[논문]웹 기반 통합 유전체 분석 시스템의 설계 및 구현

최범순; 이경희; 권해룡; 조완섭; 이충세; 김영창

웹 기반 통합 유전체 분석 시스템의 설계 및 구현
The Design and Implementation of Web-Based Integrated Genome Analysis Tools 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.7 no.3, 2004년, pp.408 - 417

최범순 (충북대학교 미생물학과 대학원) , 이경희 (충북대학교 컴퓨터과학과 대학) , 권해룡 (충북대학교 미생물학과 대학) , 조완섭 (충북대학교 경영정보학) , 이충세 (충북대학교 생명과학) , 김영창 (충북대학교 생명과학부)

초록
AI-Helper

유전체 분석 과정은 여러 단계를 걸쳐 다양한 소프트웨어 분석 도구가 사용되는 복잡한 작업을 수반한다. 유전체 분석과 관련된 기존의 소프트웨어 도구들은 대부분 리눅스나 유닉스 기반 프로그램 이므로 생물학자가 이들을 설치하고 사용하는데 어려움과 불편함이 많은 실정이다. 또한, 분석의 각 단계별로 생산되는 파일은 수작업을 통한 변환을 거쳐야만 다음 단계의 입력으로 사용될 수 있다. 근래에 웹을 기반으로한 도구들이 개발되고 있으나 한번에 하나의 서열을 처리하는 방식이므로 대량의 실험 데이터를 분석하는 경우에는 반복 작업으로 인한 시간과 노력이 요구되는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 유전체 분석에 필요한 여러 도구들을 웹 환경에서 하나의 그래픽 사용자 인터페이스로 통합하여 생물학자들이 보다 쉽게 서열과 기능을 분석할 수 있도록 한 WGAT(Web-based Genome Analysis Tool)를 제안한다. WGAT는 리눅스 서버에 유전체 데이터 분석프로그램을 구동하고, 클라이언트 웹 (web)에서 데이터 파일과 분석에 필요한 선택사항들을 입력함으로써 한번에 여러 단계의 분석 작업을 수작업 없이 자동으로 처리할 수 있다. WGAT시스템의 생산성을 분석하기 위하여 기존의 방식과 WGAT를 이용한 방식의 서열분석 처리 시간을 비교한 결과 서열 단편의 개수가 1000개인 경우 기존의 방식보다 20배 이상 분석 능력이 향상됨을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Genome analysis process requires several steps of various software analysis tools. We propose WGAT(Web-based Genome Analysis Tool), which combines several tools for gene analysis and provides a graphic user interface for users. Software tools related to gene analysis are based on Linux or Unix oriented program, which is difficult to install and use for biologists. Furthermore, files generated from gene analysis frequently require manual transformation for next step input file. Web-based tools which are recently developed process orily one sequence at a time. So it needs many repetitive processes to analyze large size data file. WGAT is developed to support Web-based genome analysis for easy use as well as fast service for users. Whole genome data analysis can be done by running WGAT on Linux server and giving sequence data files with various options. Therefore many steps of the analysis can be done automatically by the system. Simulation shows that WGAT method gives 20 times faster analysis when sequence segment is one thousand.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

여기서는 유전체 분석 과정을 각 단계별로 살펴보고, 유전자 기능 예측에 사용되는 다양한 소프트웨어 도구들을 소개한다. 그리고 기존의 도구들을 특정한 목적으로 통합한 통합 시스템에 관해서 살펴본다.
본 논문에서는 유전자 분석의 각 단계에서 필요한 분석 도구들을 웹 기반 GUI 환경에서 통합한 시스템인 WGAT (Web-based Genome Analysis Tool)를 제안한다. WGAT 시스템은 웹 기반으로 제공되기 때문에 윈도우 기반의 컴퓨터 환경에 익숙한 생물학자들이 보다 쉽게 사용할 수 있다.
본 논문에서는 유전체 사업의 수행에 필수적인 소 프트웨 어 도구들을 하나의 웹 기반 GUI 시스템으로 통합하여 생물학자들의 편리성과 분석의 생산성을 높인 웹 기반 유전자 분석 시스템 WGAT를 제안하였다.
본 연구에서는 사용자 편의성과 분석 효율성을 높이기 위해 유전자 분석 과정의 여러 단계에서 사용되는 기존의 소프트웨어 도구들을 통합하여 웹 환경으로 제공하고자 한다.
INSD(International Nucleotide Sequence Databases)에는 이미 밝혀진 유전체 서열 데이터와 그 중 기능이 알려진 유전자 및 그의 기능에 관한 정보가 공개되어 있다. 생물학자들은 자신이 밝혀낸 서열에 대하여 이미 알려진 서열 중 유사한 것이 있는지, 어떤 종의 서열과 유사하며, 밝혀진 유전자 기능이 있는지 등을 확인하고자 한다. 생물학자들은 이러한 정보를 바탕으로 다음 단계의 연구를 진행하거나 새로운 연구를 시작할 수 있기 때문이다.
여기서는 유전체 분석 과정을 각 단계별로 살펴보고, 유전자 기능 예측에 사용되는 다양한 소프트웨어 도구들을 소개한다. 그리고 기존의 도구들을 특정한 목적으로 통합한 통합 시스템에 관해서 살펴본다.

제안 방법

염기해독이 끝나면 유전체 서열에서 유전자를 동정 (identification同고 기능을 예측하는 작업인 주해 (annotation) 작업을 수행한다. Glimmer나 ORF finder 프로그램을 이용하여 유전자를 예측하게 되며, 예측된 유전자로부터 상동성 검색(homology search)을 이용하여 그 기능을 예측하게 된다. [4, 51 상동성 검색의 도구로서 가장 대표적인 BLAST를 이용하여 기존의 유사한 유전 자중 기능이 알려진 것을 찾아 동정된 ORFs의 기능을 결정한다[6-8].
염기서열 해독과정은 다음과 같다. 먼저, 생물체로부터 염색체 DNA를 추출하고, 추출한 염색체 DNA를 제한효소 또는 초음파 분쇄기를 이용하여 작은 단편으로 제작한 후, 이를 벡터에 삽입하여 유전체 서열 목록을 제작한다. 유전체 목록을 50~lOOkb 정도의 cosmid, BAC 라이브러리로 제작하고, 이를 다시 1~2kb 정도의 작은 단편의 서열 목록을 제작한다.
수작업으로 처리한다면 각 단계마다 명령어와 옵션을 직접 입력해야 한다. 본 논문에서 제안하는 WGAT에서는 이러한 분석 과정에서 수작업을 최소화하여 몇 번의 조작만으로 여러 단계를 일괄처리하게 된다.
본 시스템에서는 유전체 분석의 각 단계에 필요한 프로그램들을 하나의 시스템에 설치하고, Perl을 이용하여 일괄처리할 수 있도록 한다. 각 프로그램의 구동에 필요한 옵션값과 입력 데이터는 PHP를 이용하여 웹을 통해 받게 되며, 결과값 또한 웹을 통해 사 용자에게 제공된다.
본 시스템에서는 유전체 사업과 같은 많은 양의 유전자 파일을 처리하기 위해서 (그림 6)에서 보는 바와 같이 FTP를 이용하여 파일의 업로드를 수행한다. 이러한 일괄처리 방식은 각 단계에서 수작업이 수반되어야 했던 기존의 방식보다 서열 분석의 생산성을 높일 수 있게 된다.
(그림 13)은 서열의 양에 따라서 기존 방식과 WGAT 방식의 유전체 서열 데이터 분석 소요 시간을 보여주는 도표이다. 비교는 수작업을 동반하는 기존 방식과 본 연구에서 개발한 WGAT 시스템을 사용하는 방식을 비교하였다. 기존의 방식에서는 주어진 양의 서열 데이터를 여러 도구를 이용하여 각 단계를 거치면서 분석하는데 걸리는 시간의 합으로 측정하였다.
먼저, 생물체로부터 염색체 DNA를 추출하고, 추출한 염색체 DNA를 제한효소 또는 초음파 분쇄기를 이용하여 작은 단편으로 제작한 후, 이를 벡터에 삽입하여 유전체 서열 목록을 제작한다. 유전체 목록을 50~lOOkb 정도의 cosmid, BAC 라이브러리로 제작하고, 이를 다시 1~2kb 정도의 작은 단편의 서열 목록을 제작한다. 다음으로, 제작된.
이 장에서는 개발된 WGAT를 이용하여 서열 분석을 할 때 생산성이 얼마나 향상되는가를 기존의 방식과 비교하였다.

성능/효과

WGAT 시스템을 사용하여 유전자 분석을 실제로 수행한 결과 1000개의 유전자 단편을 분석할 때 기존의 통합되지 않은 도구들을 사용하는 방식의 경우보다 20배 이상 분석 능력이 향상됨을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 유전자 분석의 여러 단계들을 수작업 없이 자동으로 처리할 수 있도록 했다는 점과 대량의 서열을 한꺼번에 읽어서 처리한다는 점에서 기존의 방식보다 개선된 점을 보여준다.
WGAT 시스템을 사용하여 유전자 분석을 실제로 수행한 결과 1000개의 유전자 단편을 분석할 때 기존의 통합되지 않은 도구들을 사용하는 방식의 경우보다 20배 이상 분석 능력이 향상됨을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 유전자 분석의 여러 단계들을 수작업 없이 자동으로 처리할 수 있도록 했다는 점과 대량의 서열을 한꺼번에 읽어서 처리한다는 점에서 기존의 방식보다 개선된 점을 보여준다. 물론, 사용자 편의성 측면에서도 웹 환경에서 그래픽 사용자 인터페이스를 제공함으로서 기능이 개선되었다.
WGAT에서 는 리 눅스 환경에 익숙하지 않은 사용자라도 쉽게 사용할 수 있도록 (그림 8)과 같이 윈도 우 기반의 웹 브라우저 에서 간단한 GQL (Graphic Query Language)을 사용하여 컨티그를 제작할 수 있으며, (그림 9)와 같이 결과값도 웹으로 제공함으로써 파일 형태로 쉽게 받을 수 있다. 특히 사용자가 다양한 옵션을 선택할 수 있도록 함으로써 보다 정확한 결과값(contig fiQ을 얻을 수 있는 환경을 구축하고, 최적화된 옵션 값을 디폴트로 저장하여 옵션값의 변경 없이도 정확한 결과값을 얻을 수 있다.

후속연구

WGAT 시스템에서는 각 단계에서 필요한 도구들을 통합하고, 각 단계 사이의 데이터 변환 및 이전을 자동화함으로써 생물학자들의 편리성과 생산성을 제고하였다. WGAT 시스템의 개발로 인해 산업적으로 이용 가치가 큰 미생물 유전체 분석 사업의 활성화에 크게 기여할 것으로 사료 된다.
결과적으로 기존의 방법으로 대량의 서열을 분석하기 위해서는 많은 시간과 노동력이 필요하기 때문에 유전체 연구를 위한 WGAT 시스템의 개발은 서열 데이터 분석을 보다 효율적으로 수행하는데 기여할 것이다.
키는 지루한 과정을 반복 수행해야 한다. 이 비교는 단 지 유전자를 찾는 단계에서만 수행하였으며, 기능 예측까지 포함한다면 그 차이는 더욱 클 것으로 예상된다.
국내에서는 본 연구실을 포함한 몇몇 기관에서 미생물 유전체 사업을 진행하고 있으나 유전체 분석을 위한 통합 시스템의 개 발은 선진국에 비해 아직 미비한 상태이다. 이러한 국내의 상황에서 볼 때 본 연구에서 개발한 WGAT 시스템은 산업적 이용 가치가 큰 미생물 유전체 분석 작업과 관련 분야의 활성화에 크게 기여할 것으로 본다.
향후 계획으로는 WGAT 시스템으로부터 얻은 데이터를 데이터베이스로 저장하여 관리함으로써 데이터 마이닝 등 다양한 분석을 수행할 수 있는 기반을 구축하며, 또한 기능 예측에 유용한 프로그램을 지속적으로 본 시스템에 추가해 나감으로써 보다 정확한 결과를 낼 수 있도록 확장해 나갈 것이다.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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