What small molecules are known to regulate my pathway?


PTPRC(CD45)는 세포의 활성화 신호를 억제 조절할 수 있는 역할을 하는 단백질 중 하나이다. PTPRC(CD45)는 세포막에 위치한 protein tyrosine phosphatase의 일종으로 T세포 또는 B세포의 신호전달에 관여한다. PTPRC(CD45) 단백질을 제거한 실험에서 JAK와 신호 전달체 및 전사 활성인자 (STAT)가 활성화된다고 알려져 있다. 이러한 PTPRC(CD45) -> STAT6 signaling pathway를 조절하는 small molecule들은 무엇이 있는지 확인해보고자 한다.

Step to follow


Step 1. PTPRC -> STAT6 signaling pathway 검색

Information pane에서 PTPRC -> STAT6 signaling pathway를 검색한다. 검색된 Pathway를 더블클릭하면 새 Pathway 문서에서 확인 할 수 있다.
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Step 2. Pathway 옵션 설정

PTPRC -> STAT6 signaling pathway를 제어하는 small molecule에는 무엇이 있는지 알아보기 위해 옵션 설정 과정을 거친다. Advanced Build Pathway Wizard에서 Add Neighbors > Directionality: "Upstream" > Entity type : "Small molecule"를 순서대로 선택하고 Relation type은 창 하단의 Cheak All을 클릭하여 모든 Relation을 한 번에 선택해 준다.
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Step 3. Pathway 확인


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Tip. 복잡한 Pathway를 간략하게 정리하고 싶다면?


Tip 1. View > Relation Table View 기능 사용

Reference가 적은 relation들을 확인하고 삭제하는 manual 방법

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Tip 2. Common Regulators 알고리즘 활용

Advanced Build Wizard 에서 Algorithm Type : “Add Common Regulators" > Algorithm Type : “Add Common Regulators” > Entity Type : “Small Molecule” > Relation Type : “All Regulation Type” 순으로 선택한다.

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아래 동영상보기를 하시면 3개의 Step을 한 번에 보실 수 있습니다.




Posted by 人Co

2010/12/20 08:38 2010/12/20 08:38
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PathwayStudio 소개

연재 순서

 1. PathwayStudio 소개
 2. 문헌정보를 활용한 유전자 네트워크 분석
 3. Chip 실험 데이터에서의 유전자 네트워크 분석
 4. Drug 발굴을 위한 지식 데이터베이스 ChemEffect


카레 성분의 커큐민(cucumin)이 전립선암을 억제한다고?


 미국에는 해마다 전립선암 환자가 증가하고 있는데 반해 인도인들은 전립선암 환자가 거의 발생하지 않고 있다. 유전적인 요인도 있겠지만, 식습관의 차이가 전립선 암환자의 발생을 유도하거나 억제하지 않을까라는 단순한 궁금증을 가지고 카레와 전립선암과의 연관관계에 대한 연구를 시작하고자 한다. 이때 우리는 “인도인들이 즐겨먹는 카레의 주성분에서 전립선암을 억제하는 상호기작이 있을 것이다”라고 가정할 수 있다. 그럼 카레의 주성분은 무엇일까? 카레의 색깔이 노란색인 것은 커큐민이라는 성분때문인데, 이 커큐민이 카레의 주성분이다. 전립선암과 우리가 즐겨 먹는 카레의 주성분인 커큐민은 상호 어떤 관계가 있을까? 실험을 통해서 일일이 검증을 해야 확인할 수 있겠지만, PubMed와 같이 과학 문헌 데이터베이스에서 커큐민 성분에 영향을 미치는 유전자에 관련된 논문과 전립선암에 관여하는 유전자에 대한 논문을 찾은 후 ‘커큐민-유전자-전립선암’과의 관계를 유추할 수 있다.

이와 같이 신약을 발굴하기 위해서 바이오마커를 찾거나, 특정 질병에 관여하는 유전자들이 무엇인지 알고자 할 경우, 또는 DNA Chip 분석을 통해서 얻어지는 차등 발현 유전자들이 공통적으로 관여하는 질병을 찾거나, 유전자들의 상호 연관관계를 알고자 할 경우에 사용되는 유용한 프로그램 가운데 PathwayStudio라 는 프로그램을 소개하고자 한다.

Pathway Studio 시스템 구성


Pathway Studio는 세 가지 시스템으로 구성되어 있다.

  • MedScan: 자연어처리기술(NaturalLanguageProcessing) 을 이용한 과학 문헌의 전문화된 텍스트 마이닝프로그램, 단백질 중심의 생물학적 연관관계 추출
  • ResNet Database: MedScan을 이용하여 PubMed와 Interaction 관련 저널에서 추출한 Mammalian, Plant의 생물학적 네트워크 정보를 생물학 전문가에 의해 재검증한 데이터베이스
  • PathwayStudio: MedScan과ResNet Database를 통해 추출된 데이터를 이용하여 Pathway를 편집 할 수 있도록 제공되는 사용자-친숙한 인터페이스
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그림 1. 시스템의 구성. 1) 자연어 처리 기술을 응용하여 문헌에서 생물학적인 데이터를 추출하는 MedScan Reader 2) 추출된 데이터를 데이터베이스화 한 ResNetResNet Database는 Mammalian과 Plant 두 가지로 구분되어진다. 3) 데이터베이스의 정보를 그래픽 형태로 pathway를 생성하고 편집할 수 있는 인터페이스를 제공하는 PathwayStudio Database.


Pathway Studio 응용분야


Pathway Studio는

  • 유전자 발현 데이터 또는 high throughput 데이터를 해석할 때,
  • pathway를 설계, 확장하고 분석 할 때,
  • 유전자, 단백질, cell processes, 질병 사이의 관계를 찾을 때,
  • publication-quality pathway 다이어그램을 그릴 때,
  • 문헌 정보에서 바이오마커와 drug 후보군을 찾을 때,
와 같은 다양한 연구 분야에서 사용되고 있으며, 수많은 연구자들이 Pathway Studio를 이용하여 분석한 결과 및 방법들을 논문으로 투고하고 있다. ARIADNE사의 홈페이지((http://www.ariadnegenomics.com/technology-research/publications/)) 에는 아래와 같은 카테고리 별로 PathwayStudio를 이용하여 투고된 논문 정보를 바로 확인할 수 있다.

  • Epigenetic studies
  • Pathway Analysis
  • Analysis of gene expression microarray data
  • Anayisis of proteomics data
  • Drug discovery
  • Human genetics
  • Toxicogenomics
  • Biomarkers
  • Neuroscience
  • Text mining
  • Model organisms
  • Plants

Pathway Build 방법


 과연, 그렇다면 Pathway Studio에서는 어떤 방법으로 pathway를 그릴 수 있을까? pathway를 그릴 수 있는 방법은 아래 그림과 같이 크게 3가지 정도로 나누어 볼 수 있다. 첫 번째로 내가 알고 있는 유전자 하나 혹은 여러 개의 유전자 목록을 검색하여 엔티티들 사이에 어떤 관계가 있는지 pathway를 직접 그려가면서 확인하는 검색을 통한 방법이 다. 두 번째로는 어떠한 주제로 연구를 할 때 기존에 밝혀져 있는 문헌에 대해 리뷰하는 과정을 거치게 되는데 이 때 관련 문헌을 모두 검색하고 거기에서 보고자 하는 정보들을 추출 할 수 있다. 이렇게 추출된 정보들은 문헌을 통한 검색으 로 추출되었기 때문에 신뢰도가 높은 정보를 제공할 뿐만 아니라 Pathway Studio를 통해서 그들 간의 pathway도 그려 볼 수 있고, 그것을 더 확장해 나가면서 새로운 의미를 도출 할 수도 있다. 마지막으로 실제 실험을 통해 나온 데이터를 입력하고 통계 분석을 한 뒤 통계적으로 유의한 유전자들 사이의 관계를 pathway로 그려보고 발현양상을 살펴보는 방법이 있다.

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그림 2. pathway build 방법 1) 유전자 검색을 통한 방법 2) MedScan 문헌 검색을 통한 방법 3) Import한 실험 데이터를 이용하는 방법

Pathway 편집


 위의 세 가지 방법을 통해 pathway를 그릴 때에는 pathway를 보기 쉽게 편집하는 것 또한 중요하다. Pathway Studio에서는 pathway를 그릴 때 편집하기 쉬운 인터페이스를 제공하고 있을 뿐 아니라 서로 다른 Entity와 Relation을 한 눈에 구별 할 수 있도록 그것을 다양한 모양과 색으로 표현하고 있다. 완성된 pathway를 이미지로 저장할 때에는 아래 그림과 같이 Entity와 Relation 정보를 범례로 포함하여 저장 할 수 있어 pathway를 처음 보는 사람이더라도 쉽게 그 관계를 이해 할 수 있다. 또한 그려진 pathway에서 Relation을 나타내는 화살표에 마우스를 가져가면 Entity들 간에 어떤 관계에 있는지 그리고 그 관계를 뒷받침 할 수 있는 관련 문장이 어떤 문헌에서 추출 되었는지와 같은 정보를 제공해 준다.

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그림 3. Entity, Relation, component group의 종류

Pathway layout


 완성된 pathway는 layout을 바꾸어 가면서 볼 수 있다. Pathway Studio에서는 DirectForce layout, Symmetric layout, Cell Localization layout, Hierachical layout과 같이 다양한 layout을 제공하고 있다. layout을 변경을 통해서 보다 새로운 의미를 찾을 수 있을 것이다.

  • DirectForce layout : Entity를 중심으로 관련 정보를 축 방향으로 나타내주는 layout
  • Symmetric layout : Entity를 중심으로 관련 정보를 대칭 형태로 나타내주는 layout
  • Cell Localization layout : pathway의 Entity들이 Cell 안에서 어떤 곳에 위치하는지 보여주는 layout
  • Hierachical layout : Entity를 중심으로 유전자를 조절하는 up-regulation 또는 공통적으로 작용하는 down-regulation 정보를 계층적인 구조로 보여주는 layout
layout을 통해 그랙픽 형식으로 검토하는 방법 이외에도 Entity table, Relation table 보기 기능도 지원하고 있다. Table 보기에서는 Entity와 Relation 정보 이외에도 다양한 annotation 정보도 함께 제공하고, 테이블의 컬럼도 사용자의 편의에 맞게 선택적으로 customizing 하여 볼 수 있도록 되어 있다.

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그림 4. pathway view 방식 1) pathway 그래프 보기의 다양한 layout 형태 2) Entity, Relation 테이블 형태의 보기 방식

Pathway data export


 pathway는 다양한 형태로도 저장이 가능하다. 그래프 형태의 pathway는 .gif, .jpg, .png, .tif, .bmp 5가지 확장자의 이미지 파일로 저장 할 수 있다. 이미지로 저장을 할 때에는 범례를 포함하여 저장 할 수 있는데 pathway를 문헌에 효율적으로 이용할 수 있도록 이미지의 넓이, 높이의 크기와 DPI 해상도까지 지정할 수 있다. Entity와 Relation 정보의 table 보기는 엑셀의 형태로 저장 할 수 있어 차후에 2차 분석을 할 때 유용하게 사용할 수 있다. 이 밖에도 웹 문서인 HTML 형태로 저장을 하면 Pathway Studio가 설치되어 있지 않은 곳에서도 웹을 통해 데이터들을 모두 볼 수 있으며 Pathway Studio의 고유 파일 형식인 .gpp 파일 포맷으로 저장을 할 경우에는 Pathway Studio가 설치되어 있는 사용자 간의 혹은 pathway 데이터를 백업 할 때 사용할 수 있다.

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그림 5. Pathway 데이터 export 방식.


 2010년 5월 24일 현재 Pathway Studio는 7.1 버전까지 업데이트 되었으며 꾸준한 기능 향상과 데이터베이스 업데이트를 통해 항상 최신의 데이터를 제공하고 있다. Pathway Studio는 다양한 연구 분야를 비롯하여 제약회사를 포함한 전세계의 고객에 의해 사용되고 있다. Ariadne사에서는 고객들이 Pathway Studio를 효과적으로 사용할 수 있도록 case study를 다양한 형태로 제공하기도 하며 국내에도 매 년 몇차례 방문하여 세미나를 개최한 바 있다. 앞으로도 지속적인 기능 향상과 최신의 데이터베이스를 유지함으로써 국내의 많은 연구자들에게 도움이 될 것으로 생각된다.



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2010/05/31 08:40 2010/05/31 08:40

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.


Posted by 人Co

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