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프로테오믹스 연구를 위한 정량분석 데이터의 해석
Data analysis for quantitative proteomics research 원문보기

유전체소식 = KOGO news, v.6 no.1, 2006년, pp.24 - 28  

권경훈 (한국기초과학지원연구원 연구장비개발부)

초록
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프로테오믹스는 생물체 안에 포함되어 있는 단백질을 통합적으로 연구한다. 단백질을 동정(Protein identification)하고, 단백질의 상태를 분석(Protein characterization)하며, 단백질의 양적 변화를 관찰(Protein quantitation)한다. 단백질에 대한 분석, 특히 질량분석기에 의해 초고속으로 대량의 단백질 데이터를 생산하는 프테테오믹스의 연구는 정량적인 단백질 발현양상분석의 정확도를 높이고 분석시간을 단축하기 위해 다양한 실험기법과 데이터 분석기법을 동원하고 있다. 1) 단백질의 양적 차이나 양적 변화의 관찰은 바이오마커를 발굴하고 생명현상의 메카니즘을 규명하여 그 결과를 신약개발에 활용하기 위한 기초 연구이다. 이 글에서는 프로테오믹스 연구의 초창기부터 사용되어온 2차원 전기영동법에 의해 생성되는 2D-gel image에서의 스팟(spot)분석법과 함께, 탄뎀 질량분석기를 사용하는 ICAT, SILAC 등의 동위 원소를 사용한 라벨링(labeling) 방법, 라벨링을 하지 않는 label-free 방법 등 프로테오믹스에서의 정량분석법에 대한 기본 개념을 살펴보고, 이들에서의 데이터 분석 기술의 적용에 대해 간략히 소개하였다.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 정량 분석에 있다. 단백질들이 세포 내의 환경 변화에 따라 어떤 변화를 보이는지, 시료에 따라 어떤 차이를 보이는지를 단백질 하나하나에 대한 분석이 아닌, 단백질 전체, 즉 프로테옴(proteome)의 패턴 변화에 의해 분석하고자 한다. 프로테오믹스에서의 정량분석은 2D-gel에서 스팟의 크기와 진하기로 단백질의 양을 가늠하는 기본적인 분석 방법과 펩타이드의 질량 스펙트럼으로부터 단백질의 양적 정보를 계산하는 방법으로 분류하여 생각할 수 있다.

가설 설정

  • 방법이 사용되었다.5) PAI 는 시료에 많이 포함되어 있는 단백질에 포함되어 있는 펩타이드 서열이 탄 뎀 질량스펙트럼에서 많이 발견된다는 가정에 근거 한다. 이 에 따라 PAI는 단백질에 포함된 펩 타이드가 질량 스펙트럼에서 발견된 횟수로 단백질의 양을 추정한다.
  • 하지만, 이러한 방법에서도 오차 요인은 항상 존재하며, 이를 보정하는 정규화 작업이 필요하다. 이때의 정규화 작업은 두 시료에서 상당 부분 많은 단백질들의 발현량이 변하지 않는다는 가정하에 이루어진다. 즉, 두 시료가 크게 다르지는 않은 상황으로 대다수의 단백질에는 발현량의 차이가 없다는 가정을 이용하면, 전체 시료에서 나타나는 공통적인 오차 요인을 정규화 작업으로 보정할 수 있다.
  • 두 실험에서 얻은스펙트럼들을 정렬, 정규화 과정에 의해 분석한다. 정규화는 라벨링 방법에서의 정규화와 같이 대다수의 단백질이 양적인 차이가없다는 가정 하에 Scatter plot 의 분석에 의해 계산된다.
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