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 웹 2.0 시대에 맞추어 다양한 분야에서 생산된 데이터를 효율적으로 관리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

3-2. Data Management for Web 2.0 Era


 근 들어 웹 2.0에 대한 논란이 뜨겁다. 비단 IT에서 뿐만 아니라 일상생활에서도 웹 2.0이라는 용어는 어렵지 않게 들을 수 있게 되었다. ‘O'Reilly Media’에서 2003년 처음 사용하기 시작하면서부터 대중화 된 웹 2.0에 대한 정의를 위키피디아에서는 이렇게 정의하고 있다. 단순한 웹사이트의 집합체를 웹 1.0으로 보고 있다면, 웹 2.0은 웹 애플리케이션을 제공하는 하나의 완전한 플랫폼으로의 발전이다(그림 1)[2].

사용자 삽입 이미지
그림 1. Web 2.0이란?

 웹 2.0이 세상에 알려진 지 불과 몇 년 밖에 되지 않았으나, 이제는 누구나가 쉽게 웹 2.0 으로 구축된 사이트에 자신의 데이터를 올리거나 다른 사람의 데이터를 다운로드 받는 등 이전보다 능동적으로 웹을 활용하고 있다. 위키라는 개념으로 접근한 웹 2.0은 대영백과사전으로 알려져 있는 브리태니커 백과사전보다 더 많은 정보를 담고 있어 세계 최대의 백과사전으로 기네스북에 기록되어 있다. 2001년 1월 출범하여 2006년 12월에 기네스북에 인정되기까지 불과 6년의 짧은 기간에 엄청난 정보가 모이게 된 가장 큰 원동력은 웹 2.0 시대에 맞춰 운영자가 절대 개입하지 않는다는 원칙하에 모든 방문자가 스스로 글을 읽고 쓸 수 있게 한 것이다. 정보의 양을 기준으로 한다면 다양한 사람들이 생산하는 데이터가 한 명이 작성한 글보다 훨씬 클 수 있으며, 다양한 사람들에 의해서 읽혀지고 수정되어 보다 정확한 정보들로 탈바꿈할 수 있다는 것이다.

 (주)인실리코젠에서는 웹 2.0 시대에 맞추어 위키 시스템을 활용한 홈페이지 형식의 지식관리시스템을 재구성하였다. 이를 이용하여 프로젝트 단위의 연구에서 공동 연구자들 사이의 데이터 공유 또는 미팅과 관련된 로그 관리 등을 효율적으로 운영하고 있다. 개별 연구자들이 각자 분석업무를 업로드하고 관련 연구자들이 업데이트된 데이터를 다운로드 받거나 웹상에서 오류나 문제점을 수정, 지적하여 최종적으로는 다양한 연구 전문가 그룹에 의한 완성된 연구 결과를 도출하는 방식을 취하고 있다. 이와 같은 방식의 연구 관리는 데이터가 실험실에 존재하는 것이 아니라 웹상에 존재하면서, 인터넷만 연결된 환경에서는 장소, 시간에 관계없이 공통의 주제를 가지고 분석 업무를 수행하고 데이터를 보완 할 수 있다는 장점이 있다. 한 사람의 불완전한 지식에서 시작하여 공동 연구자 또는 다른 전문가의 지식을 포함하여 완전한 지식을 유도하는 방향을 추구하고 있는 것이다.

이처럼 다양한 분야의 생물학 영역에서도 웹 2.0의 장점을 백분 발휘하여 데이터를 축적하고, 보완하고, 관리하는 흐름을 엿볼 수 있다. 최근에는 웹 2.0의 장점에 덧붙여서 다양한 분야에서 생산된 데이터를 어떻게 의미론적으로 재분류할 수 있는가에 보다 많은 관심이 집중되고 있다. 기존에 존재하는 지식 자원을 연구자가 검색, 통합 및 관리하기 편리하도록 의미기반 온톨로지 사이트로 구축하는 것이다. 그리하여, 최근의 많은 포탈검색사이트에서 입력된 검색어에 관한 다양한 관련 정보를 추출하여 보여주는 의미론적 검색 방법을 개발하였으며, 한국인들이 가장 많이 검색하는 네이버에서도 의미검색사이트를 개발하여 서비스하고 있다.

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

많은 관심 부탁드립니다.

참고문헌

 2. http://ko.wikipedia.org/wiki/Web2.0



Posted by 人Co

2010/03/30 14:53 2010/03/30 14:53
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   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 Application의 마지막 내용으로 Next Generation Sequencing 데이터를 분석하고 처리하기 위해서 이에 적합한 새로운 형태의 생물정보학인 'Next Generation Bioinformatics'에 대해 알아보겠습니다.


3-1. Next Generation Bioinformatics

 
 Applied Biosystems, Illumina 그리고 Roche 등과 같은 분석장비 개발회사에서 출시한 Next Generation Sequencers의 출현으로 전통적인 유전체 데이터 분석법에 새로운 변화와 도전이 요구되고 있다. 이러한 Sequencer들은 전에는 생각할 수 없었던 많은 양의 시퀀스 데이터를 쏟아내고 있고 이것은 생물정보학과 전산 생물학에 다양한 변화와 혁신을 초래하였다.

 Next Generation Sequencing 데이터를 분석하고 처리하기 위해서 이에 적합한 새로운 형태의 생물정보학, 즉 ‘Next Generation Bioinformatics’에 대한 준비를 해야 할 것이다. NGS 데이터를 다룰 수 있는 충분한 저장장치, 관리 솔루션 그리고 생물정보학 분석 파이프라인 구축이 성공적인 NGS 연구에 필수적인 요소이다.

 현재 대다수의 생물정보학 전문가들은 생물학자들이 다루기 힘든 커맨드 라인 방식의 데이터 처리로 실험 연구자들과의 분석 결과 검토를 위한 자료를 따로 작성하고 있다. 이는 생물학 데이터가 NGS의 도입에 의해 폭발적으로 증가된 상황에서는 매우 소모적인 것으로 실험 연구자들이 쉽게 분석결과를 검토하고 판별할 수 있는 플랫폼 개발이 요구되며, 직관적이거나 그래픽 사용자 인터페이스에 대한 요구를 좀 더 다양하게 충족시켜야 함을 나타낸다. 뿐만 아니라 대부분의 초기 분석이 리눅스와 같은 유닉스 환경에서 이뤄지고 있고, 생물학적 의미론을 분석하는 단계에서는 대부분 실험 연구자들이 이용하는 윈도우 환경에서 이뤄지므로 이들 간의 유기적인 데이터 교류를 위한 포맷 변화도 필요한 실정이다. 따라서 운영체제에 상관없이 NGS 데이터를 분석할 수 있으며, 서로 다른 운영체제에서도 데이터를 자유롭게 입출력을 할 수 있는 시스템 마련이 필요하다. 또한 공동 연구 및 컨소시엄을 통한 분석 방법이 늘어나는 추세이므로, 분석 데이터를 공동으로 관리할 수 있는 데이터베이스의 구성, 분석 프로그램의 표준화 및 정규화 그리고 많은 프로그램들을 연계한 효율적인 데이터 분석 파이프라인 구축 또한 요구된다.

앞으로 NGS 데이터는 임상 진단과 개인 맞춤 의약 연구에 직접적으로 이용되어질 전망이다. 이에 앞서 언급된 차세대 생물정보학에 대한 다양한 요구들이 쏟아질 것이다. 이러한 문제들이 해결되지 않는다면 조만간 생물정보학이 생물학 관련 연구에 큰 걸림돌이 될 수 있을 것이다[1].
 

다음 연재에서는 웹 2.0 시대에 맞추어 다양한 분야에서 생산된 데이터를 효율적으로 관리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.  많은 관심 부탁드립니다.



참고문헌

1. Kwok-Wing Stephen Tsui (2009) Next Generation DNA Sequencing and Bioinformatics: Bottlenecks and Opportunities. The Third International Symposium on Optimization and Systems Biology

Posted by 人Co

2010/03/29 17:30 2010/03/29 17:30
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