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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

지난 더운 여름, EBS 다큐프라임에서 재밌는 이야기 하나를 보았습니다. "기생충과 우리는 함께 진화해 오고 있다." 그저 징그럽고 혐오스러웠던 하등한 기생충 따위가 월등히 진화된 우리와 함께 라니... 라며 반문 할 수 있겠지만, 생화학적으로나 진화적으로 '제대로' 진화해온 기생충이야 말로 똑똑하게 진화해서 숙주를 조종까지 하게 되었습니다



일례로 의학을 상징하는 카두케우스의 지팡이에 감긴 뱀 두 마리는 메디나충을 의미하는 것으로 예로 부터 알려진 대표적인 숙주를 조종하는 기생충입니다. 아프리카등지에서 오염된 물을 통해 감염된 메디나충은 성충이 되어 숙주 몸 밖으로 안전하게 알을 배출하기 위해 숙주인 사람을 물가로 이끌게 합니다. 중력 때문인지, 물과 근접하기 위함인지 정확하진 않지만, 대부분 물과 쉽게 닳는 발이나 복숭아뼈 근처 피부를 뚫어 수포를 만들고 염증반응을 유발하여 화끈거리는 발을 물가로 인도 하는 메디나 충은 그 긴 몸을 드러내고 본인의 목적을 달성합니다. 다시금 중간 숙주인 물벼룩의 먹이가 되어 보다 많은 종 숙주(사람)에서 삶을 이어갈 수 있도록 말입니다.

기생충은 오로지 자손 번식을 위해서만 살아간다고 합니다. 그렇게 진화된 것이라고 합니다. 회충은 몸의 대부분이 생식기로 구성되어 있으며 암컷 회충은 하루에 20만개의 알을 낳는다는 것도 이런 이유일 것입니다. 유충 상태로 우리 몸 어딘가에 정착된 기생충은 처음 직면하는 어려움이 우리 몸의 면역 세포들과의 소소한 싸움입니다. 면역 세포에 비해 덩치가 워낙 큰 기생충은 사실상 상대가 되지 않을 만큼 면역세포들에게는 큰 적입니다. 그러나 소소한 면역 세포의 끊임없는 괴롭힘은 사실 기생충으로 하여금 '나는 오직 자손 번식만 하면 돼..너 괴롭힐 맘 없으니 잠시 방 하나만 내어주면 조용히 지낼께~' 라며 양해를 구하게 하고, 싸우기 힘든 면역 세포 입장에서는 '그래, 약속만 한다면야...내가 참아주지.' 라며 서로 합의에 이르게 합니다. 그러나 이러한 합의는 성충이된 기생충의 살아가는 목적인 알을 안전하게 다음 숙주로 옮겨주어 자손을 널리널리 퍼뜨려 종족이 사라지지 않도록 하기 위해 위반하게 되고 숙주에게 해를 끼치게 됩니다. (물론, 중간 중간 이상한 물질을 분비하여 신경계를 교란 시키거나 여러 조직을 돌아다니면서 물리적으로 치명적인 해를 입히는 기생충도 많이 있습니다. )

여기서 생물을 연구하는 우리는 의문을 품었습니다. '기생충과 면역 세포간의 합의가 이뤄진 그 기간 동안 민감했던 면역 시스템이 대충 눈감아 줄 정도로 유연해 졌다면, 아토피나 알레르기와 같은 예민한 자가 면역이 호전 되지 않을까?' 전 세계 많은 과학자들은 실험을 했고, 결론은 '기생충이 아토피와 같은 자가 면역 질환에 도움이 된다'를 주장 하는 논문과 '유의한 결과가 없다'를 주장하는 논문이 함께 맞서고 있습니다[1][2][3][4].



이러한 상황을 생물정보학적으로 접근해 보겠습니다. 현재까지의 자가면역 질환에 대한 기생충의 효과는 대부분이 자가면역질환을 유도하는 면역 시스템인 Th2 면역반응에 수반되는 IL-4, IL-5, IL-6, IL-10, IL-13와 같은 cytokine과 IgE와 같은 염증반응을 유도하는 면역 글로빈의 반응을 중심으로 연구 되었습니다. 이를 유전체 전반으로 확장하여 생각해 보면, 실험의 대상이 되는 숙주인 사람은 생김새 부터 식습관, 성격까지 다양한 나름의 특징을 가지고 있고 이는 46 개 염색체 전반에 분포하고 있는 유전체상의 서열변이로 인해 갖는 다양성입니다. 따라서, 본래 태어날 때부터 갖는 외부 자극에 대한 면역 반응이 서로 다를 수 있으며 자라온 환경적인 이유로도(Epigenomics) 그 반응이 상이 할 수 있습니다. 같은 아토피 환자라 할지라도 반응 정도, 반응 물질, 반응 시기까지 모두 다양하게 나타나는 예가 바로 이에 해당된다 할수 있습니다. 따라서 복잡한 면역시스템과 기생충간의 상호 대응 관계를 일반화 시키기 위한 조건을 잡는 것은 쉬운일이 아닐것입니다.

생물정보분야에서는 이러한 복잡한 배경속에서 결론을 얻기 힘든 상황을 해결하기 위해 시맨틱 모델을 적용한 데이터 베이스를 활용하기 시작했습니다. 최대한 다양한 정보를 바탕으로 각각의 경우에 따른 반응정도를 정리하는 데이터 베이스를 구성하는 것으로 다음과 같은 정보들을 정리 할 수 있습니다.

첫번째, 유전체내 서열 변이 정보를 정규화 하여 데이터 베이스화 합니다.
예를 들어 집먼지 진드기에 알레르기를 일으키는 유형과 꽃가루 혹은 견과류에 반응을 보이는 유형 각각의 유전체 정보를 정규화 합니다. 단일염기변이(SNPs) 정보, gene loss 정보와 같은 유전체 전반에 걸친 정보를 데이터베이스화 합니다.

두번째, 이들의 유전자 발현 패턴을 정보화 합니다.
동일한 외부 자극에 대한 반응의 정도를 각각의 유형(집먼지진드기, 꽃가루, 견과류 반응)에 따라 유전자의 발현 패턴을 정규화 합니다. 또한 기생충(유충) 감염 상태에서의 유전자 발현 정도도 함께 체크합니다. (단, 감염 초기 4주 안에는 숙주에 큰 피해를 주지 않는다는 안정성 테스트가 있었습니다[5].) 뿐만 아니라 감염되는 기생충의 종, 감염 기간, 감염량에 따라서도 많은 차이를 보이므로 이들에 대한 적절한 실험 디자인이 필요합니다.

세번째, 기본적인 유전자의 생물학적 기능 정보를 비롯해 현재 알려진 세포내 신호전달 정보를 데이터베이스화 합니다.
KEGG를 비롯한 biocarta의 데이터베이스와 현재까지 업데이트 되지 못한 문헌상의 pathway 정보를 데이터베이스화 합니다(문헌상의 pathway 정보를 텍스트마이닝을 통해 정리해 주는 프로그램은 'PathwayStudio', 'Ingenuity' 등이 있습니다).

네번째, 각 실험 대상인 유형별 표현형을 데이터베이스화 합니다.
나이, 체중, 성별, 가족관계, 혈액형, 성격, 질병이력 등을 비롯해 식습관, 사는곳 등 가능한 많은 표현형 정보와 환경적인 요인을 정보화 합니다.







다섯번째, 현재까지 정리된 데이터들을 서로 연결합니다.
이때, 각각의 정보에 대한 의미론적인 관계(Semantic model)를 맺어주게 되고 이를 통해 기계가 특정 자극에 대한 결과를 통합적으로 살펴볼수 있도록 합니다(이를 위해서는 Biomax사의 'BioXM' 을 이용할수 있습니다).

이렇게 구축된 데이터베이스는 사용자의 질문에 대해 가능한 모든 정보를 배출하게 됩니다. 따라서 사용자는 최대한 많은 경우를 고려한 질문을 데이터베이스에 요구하여 데이터베이스로 하여금 시맨틱모델이 적용된 많은 조건을 모두 통과한 결과를 배출 하도록 하는 것이 필요합니다. 또한 의미있는 결과를 얻기 위해서는 앞서 언급했듯이 이러한 시맨틱 데이터 베이스가 최대한 많은 정보를 담아야 합니다. 따라서 다양한 실험 결과를 생산해 냄과 동시에 이미 공개된 데이터와 세계 각국에서 따로따로 진행된 일부 정보들을 모두 활용하여 세포속 네트워크 처럼 만들어 가는 것이 가장 중요하다 할 수 있습니다.

현재까지는 열거된 정보를 담은 기생충과 숙주와의 관계를 살펴 볼수 있는 데이터베이스를 찾기가 쉽지 않습니다. 그러나 시간이 갈수록 촘촘해지는 네트워크를 구축해 간다면,
"땅콩에 예민한 알레르기 반응을 보이는 반면 집먼지 진드기에는 반응을 보이지 않고있는 10세 이하의 어린이들 중 Heligomosomoides polygyrus 감염후 IgE 항체의 양이 4배이상 증가하는 숙주들의 유전자 loss들이 관여하고 있는 공통된 pathway는 무엇인가?" 라는 질문에 대한 정보에서 재밌는 단서를 찾을 수 있지 않을까 기대해 봅니다.



Reference

  1. Fallon PG, Mangan NE (2007) Suppression of TH2-type allergic reactions by helminth infection. Nat Rev Immunol 7: 220-230.
  2. Yazdanbakhsh M, Kremsner PG, van Ree R (2002) Allergy, parasites, and the hygiene hypothesis. Science 296: 490-494.
  3. Harnett W, Harnett MM (2008) Therapeutic immunomodulators from nematode parasites. Expert Rev Mol Med 10: e18.
  4. Yazdanbakhsh M, van den Biggelaar A, Maizels RM (2001) Th2 responses without atopy: immunoregulation in chronic helminth infections and reduced allergic disease. Trends Immunol 22: 372-377.
  5. Falcone FH, Pritchard DI (2005) Parasite role reversal: worms on trial. Trends Parasitol 21: 157-160

작성자 : Codes 사업부 Research팀
신윤희 선임

Posted by 人Co

2013/11/20 14:10 2013/11/20 14:10
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