[논문]생물정보학 기반 miRNA target 유전자 예측

류제운; 유재수; 김학용

생물정보학 기반 miRNA target 유전자 예측 원문보기

정보과학회지 = Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers, v.31 no.8, 2013년, pp.69 - 76

류제운 (충북대학교) , 유재수 (충북대학교) , 김학용 (충북대학교)

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AI 본문요약
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문제 정의

또한, high-throughput 기술의 발달로 쏟아져 나오는 데이터를 정보과학 기술과 접맥시켜 생명 현상의 비밀을 밝히는데 필수적인 기술이자 학문으로 대두되고 있다. 본고에서는 최근에 빠른 속도로 연구가 진행되고 있는 휴성유전학 기작들 중 miRNA와 그 타깃을 선정하는 알고리즘에 대해 알아보았다. miRNA 타깃 예측 알고리즘은 seed 서열, 2차 구조를 이용한 접근성 및 miRNA 패턴을 이용하였다.
miRNA의 기능은 대게 miRNA가 조절하는 유전자를 통하여 알 수 있지만 조절 체계가 매우 복잡하여 이해하기가 쉽지 않다. 이에 본 리뷰에서는 miRNA에 대해 알아보고 miRNA의 타깃이 되는 유전자를 찾는 알고리즘에 대해 정리해보고자 한다.

제안 방법

본고에서는 최근에 빠른 속도로 연구가 진행되고 있는 휴성유전학 기작들 중 miRNA와 그 타깃을 선정하는 알고리즘에 대해 알아보았다. miRNA 타깃 예측 알고리즘은 seed 서열, 2차 구조를 이용한 접근성 및 miRNA 패턴을 이용하였다. miRNA 타깃 예측 데이터베이스간 중복되는 miRNA-target 수가 매우 적은데, 이는 각 데이터베이스별 중심적으로 다루는 원리에 차이가 있기 때문이다.
예측 결과들 중 동일한 miRNA에 대하여 타깃을 예측한 것들이므로 동일하게 예측한 결과들 또한 존재한다. 여러 예측 프로그램이 동일하게 예측한 결과는 좀 더 정확도가 높을 것이라 예상하고 각 프로그램별로 비교해보았다.
염기서열분석기 등을 통해 얻은 데이터를 생물정보학 솔루션 및 DB를 통해 가공하여 유전자 위치, 서열 정보, 유전자 정보, 아미노산 서열로 번역하여 유전자 DB를 구축한다. 이 과정에서 얻은 정보를 제약 회사 등에게 제공하여 보다 나은 신약 타깃을 선정할 수 있도록 해주며, 식품 회사 등에는 원하는 특정 유전자 삽입 및 형질 전환 등에 대한 정보를 제공함으로써 저비용 고품질 대량생산 시스템의 기회를 제공한다.
이 알고리즘은 miRNA와 타깃간의 duplex 형성으로 얻을 수 있는 자유에너지 에너지만을 고려하는 것이 아니라 miRNA와 성공적으로 결합할 수 있는 타깃의 2차 구조를 고려하여 실제 miRNA가 타깃자리에 접근가능한가(ΔΔG)를 계산한다.
이러한 생물정보학이 구체적으로 어떠한 연구에 주로 쓰이는가에 대해서는 연구자들의 연구 분야와 접근방향에 따라 다양하게 카테고리를 나눌 수 있는데, 그 중에서 가장 널리 알려진 Jones(2000)이 분류한 네 가지를 살펴보면서 생물정보학의 연구방향을 살펴보고자 한다[2].
즉, 3'UTR에서 각 miRNA의 initial seed를 가지고 model에 적용하여 예상 site를 찾고, 같은 miRNA의 site들은 합하여 miRNA와 UTR의 총 상호작용 점수(total interaction score)를 얻는다.

대상 데이터

본 집필진은 인간 데이터베이스를 기준으로, Pictar의 경우 4개의 척추동물을 이용한 PicTar_4way 파일을 이용하였으며, Miranda와 TargetScan은 conserved한 부위를 중심으로 각기 Miranda_conserved, TargetScan_ Conservedsite 파일을 이용하였고, PITA는 flanking한 염기서열을 upstream에서 3 nucleotide(nt), downstream으로 5 nt까지 허용하고 seed에서 보존적인 7- 또는 8- mer를 가진 PITA_targets_hg18_3_5_TOP 파일을 사용하였다(표 3).

이론/모형

PicTar에 적용되는 알고리즘은 표적 유전자의 3'UTR과 miRNA의 서열 간에 다중 서열비교(multiple sequence alignment)를 통해 서열의 유사성을 통계 기법을 이용한 확률 값으로 계산하여 표적 유전자를 예측하는 알고리즘을 사용한다[31].

성능/효과

각 데이터베이스에서 제공하는 miRNA와 타깃 mRNA의 수 및 miRNA-타깃 쌍의 수를 조사한 결과, 4개 데이터베이스 모두에서 중복되어 나타나는 miRNAtarget pair는 16,718개(122 miRNA, 3,232 target)로 나타났다. 가장 많은 수의 pair 정보를 제공하는 Miranda 기준으로 약 2.

후속연구

miRNA의 기작에 대한 이해는 새로운 질병 진단 마커(diagnostic marker)뿐만 아니라 miRNA을 조절함으로써 질병치료에도 사용될 수 있을 것이다. 이를 위해서는 miRNA의 타깃이 되는 유전자와 그 기작에 대한 이해가 필수적이다.
개인 간 유전적 차이를 나타내는 SNP(single nucleotide polymorphism) 정보는 인구 수 만큼이나 방대하고 개인과 인종만큼이나 다양하기 때문에 당장은 상업적으로는 이용이 어려운 측면이 있지만 제약 회사의 신약 개발 실패의 가장 큰 문제점이 부작용에 있다는 점을 감안한다면, 향후 이 분야에 대한 생명과학 및 생물정보학 연구는 꾸준히 증가하리라 예상된다.
예측결과와 실제 결과간의 간극을 줄이기 위해서는 정보기술과 생명과학 간의 긴밀한 연구 개발의 공조체제를 구축하여야 할 것이다. 특히, 정보기술 기반 생명과학자나 생명과학 기반 정보과학자들이 중심이 되어 융합학문으로의 새로운 도약이 필요한 시점이다.
위에서 소개한 예측 결과들은 miRNA당 예측한 타깃 유전자의 개수가 수십에서 수백 개에 이르며, falsepositive 데이터와 같은 오류도 많기 때문에 결과에 대한 실험적 검증이 필요하다. 예측 결과들 중 동일한 miRNA에 대하여 타깃을 예측한 것들이므로 동일하게 예측한 결과들 또한 존재한다.
이와 같은 결과는 각 사이트별로 miRNA의 ID가 정리되어 있다고는 하나 mature miRNA와 헤어핀(hairpin) miRNA 등의 ID를 혼재해서 쓰는 등의 문제가 존재하고 있기 때문으로 보인다. 위의 예측 프로그램의 결과에 대한 보다 정확한 평가는 실험적 검증이 이루어져야 하며 그 후 추가적인 인자를 보완하여 예측하는 진화 알고리즘이 향후 개발되어야할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	high throughput 기술에는 어떤 것들이 있는가?	질병의 이해 및 미생물․가축․식물 등의 대사회로에 있어서 원하는 대사산물의 발현 양과 질을 조절을 위해서 반드시 필요하다. 현재 마이크로어레이(microarray), NGS(Next-generation sequencing)와 같은 high throughput 기술의 발전으로 얻은 대량 발현정보를 데이터베이스화하고 분석하는 알고리즘에 관한 연구가 진행되고 있다[4].
	DNA의 메틸화는 무엇에 중요하게 작용하는가?	포유동물에서 DNA의 메틸화는 CpG 염기서열에 있는 “C(시토신)”에 메틸화를 시키는 과정을 일컫는다. 이 변화는 유전자의 발현 억제, 염색체의 안정성, 유전자 각인 등의 유전체 기능에 매우 중요하게 작용한다. 인간 게놈에 CpG가 나올 확률은 6.
	생물정보학의 정의는?	생물정보학 또는 생명정보학은 매우 다양한 응용분야를 담고 있는 폭넓은 학문이다. 한 문장으로 간략하게 표현하기가 쉽지는 않지만 “생명현상 연구에 필요한 전산학/통계학/수학을 이용하는 것” 또는 “컴퓨터와 소프트웨어를 활용해 생명현상을 연구하는 것”으로 정의할 수 있다[1]. 생물정보학은 다양한 분야의 지식을 필요로 하는 융합학문 중 하나이다.

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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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