초록 ▼

생명체의 신호전이 기작은 외부 신호에 반응하는 독자적인 경로를 가지면서 동시에
각 경로 간에 cross-talking을 통하여 신호관련 세포 조절 반응의 효율성을 높이도록
되어있다. 본 연구에서는 실험적으로 S. cerevisiae의 신호전이 경로 사이의
cross-talking 경로를 확인하며, 그 결과를 신호 관련 단백질 사이의 연결 특성과 비
교 분석한다. 또한 신호 전이 경로에 대한 생물동력학 모형을 이용하여 신호 전이 경
로가 보여주는 협동적, 창발적 현상을 분석하며 이를 실험적으로 검정할 수 있

생명체의 신호전이 기작은 외부 신호에 반응하는 독자적인 경로를 가지면서 동시에
각 경로 간에 cross-talking을 통하여 신호관련 세포 조절 반응의 효율성을 높이도록
되어있다. 본 연구에서는 실험적으로 S. cerevisiae의 신호전이 경로 사이의
cross-talking 경로를 확인하며, 그 결과를 신호 관련 단백질 사이의 연결 특성과 비
교 분석한다. 또한 신호 전이 경로에 대한 생물동력학 모형을 이용하여 신호 전이 경
로가 보여주는 협동적, 창발적 현상을 분석하며 이를 실험적으로 검정할 수 있는 방
법을 모색한다. 본 연구에서는 단백질 네트워크를 신호전이관련 단백질 중에서
protein kinase를 중심으로 하는 kinome 네트워크, 세포주기 네트워크, 그리고 단백
질 발현을 조절하는데 관여하는 전사인자 중심의 네트워크를 분석하고자 하였다.
PCB에 의해서 활성산소종이 생성됨으로 확인하여서 이를 제거하는 단백질인
superoxide dismutase, catalase, peroxidase의 활성도와 PCB처리와의 관계를 규명
하였다. 따라서 이들 단백질이 네트워크를 형성하는지 여부를 확인 하였으나 이 단백
질들은 네트워크를 구축하지 않았다. 효모에서도 동물과 마찬가지로 protein kinase
B가 존재하는 것을 처음으로 확인하였으며 이 단백질의 규명을 위해 proteomics 기
술을 도입하여 GCN2가 효모에서 PKB의 역할을 하는 것을 밝혔다. 현재 검정실험을
수행중이다. 따라서, 효모의 단백질키나제 중심의 단백질네트워크 (Kinome Network)
를 구축하여 hub 중심으로 functional module을 확보하여 기능이 밝혀지지 않은 다
수의 단백질의 기능을 확인하였다. 또한 세포주기 단백질네트워크도 확보하여 phasic
module을 확보하였다. Biodynamics를 이용하여 단백질네트워크의 연결도와

node-betweenness를 통해서 각 단백질, 유전자의 네트워크에서의 역할을 분석할 수
있는 방법을 제시하였다. 효모에 대한 micro-array 유전자 발현 데이터를 이용하여
cell cycle 동안에 관여하는 유전자 상호작용을 선형 동력학 모형으로 분석하는 방법
을 개발하였으며 이 방법을 통해 유전자 네트워크와 실험방법을 통하여 구한 네트워
크 사이의 유사성을 비교하였다. MAPK 신호전이 경로의 수리모형 및 cell cycle 수
리 모형에 대한 동력학 변수를 기존의 문헌으로부터 확보하고 이를 분석할 수 있는
동력학 시뮬레이터를 개발하였다. 이들 모형을 이용하여 실제 효모의 세포주기 및 전
사인자에 적용하였다. Budding yeast 세포주기의 bifurcation analysis를 얻었으며 또
한 전사인자와 상호 작용하는 유전자 네트워크를 구축하여 Operon-like motif를 확보
하였다.
연구 성과로는 현재 국제학술지에 3편, 국내전문학회지에 1편을 발표하였으며, 국제
학술회의에서 3편, 국내학술회의에서 6회를 발표하였으며 현재 학술회의에서 발표한
연구 결과를 3편에 나누어 국제 학술지에 발표하고자 준비 중이다. 학술지 발표이외
에도 생체동력학 모델을 개발하여 후속 연구를 위한 기반을 조성하였다. 단백질 네트
워크를 구축하기 위해서는 데이트를 확보하여야하는데, 단백질-단백질 상호작용 테이
터를 모을 수 있는 로봇 프로그램을 개발하여 데이터를 축적하고 단백질네트워크를
구축할 수 있는 방법을 확립하여 이어지는 연구를 확고히 할 수 있는 것이 무엇보다
큰 연구 성과로 여겨진다.

Abstract ▼

Each signaling pathway in living systems is very specific to its external signal.
The signaling pathway might also interact with another signaling pathway
through cross-talking for efficiency of cellular regulation. In this project, we
examine to identify the signaling proteins and hub prot

Each signaling pathway in living systems is very specific to its external signal.
The signaling pathway might also interact with another signaling pathway
through cross-talking for efficiency of cellular regulation. In this project, we
examine to identify the signaling proteins and hub proteins in signaling system
of the Saccharomyces cerevisiae. We also try to elucidate biodynamic properties
of the 6,000 proteins in S. cerevisiae. We will establish protein network system
that is regulating signal transduction by combination of experimental data
concerning signaling proteins, especially, hub proteins and the biodynamic
properties of the proteins system. In addition we will constract and analyze two
protein networks that are kinome (total protein kinases) and cell cycle and one
gene network composed transcription factors and their related genes.
We found that PCB induced ROS. Therefore, we analyzed enzymatic defense
system for ROS and their protein network. However, catalase, SOD, and
peroxidase were not involved in protein network. We identified PKB or PKB-like
protein from yeast using non-radioactive protein kinase assay system, Western
blot, and proteomics. We, therefore, constructed kinome network and
established several functional modules from its clusters. In addition, cell cycle
network was constructed. We also established phasic modules that were
formation of modules in a specific phase in the cell cycle network. In
biodynamics field, we suggested a biodynamics model using micro-array data
of the cell cycle network. We also analyzed stability of network through
mathematic model that measured connectivity of protein-protein interaction and
node-betweenness. In addition, bifurcation analysis of cell cycle regulation in
budding yeast was performed based on the mathematical model. We also
established operon-like motif by analyzing gene network that composed of 106
transcription factors and their interacting genes.
From this project, four papers were published, three of them in SCI level
journals and one of then in Korean journal. We also presented several times in
international and domestic conferences. Particularly, two papers was published
in conferences. We are now preparing at least three manuscripts for publishing
in international journals. All these informations obtained this project are
important basis and clues for the second step research including analysis of
gene and protein networks and mathematical model of biodynamics.

목차 Contents

• Ⅰ. 연구계획 요약문...3
• 1. 국문요약문...3
• Ⅱ. 연구결과 요약문...4
• 1. 국문요약문...4
• 2. 영문요약문...5
• Ⅲ. 연구내용...6
• 1. 서론...6
• 2. 연구방법 및 이론...12
• 3. 결과 및 고찰...17
• 4. 결론...59
• 5. 인용문헌...61