특수 목적견(구조견, 군견, 안내견 및 탐지견)은 집중력, 소유욕, 대담성 등을 기반으로 한 훈련시험을 통해 선별된다. 최근 특수견으로서의 특수한 능력 및 품성에 대해 유전적인 정보가 중요한 인자로 다뤄지고 있다. 본 연구에서는 특수견으로서의 개의 특수한 능력 및 품성과 관련된 유전자들의 분자적인 특징을 고찰하고자 하였다. 이전 연구에서 보고된 24개의 유전자(AR, BDNF, DAT, DBH, DGCR2, DRD4, MAOA, MAOB, SLC6A4, TH, TPH2, IFT88, KCNA3, TBR2, TRKB, ACE, GNB1, MSTN, PLCL1, SLC25A22, WFIKKN2, APOE, GRIN2B, PIK3CG)를 선택하여 품성, 후각, 운동 및 학습능력 관련 유전자, 네 가지 카테고리로 분류하였다. 본 연구에서는 생물학적인 기법을 이용하여 이 유전자들의 염색체상의 위치, 유전자들 간의 네트워크를 통한 상호관계를 조사하였으며, 어떤 생물학적 기능과 관련이 있는지 Gene Ontology 분석과 데이터베이스를 기반으로 in silico 발현 양상을 살펴보았다. 또한 이전 연구를 통하여 품성 관련 유전자들의 다양한 유전적 다형성에 대한 보고를 조사하였다. 본 연구는 특수 견으로서 주요하게 고려되는 개의 고유한 능력 및 품성 관련된 유전자에 대해 분자적 특징을 제시하고 있다. 이 후보 유전자들은 개의 특수한 표현형과의 관계를 밝힐 수 있는 연구의 기초자료로서 이용될 수 있을 뿐만 아니라 핵심적인 유전인자로 응용되어 신속하고 정확한 특수견 선발에 기여할 수 있을 것으로 전망된다.
특수 목적견(구조견, 군견, 안내견 및 탐지견)은 집중력, 소유욕, 대담성 등을 기반으로 한 훈련시험을 통해 선별된다. 최근 특수견으로서의 특수한 능력 및 품성에 대해 유전적인 정보가 중요한 인자로 다뤄지고 있다. 본 연구에서는 특수견으로서의 개의 특수한 능력 및 품성과 관련된 유전자들의 분자적인 특징을 고찰하고자 하였다. 이전 연구에서 보고된 24개의 유전자(AR, BDNF, DAT, DBH, DGCR2, DRD4, MAOA, MAOB, SLC6A4, TH, TPH2, IFT88, KCNA3, TBR2, TRKB, ACE, GNB1, MSTN, PLCL1, SLC25A22, WFIKKN2, APOE, GRIN2B, PIK3CG)를 선택하여 품성, 후각, 운동 및 학습능력 관련 유전자, 네 가지 카테고리로 분류하였다. 본 연구에서는 생물학적인 기법을 이용하여 이 유전자들의 염색체상의 위치, 유전자들 간의 네트워크를 통한 상호관계를 조사하였으며, 어떤 생물학적 기능과 관련이 있는지 Gene Ontology 분석과 데이터베이스를 기반으로 in silico 발현 양상을 살펴보았다. 또한 이전 연구를 통하여 품성 관련 유전자들의 다양한 유전적 다형성에 대한 보고를 조사하였다. 본 연구는 특수 견으로서 주요하게 고려되는 개의 고유한 능력 및 품성 관련된 유전자에 대해 분자적 특징을 제시하고 있다. 이 후보 유전자들은 개의 특수한 표현형과의 관계를 밝힐 수 있는 연구의 기초자료로서 이용될 수 있을 뿐만 아니라 핵심적인 유전인자로 응용되어 신속하고 정확한 특수견 선발에 기여할 수 있을 것으로 전망된다.
Working dogs, such as rescue dogs, military watch dogs, guide dogs, and search dogs, are selected by in-training examination of desired traits, including concentration, possessiveness, and boldness. In recent years, genetic information has been considered to be an important factor for the outstandin...
Working dogs, such as rescue dogs, military watch dogs, guide dogs, and search dogs, are selected by in-training examination of desired traits, including concentration, possessiveness, and boldness. In recent years, genetic information has been considered to be an important factor for the outstanding abilities of working dogs. To characterize the molecular features of the canine genes related to phenotypes for working dogs, we investigated the 24 previously reported genes (AR, BDNF, DAT, DBH, DGCR2, DRD4, MAOA, MAOB, SLC6A4, TH, TPH2, IFT88, KCNA3, TBR2, TRKB, ACE, GNB1, MSTN, PLCL1, SLC25A22, WFIKKN2, APOE, GRIN2B, and PIK3CG) that were categorized to personality, olfactory sense, and athletic/learning ability. We analyzed the chromosomal location, gene-gene interactions, Gene Ontology, and expression patterns of these genes using bioinformatic tools. In addition, variable numbers of tandem repeat (VNTR) or microsatellite (MS) polymorphism in the AR, MAOA, MAOB, TH, DAT, DBH, and DRD4 genes were reviewed. Taken together, we suggest that the genetic background of the canine genes associated with various working dog behaviors and skill performance attributes could be used for proper selection of superior working dogs.
Working dogs, such as rescue dogs, military watch dogs, guide dogs, and search dogs, are selected by in-training examination of desired traits, including concentration, possessiveness, and boldness. In recent years, genetic information has been considered to be an important factor for the outstanding abilities of working dogs. To characterize the molecular features of the canine genes related to phenotypes for working dogs, we investigated the 24 previously reported genes (AR, BDNF, DAT, DBH, DGCR2, DRD4, MAOA, MAOB, SLC6A4, TH, TPH2, IFT88, KCNA3, TBR2, TRKB, ACE, GNB1, MSTN, PLCL1, SLC25A22, WFIKKN2, APOE, GRIN2B, and PIK3CG) that were categorized to personality, olfactory sense, and athletic/learning ability. We analyzed the chromosomal location, gene-gene interactions, Gene Ontology, and expression patterns of these genes using bioinformatic tools. In addition, variable numbers of tandem repeat (VNTR) or microsatellite (MS) polymorphism in the AR, MAOA, MAOB, TH, DAT, DBH, and DRD4 genes were reviewed. Taken together, we suggest that the genetic background of the canine genes associated with various working dog behaviors and skill performance attributes could be used for proper selection of superior working dogs.
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문제 정의
본 연구를 통해 개의 주요한 형질에 관련된 유전자에 대한 전반적인 특징을 살펴볼 수 있었다. 각 유전자의 기능과 더불어 유전적 다형성 및 발현 양상이 표현형에 영향을 미칠 수 있음이 보고된 바, 본 연구는 다양한 후보 유전자들을 제시하고 있다. 이는 유전자의 기능 연구 및 개의 특수한 표현형과의 관계를 밝힐 수 있는 연구의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
개의 후각, 운동 및 학습능력은 특수한 목적견으로 이용됨에 있어 주요하게 고려되는 특징으로 본 연구에서는 후각과 관련된 유전자(IFT88, KCNA3, TBR2, TRKB), 운동 관련 유전자(ACE, GNB1, MSTN, PLCL1, SLC25A22, WFIKKN2), 학습(APOE, GRIN2B, PIK3CG)에 대해 탐색하였다. 후각관련 유전자는 6, 23, 25번 염색체, 운동관련 유전자는 5, 9, 37번 염색체, 학습관련 유전자는 1, 18, 27번 염색체에 존재함을 확인할 수 있었다(Table 1).
또한 뇌에서 전반적으로 다양한 부위에서 발현되는 Monoamine oxydase type A (MAOA)와는 달리 type B (MAOB) 유전자는 시상하부, 해마, 뇌줄기 및 후신경구와 같은 특정 뇌 영역에서 전사됨이 알려져 있다[25]. 다양한 종에서 연구된 결과와 더불어 본 연구 결과는 품성 관련 유전자의 뇌 조직 특이적인 발현 이 개의 품성 및 행동양상에 직접적으로 또는 간접적으로 영향을 줄 수 있는 가능성을 제시한다.
본 연구에서 조사한 후각 관련 유전자들에 대해 개에서 염색체상 위치는 알려져 있으나 유전자 구조, 염기서열(ReqSeq) 및 기능에 대한 연구가 미비한 실정이며, 현재까지 개의 후각능력과 관련하여 코 내 부 점막 및 다양한 요소 등 구조 분석이나[1, 34] 개의 후각 훈련에 대한 연구[28] 중심으로 보고되었다. 본 연구는 개 품종에서 도파민 신경전달경로에 관련된 인자들을 포함한 여러 품성 관련 유전자들에 비해 분자생물학적 연구가 부족한 후각, 운동, 학습능력에 대한 후보 유전자들을 제시하고 이들이 특수견의 중요한 유전 인자로 작용할 수 있음을 시사한다.
네 카테고리(품성, 후각, 운동, 학습)로 분류한 유전자들의 염색체상의 위치 및 특징, 네트워크분석을 통한 상호작용, 다양한 조직에서의 발현차이 등을 생물정보학적으로 비교 분석하였다. 본 연구를 통해 개의 주요한 형질에 관련된 유전자에 대한 전반적인 특징을 살펴볼 수 있었다. 각 유전자의 기능과 더불어 유전적 다형성 및 발현 양상이 표현형에 영향을 미칠 수 있음이 보고된 바, 본 연구는 다양한 후보 유전자들을 제시하고 있다.
본 연구에서는 개의 특수한 능력 및 품성에 영향을 미칠 수 있는 유전자들을 탐색하고 이들의 분자적인 특징을 분석하고 토의하였다. 24개의 유전자(AR, BDNF, DAT, DBH, DGCR2, DRD4, MAOA, MAOB, SLC6A4, TH, TPH2, IFT88, KCNA3, TBR2, TRKB, ACE, GNB1, MSTN, PLCL1, SLC25A22, WFIKKN2, APOE, GRIN2B, PIK3CG)를 이전 연구들을 바탕으로 선택하여 품성, 후각, 운동 및 학습과의 관련성을 중심으로 분류하였으며, 다양한 생물정보학적 기법을 통한 분석을 통하여 이 유전자들의 염색체상의 위치, 유전자들 간 네트워크, 기능 및 발현을 종합적으로 비교 분석하였다.
본 연구에서는 특수견으로서의 특수한 능력 및 품성과 관련 된 24개의 유전자에 대한 생물정보학적 분석을 수행하였다. 네 카테고리(품성, 후각, 운동, 학습)로 분류한 유전자들의 염색체상의 위치 및 특징, 네트워크분석을 통한 상호작용, 다양한 조직에서의 발현차이 등을 생물정보학적으로 비교 분석하였다.
생물정보학적인 분석을 통해 다양한 조직에서의 발현양상을 예측함으로써 본 데이터를 통해 개의 품성, 후각, 운동 및 학습과 관련된 유전자들의 전반적인 발현양상을 살펴볼 수 있었다. 다양한 조직에서 발현이 되는 유전자를 비롯하여 특정 조직에서 특이적으로 발현되는 유전자를 탐색함으로써 이들의 역할 및 네트워크 속에서 상호작용과의 관계를 규명하는 데에 중요한 정보가 될 것으로 판단된다.
제안 방법
본 연구에서는 개의 특수한 능력 및 품성에 영향을 미칠 수 있는 유전자들을 탐색하고 이들의 분자적인 특징을 분석하고 토의하였다. 24개의 유전자(AR, BDNF, DAT, DBH, DGCR2, DRD4, MAOA, MAOB, SLC6A4, TH, TPH2, IFT88, KCNA3, TBR2, TRKB, ACE, GNB1, MSTN, PLCL1, SLC25A22, WFIKKN2, APOE, GRIN2B, PIK3CG)를 이전 연구들을 바탕으로 선택하여 품성, 후각, 운동 및 학습과의 관련성을 중심으로 분류하였으며, 다양한 생물정보학적 기법을 통한 분석을 통하여 이 유전자들의 염색체상의 위치, 유전자들 간 네트워크, 기능 및 발현을 종합적으로 비교 분석하였다.
앞서 분석한 24개 유전자들이 개의 다양한 조직에서 어떠한 발현 양상을 보이는지 예측하기 위해 in silico 발현 분석을 수행하였다. NCBI - Gene Expression Omnibus (http://www. ncbi.nlm.nih.gov/geo/) 데이터베이스 기반의 마이크로어레이 발현 데이터를 이용하여, 개의 10개 조직(뇌, 심장, 소장, 신장, 간, 폐, 림프절, 췌장, 골격근, 비장)에서 각 유전자들의 발현 양상을 예측하였다. 그 결과, AR, DAT, IFT88, GNB1,APOE 유전자는 모든 조직에서 비슷한 발현 양상을 보였으며, 이 외 대부분의 유전자들은 특정 조직에서 특이적으로 발현되는 양상을 보였다(Fig.
14,676개의 Human Reference 유전자를 Background set로 하여, 분석하려는 24개 유전자 Target set를 입력하여 Gene Ontology 전체 데이터를 얻을 수 있었다. 그 중, 33개의 Biological process ontology, 12개의 Molecular function ontology, 8개의 Cellular component ontology에 해당하는 GO term을 선택하였고 각 GO term과 관련된 유전자들의 비율(%)을 그래프로 시각화하였다.
본 연구에서는 특수견으로서의 특수한 능력 및 품성과 관련 된 24개의 유전자에 대한 생물정보학적 분석을 수행하였다. 네 카테고리(품성, 후각, 운동, 학습)로 분류한 유전자들의 염색체상의 위치 및 특징, 네트워크분석을 통한 상호작용, 다양한 조직에서의 발현차이 등을 생물정보학적으로 비교 분석하였다. 본 연구를 통해 개의 주요한 형질에 관련된 유전자에 대한 전반적인 특징을 살펴볼 수 있었다.
gov/geo/) 데이터베이스를 이용하였다. 데이터베이스에서 제공하는 마이크로어레이 발현 데이터 중, 각 유전자의 정상 조직 10개(뇌, 심장, 소장, 신장, 간, 폐, 림프절, 췌장, 골격근, 비장)에서의 발현 데이터를 획득하였고 이를 House keeping gene인 SDHA 유전자로 표준화한 다음, Heat map 형식으로 시각화하였다. 모든 유전자들의 조직별 발현 데이터는 t-test와 q-value를 이용하여 유의성을 확인하였다.
개의 유전체는 총 39쌍의 염색체(상염색체 28쌍, 성염색체 1쌍)으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 이전 연구를 토대로[2, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 30, 36, 48, 40, 42, 56, 60, 62, 63, 68] 개의 특수한 능력 및 품성과 관련된 24개의 유전자들을 선택하여 품성, 후각, 운동 및 관련 유전자로 분류하고, NCBI 데이터베이스를 이용하여 각 유전자의 염색체상의 위치를 탐색하였으며, 각 유전자들은 개의 다양한 염색체에 위치하고 있는 것을 확인할 수 있었다(Table 1).
앞서 분석한 24개 유전자들이 개의 다양한 조직에서 어떠한 발현 양상을 보이는지 예측하기 위해 in silico 발현 분석을 수행하였다. NCBI - Gene Expression Omnibus (http://www.
il/) 프로그램을 이용하였다. 이 프로그램은 mHG 통계적 구조 방법에 근거를 두어, 독립적으로 각각의 GO term에 대해 적절한 threshold를 찾아 가장 유의한 enrichment 수치를 도출하였으며, 각각의 p-values는 0.05 이하로 설정하였다. 14,676개의 Human Reference 유전자를 Background set로 하여, 분석하려는 24개 유전자 Target set를 입력하여 Gene Ontology 전체 데이터를 얻을 수 있었다.
특수견의 능력 및 품성과 관련된 24개 유전자 대해 전반적인 어떤 생물학적 기능에 기여하는지 예측하기 위하여 웹 기반의 GORILLA 프로그램을 이용하여 GO (Gene Ontology) 분석을 수행하였다. 모든 GO term은 세 가지 ontology (biological process, molecular function, celluar component)에 따 라 구분되었으며 각각의 GO term은 Table 2에 정리하였다 (p-value<0.
특수견의 능력 및 품성에 영향을 미칠 수 있는 24개의 유전자를 유사한 기능에 따라 품성 관련 유전자(AR, BDNF, DAT, DBH, DGCR2, DRD4, MAOA, MAOB, SLC6A4, TH, TPH2), 후각 관련 유전자(IFT88, KCNA3, TBR2, TRKB), 운동 관련 유전자(ACE, GNB1, MSTN, PLCL1, SLC25A22, WFIKKN2), 학습 관련 유전자(APOE, GRIN2B, PIK3CG)로 분류한 다음, NCBI 데이터베이스에서 제공하는 웹 기반의 Map Viewer(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/mapview/) 프로그램을 이용하여 각 유전자들의 염색체상의 위치를 알아보았으며, GeneCards® (http://www.genecards.org/) 데이터베이스를 이용하여 각 유전자들의 기능 및 특징을 조사하였다.
품성, 후각, 운동 및 학습과 관련된 총 24개의 유전자들 (Table 1) 간 형성되는 네트워크 및 그 특징을 규명하기 위하여 웹 기반의 GENEANIA (http://www.genemania.org) 프로그램을 이용하여 상호 네트워크를 분석하였다(Fig. 1). 이를 통해 유전자들 사이 pathway, co-expression, physical interactions, co-localization 등의 연관성을 확인할 수 있었다.
대상 데이터
개에서 특수한 기능 및 품성 관련 유전자들의 발현을 종합적으로 알아보기 위해 NCBI - Gene Expression Omnibus(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/) 데이터베이스를 이용하였다. 데이터베이스에서 제공하는 마이크로어레이 발현 데이터 중, 각 유전자의 정상 조직 10개(뇌, 심장, 소장, 신장, 간, 폐, 림프절, 췌장, 골격근, 비장)에서의 발현 데이터를 획득하였고 이를 House keeping gene인 SDHA 유전자로 표준화한 다음, Heat map 형식으로 시각화하였다.
특수견의 능력 및 품성에 영향을 미칠 수 있는 24개의 유전자들이 서로 형성하는 네트워크를 알아보기 위하여 웹 기반의 GENEMANIA (http://www.genemania.org) 데이터베이스를 이용하였다. 이 데이터베이스에서 제공하는 네트워크 항목인 pathway, co-expression, physical interactions, co-localization, shared protein domains, predicted 등으로부터 관련 네트워크 정보를 얻을 수 있었다.
데이터처리
데이터베이스에서 제공하는 마이크로어레이 발현 데이터 중, 각 유전자의 정상 조직 10개(뇌, 심장, 소장, 신장, 간, 폐, 림프절, 췌장, 골격근, 비장)에서의 발현 데이터를 획득하였고 이를 House keeping gene인 SDHA 유전자로 표준화한 다음, Heat map 형식으로 시각화하였다. 모든 유전자들의 조직별 발현 데이터는 t-test와 q-value를 이용하여 유의성을 확인하였다. 각각의 p-value는 0.
이론/모형
품성, 후각, 운동, 학습 관련 유전자들의 전반적인 Gene Ontology를 분석하기 위해 웹 기반의 Gorilla (http://cblgorilla.cs.technion.ac.il/) 프로그램을 이용하였다. 이 프로그램은 mHG 통계적 구조 방법에 근거를 두어, 독립적으로 각각의 GO term에 대해 적절한 threshold를 찾아 가장 유의한 enrichment 수치를 도출하였으며, 각각의 p-values는 0.
성능/효과
05 이하로 설정하였다. 14,676개의 Human Reference 유전자를 Background set로 하여, 분석하려는 24개 유전자 Target set를 입력하여 Gene Ontology 전체 데이터를 얻을 수 있었다. 그 중, 33개의 Biological process ontology, 12개의 Molecular function ontology, 8개의 Cellular component ontology에 해당하는 GO term을 선택하였고 각 GO term과 관련된 유전자들의 비율(%)을 그래프로 시각화하였다.
BDNF, DGCR2, MAOB 등 개의 품성과 관련이 있는 몇몇 유전자를 비롯하여 학습과 관련된 유전자는 대체적으로 뇌 조직에서 높은 발현양상을 보였다. Brain-derived neurotrophic factor (BDNF)는 설치류의 해마 영역에서 높은 발현을 보이며 이는 기억의 지속성에 관여하는 것으로 알려져 있으며[29, 46] [8, 9, 35, 39, 41, 43, 47, 52, 57], 기억력과 관련된 훈련 후 그 발현이 현저하게 증가함이 보고되었다[24, 51, 57].
Biological process 관련 GO term을 분석한 결과, 유전자가 24개 중 50% 이상이 single-multicellular organism process (GO:0044707), multicellular organismal process (GO:0032501), anatomical structure development (GO:0048856), single-organism developmental process (GO:0044767), transport (GO:0006810), regulation of biological quality (GO:0065008), regulation of multicellular organismal process (GO:0051239) 와 관련 있음을 확인하였다(Fig. 3A). 총 24개의 유전자 중 67%의 유전자는 multicellular organismal process과 single-multicellular organism process에 상당한 비중을 차지하여 기능적 연관성이 높음을 확인하였으며, behavior (GO:0007610)와 관련 있는 유전자는 24%임을 확인할 수 있었다(Fig.
후각 관련 유전자, IFT88 및 KCNA3은 전체적으로 다양한 조직에서 발현되는 반면 나머지 유전자들은 상대적으로 낮은 발현양을 보이며 몇몇 조직에 특이적인 발현 양상이 예측되었다. Intraflagellar transport 88 (IFT88)은 다른 유전자들에 비해 다양한 조직에서 높은 발현을 나타냄을 확인할 수 있었다. IFT88은 감각 섬모에 주요한 단백질로 생쥐 모델을 이용한 연구에서 이 유전자의 정상적인 발현은 포유류의 후각 세포의 후각 섬모의 유지에 필수임이 보고되었다[40].
그 중 특히 SLC6A4 유전자는 co-expression과 co-localization 네트워크 영역에서 다른 유전자들 과 가장 많은 상호 작용을 하고 있음을 알 수 있었다. PIK3CG, ACE, MAOB, TPH2 유전자와 co-expression의 특징을 보였고, GRIN2B, GNB1, ACE, MAOA 유전자와 co-localization의 상호관계가 있었다. 또한 24개 유전자 중 7개 유전자(AR, DBH, PLCL1, TH, MAOA, SLC6A3, MAOB)와 높은 co-expression 연관성을 가지는 Dopa decarboxylase (DDC) 유전자를 새롭게 발견할 수 있었다.
각 유전자의 염색체상의 위치를 조사한 결과, 전반적으로 9번 및 X 염색체에 많은 유전자가 존재함을 확인할 수 있었다. 개의 특수한 능력 및 품성과 관련된 다양한 유전자들을 탐색하고 각각의 염색체상의 위치와 그 특징을 분석함으로써 이는 특수견 선별에 있어 주요하게 고려되는 유전인자를 이해하는데 기초적인 정보제공에 기여할 것으로 판단된다.
이를 통해 유전자들 사이 pathway, co-expression, physical interactions, co-localization 등의 연관성을 확인할 수 있었다. 그 결과, 24개의 유전자들은 상호 유사하게 발현(co-expression)되는 양상을 보이거나 같은 조직 및 세포에 존재(co-localization) 하였으며, co-expression의 연관성을 가지는 유전자는 24개의 유전자 중 26.47%, co-localization의 관련성을 보이는 유전자는 10.28%로 나타났다. 그 중 특히 SLC6A4 유전자는 co-expression과 co-localization 네트워크 영역에서 다른 유전자들 과 가장 많은 상호 작용을 하고 있음을 알 수 있었다.
gov/geo/) 데이터베이스 기반의 마이크로어레이 발현 데이터를 이용하여, 개의 10개 조직(뇌, 심장, 소장, 신장, 간, 폐, 림프절, 췌장, 골격근, 비장)에서 각 유전자들의 발현 양상을 예측하였다. 그 결과, AR, DAT, IFT88, GNB1,APOE 유전자는 모든 조직에서 비슷한 발현 양상을 보였으며, 이 외 대부분의 유전자들은 특정 조직에서 특이적으로 발현되는 양상을 보였다(Fig. 3)
28%로 나타났다. 그 중 특히 SLC6A4 유전자는 co-expression과 co-localization 네트워크 영역에서 다른 유전자들 과 가장 많은 상호 작용을 하고 있음을 알 수 있었다. PIK3CG, ACE, MAOB, TPH2 유전자와 co-expression의 특징을 보였고, GRIN2B, GNB1, ACE, MAOA 유전자와 co-localization의 상호관계가 있었다.
PIK3CG, ACE, MAOB, TPH2 유전자와 co-expression의 특징을 보였고, GRIN2B, GNB1, ACE, MAOA 유전자와 co-localization의 상호관계가 있었다. 또한 24개 유전자 중 7개 유전자(AR, DBH, PLCL1, TH, MAOA, SLC6A3, MAOB)와 높은 co-expression 연관성을 가지는 Dopa decarboxylase (DDC) 유전자를 새롭게 발견할 수 있었다. DDC 유전자로부터 전사/번역되는 탈카 복실화효소(Dopa decarboxylase)는 DOPA (decarboxylation of L-3,4-dihydroxyphenylalanine)를 도파민으로 분해하여 활성화시켜주는 역할을 하는 것으로 알려져 있다[11].
3B). 반면, Cellular component 관련 GO term에서는 neuron projection (GO:0043005), cell projection (GO:0042995) 및 neuron part (GO:0097458)에서 각각 42%, 46%, 42%의 GO 수치가 나타났다(Fig. 3C). Cell body (GO:0044297)와 synapse part (GO0044456)에서는 전체 유전자의 21%, 나머지 GO term에 대해서는 17% 이하의 비중으로 연관성이 낮았다(Fig.
org) 데이터베이스를 이용하였다. 이 데이터베이스에서 제공하는 네트워크 항목인 pathway, co-expression, physical interactions, co-localization, shared protein domains, predicted 등으로부터 관련 네트워크 정보를 얻을 수 있었다.
1). 이를 통해 유전자들 사이 pathway, co-expression, physical interactions, co-localization 등의 연관성을 확인할 수 있었다. 그 결과, 24개의 유전자들은 상호 유사하게 발현(co-expression)되는 양상을 보이거나 같은 조직 및 세포에 존재(co-localization) 하였으며, co-expression의 연관성을 가지는 유전자는 24개의 유전자 중 26.
3A). 총 24개의 유전자 중 67%의 유전자는 multicellular organismal process과 single-multicellular organism process에 상당한 비중을 차지하여 기능적 연관성이 높음을 확인하였으며, behavior (GO:0007610)와 관련 있는 유전자는 24%임을 확인할 수 있었다(Fig. 3A).
특수견의 능력 및 품성과 관련된 유전자들 간 네트워크 분석을 통하여 유전자들 사이 긴밀한 상호작용을 이루고 있음을 확인할 수 있었다. 특히 중추신경계에서 세로토닌 신호 전달 조절에 관여하는 세로토닌 운반체 단백질을 전사/번역하는 SLC6A4가 네트워크의 중심 유전자임을 알 수 있었다.
그 예로 본 연구에서 품성 관련 유전자로 분류된 AR의 CAG 서열 반복횟수에 따라 AR 유전자 전사활성이 조절됨이 알려져 있는데[16], Japanese Akita Inu 품종에서 CAG 반복 서열이 공격성과 관련이 있음이 보고 되었으며[16], 또한 DRD4 유전자의 2번 인트론에 위치한 유전적 다형성이 충동성과 연관성이 있음이 보고 되었다[26]. 특정 유전자의 개체 별 유전적 변이는 유전자의 암호 또는 비 암호 영역에서 다양하게 나타나며, 이는 분자적 수준에서 유전자 발현 조절에 영향을 줄 수 있을 뿐만 아니라 다양한 형질과도 직접적인 관련이 있음을 알 수 있었다. 따라서 다양한 개 품종에서 앞서 제시한 유전자들의 변이를 탐색하는 것 또한 특수 목적견에 적합한 잠재적 능력을 판단하는데 중요한 역할을 할 것이라 사료된다.
특수견의 능력 및 품성과 관련된 유전자들 간 네트워크 분석을 통하여 유전자들 사이 긴밀한 상호작용을 이루고 있음을 확인할 수 있었다. 특히 중추신경계에서 세로토닌 신호 전달 조절에 관여하는 세로토닌 운반체 단백질을 전사/번역하는 SLC6A4가 네트워크의 중심 유전자임을 알 수 있었다. 또한 개의 품성을 비롯한 특수한 능력과 관련된 유전자들과 상호작용하고 있는 DDC 유전자를 새롭게 찾을 수 있었다.
특히 품성 관련 유전자로 분류된 AR은 뇌를 비롯한 다양한 조직에서 높은 발현을 보였다. AR은 성호르몬인 안드로겐의 수용체를 암호화하는 유전자로서 주로 정소 조직 및 정소의 다양한 세포타입에서 발현되며[31, 69], 전립샘 암 조직 및 세 포에서도 발현되는 단백질로 알려져있다[6].
학습 관련 유전자 APOE, GRIN2B, PIK3CG는 35.49%의 coexpression 관계의 특징을 보였다. 품성 관련 유전자로 분류하였던 유전자 중 AR과 DGCR2를 제외한 모든 유전자들이 56.
후각 관련 유전자, IFT88 및 KCNA3은 전체적으로 다양한 조직에서 발현되는 반면 나머지 유전자들은 상대적으로 낮은 발현양을 보이며 몇몇 조직에 특이적인 발현 양상이 예측되었다. Intraflagellar transport 88 (IFT88)은 다른 유전자들에 비해 다양한 조직에서 높은 발현을 나타냄을 확인할 수 있었다.
개의 후각, 운동 및 학습능력은 특수한 목적견으로 이용됨에 있어 주요하게 고려되는 특징으로 본 연구에서는 후각과 관련된 유전자(IFT88, KCNA3, TBR2, TRKB), 운동 관련 유전자(ACE, GNB1, MSTN, PLCL1, SLC25A22, WFIKKN2), 학습(APOE, GRIN2B, PIK3CG)에 대해 탐색하였다. 후각관련 유전자는 6, 23, 25번 염색체, 운동관련 유전자는 5, 9, 37번 염색체, 학습관련 유전자는 1, 18, 27번 염색체에 존재함을 확인할 수 있었다(Table 1). 특히 개는 다른 포유류 종과 비교하여 뛰어난 후각능력을 지니고 있어 후각만으로 특정 물질을 인지하거나 다양한 개체의 체취를 구별할 수 있다.
후속연구
각 유전자의 염색체상의 위치를 조사한 결과, 전반적으로 9번 및 X 염색체에 많은 유전자가 존재함을 확인할 수 있었다. 개의 특수한 능력 및 품성과 관련된 다양한 유전자들을 탐색하고 각각의 염색체상의 위치와 그 특징을 분석함으로써 이는 특수견 선별에 있어 주요하게 고려되는 유전인자를 이해하는데 기초적인 정보제공에 기여할 것으로 판단된다.
생물정보학적인 분석을 통해 다양한 조직에서의 발현양상을 예측함으로써 본 데이터를 통해 개의 품성, 후각, 운동 및 학습과 관련된 유전자들의 전반적인 발현양상을 살펴볼 수 있었다. 다양한 조직에서 발현이 되는 유전자를 비롯하여 특정 조직에서 특이적으로 발현되는 유전자를 탐색함으로써 이들의 역할 및 네트워크 속에서 상호작용과의 관계를 규명하는 데에 중요한 정보가 될 것으로 판단된다.
특정 유전자의 개체 별 유전적 변이는 유전자의 암호 또는 비 암호 영역에서 다양하게 나타나며, 이는 분자적 수준에서 유전자 발현 조절에 영향을 줄 수 있을 뿐만 아니라 다양한 형질과도 직접적인 관련이 있음을 알 수 있었다. 따라서 다양한 개 품종에서 앞서 제시한 유전자들의 변이를 탐색하는 것 또한 특수 목적견에 적합한 잠재적 능력을 판단하는데 중요한 역할을 할 것이라 사료된다.
이는 유전자의 기능 연구 및 개의 특수한 표현형과의 관계를 밝힐 수 있는 연구의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 또한 훈련 및 시험을 통한 특수 목적견 선별 방법과 더불어 본 연구에서 분석한 후보 유전자들은 핵심적인 유전 인자로 응용되어 신속하고 정확한 특수견 선발에 기여할 수 있을 것으로 전망된다.
이와 같은 GO분석 결과를 통해 24개의 특수한 능력 및 품성에 관련된 유전자들에 대해 종합적인 시각으로 생물학적 의미와의 관계를 살펴볼 수 있다. 생물정보학적인 측면에서 여러 데이터에 대한 통합이 무엇보다도 필수적인 바, 특수견의 능력 및 품성과 관련된 유전자들에 대해 GO의 세 가지 ontology에 따른 의미적 유사성 결과를 통합하는 것도 흥미로운 연구주제가 될 것으로 사료된다.
또한 마이크로어레이 기법을 이용한 유전자 발현 분석 연구를 통하여 뇌에서의 특정 유전자의 발현 차이와 포유류(기억형성, 저장) 및 설치류(생물학적 주기, 수면, 고통, 후각반응)의 행동양상과의 관계가 보고되었다[15, 44]. 앞에서 언급된 연구결과를 토대로 유전자의 활성을 비롯한 유전적 요인과 그로 인한 품성 관련된 표현형(성격 또는 행동)과의 연관성이 깊을 것으로 사료되는 바, 개의 다양한 유전자를 탐색하고 그 기능을 밝혀 개의 특수한 능력 및 품성과의 연관성을 밝히는 것이 중요하며, 이들은 특수견 선발 과정에서 개의 특수한 능력에 따른 판단 기준으로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
각 유전자의 기능과 더불어 유전적 다형성 및 발현 양상이 표현형에 영향을 미칠 수 있음이 보고된 바, 본 연구는 다양한 후보 유전자들을 제시하고 있다. 이는 유전자의 기능 연구 및 개의 특수한 표현형과의 관계를 밝힐 수 있는 연구의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 또한 훈련 및 시험을 통한 특수 목적견 선별 방법과 더불어 본 연구에서 분석한 후보 유전자들은 핵심적인 유전 인자로 응용되어 신속하고 정확한 특수견 선발에 기여할 수 있을 것으로 전망된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
개의 품성 관련 유전자들 연구로 기대할 수 있는 것은?
본 연구는 특수 견으로서 주요하게 고려되는 개의 고유한 능력 및 품성 관련된 유전자에 대해 분자적 특징을 제시하고 있다. 이 후보 유전자들은 개의 특수한 표현형과의 관계를 밝힐 수 있는 연구의 기초자료로서 이용될 수 있을 뿐만 아니라 핵심적인 유전인자로 응용되어 신속하고 정확한 특수견 선발에 기여할 수 있을 것으로 전망된다.
특수 목적견이란 어떤 종류의 개를 말하는가?
특수 목적견(구조견, 군견, 안내견 및 탐지견)은 집중력, 소유욕, 대담성 등을 기반으로 한 훈련시험을 통해 선별된다. 최근 특수견으로서의 특수한 능력 및 품성에 대해 유전적인 정보가 중요한 인자로 다뤄지고 있다.
품성 관련 유전자들의 염색체 상 위치는?
품성 관련 유전자들(AR, BDNF, DAT, DBH, DGCR2, DRD4, MAOA, MAOB, SLC6A4, TH, TPH2)은 9, 10, 21, 26, 34번 및 X 염색체에 각각 위치하고 있다. 특히 AR, MAOA, MAOB 유전자는 공통적으로 X 염색체에 존재함을 확인할 수 있었으며, 이 세 유전자는 남성적인 성향에 관여하는 테스토스테론(tesrosterone) 호르몬에 의해 mRNA 발현이 함께 조절된다는 연구가 보고된 바 있다[53].
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