알맞은 답을 얻도록 지원한다.

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그림 4. Object와 Relation에 대한 개략적인 데이터 모델


그림 5는 환자에 관한 질병과 질병에 관련된 유전자와 대상 약물 및 임상실험과 같은 다양한 정보를 이용하여 그래픽 사용자 인터페이스 형태로 모델링을 구현한 사례를 보이고 있다. 지금 그림에서 보이고 있는 데이터 이외에 다양한 정보가 있을 경우에도 동일한 방법으로 모델링을 구현하여 좀 더 폭넓은 데이터 연관 관계도를 생성할 수 있다.

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그림 5. BioXM 데이터 모델링 구현


BioXM 지식관리 시스템의 특징 및 장단점은 표 1과 같다.

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암을 연구하는 연구자들은 자신이 가지고 있는 데이터를 이용하여 다음과 같은 다양한 궁금증을 표현할 수 있으며, BioMax사의 BioXM과 같은 시스템을 이용하여 각 데이터들의 네트워크를 구축하면 궁금증에 대한 답변을 얻을 수 있을 것이다. 이와 같은 지식 발굴 시스템은 다음과 같은 문제점을 해결하는데 도움을 줄 수 있다(그림 6).

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그림 6. BioXM 시스템을 이용한 지식 네비게이션


다음 연재에서는 현재까지 공개  데이터베이스에 축적된 공개된 데이터 및 자신이 보유한 데이터를 이용하여 새로운 정보 및 생물학적 의미를 찾는 Gene Network Discovery by Text-mining에 대해 알아보겠습니다. 많은 관심 부탁드립니다.



Posted by 人Co

2010/04/01 15:00 2010/04/01 15:00



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