[보고서]miRNA-유전자-질병 간 통합 네트워크 분석 연구

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[국가R&D연구보고서] miRNA-유전자-질병 간 통합 네트워크 분석 연구
Integrated analysis of miRNA-Gene-Disease network 원문보기

보고서 정보
주관연구기관	이화여자대학교 Ewha Womans University
보고서유형	최종보고서
발행국가	대한민국
언어	한국어
발행년월	2014-05
과제시작연도	2013
주관부처	미래창조과학부 Ministry of Science, ICT and Future Planning
연구관리전문기관	한국연구재단 National Research Foundation of Korea
등록번호	TRKO201500003854
과제고유번호	1345203033
사업명	일반연구자지원(미래부)
DB 구축일자	2015-05-23
DOI	https://doi.org/10.23000/TRKO201500003854

초록 ▼

● 논문 성과 요약
- 본 과제를 통하여 과제 기간 (2011년 5월 1일 ~ 2014년 4월 30일, 36개월) 동안 총 7편의 SCI(E)논문 (교신저자 3편, 공저자 4편)을 출판하였고 (in press 포함), 또한 다수의 국제 및 국제 학회에 구두 및 포스터 발표함.
- 주요 논문 성과로서 miRNA의 기능적 해석 및 타겟 관련성을 통합적으로 분석하기 위한 웹 기반 생명정보 분석 플랫폼인 miRGator v3.0 (Nucleic Acids Res. 2013 Database issue, IF:8.026), gene set 분석 도구인 gsGator (BMC Bioinformatics. 2014, IF:3.02), 그리고 유전형-발현형-표현형 간의 상관관계를 분석하는 도구인 GEPdb (Bioinformatics. 2014, IF:5.323) 관련 논문을 발표함.
- Disease-miRNA 네트워크 (DmiRNet) 관련 연구 결과는 ISMB 2011, 유전체학회, 분자세포생물학회 등 국내/국제 학회에 구두 발표한 바 있으며, 그 내용을 보완하여 SCI 저널에 재 투고 예정임.
- DmiRNet 연구 결과를 기반으로 동맥경화, 폐암 및 대장암 관련 공동연구를 진행하여 2013년에는 공저자로서 3편의 논문을 출간하였음. (Nature Communications, PLoS One, BMC Sys. Biol.).
● 연구내용
◇ Disease-miRNA 네트워크
- 서울대 김빛내리 교수팀과 공동으로 miRNA 타겟, 발현, NGS 데이터, miRNA-mRNA coexpression 등의 통합 지식베이스인 miRGator v3.0 (http://mirgator.kobic.re.kr)을 개발함.
- 광범위한 miRNA 타겟과 질병 관련 발현 데이터를 수집 및 통합하고, 이를 바탕으로 질병에 관련된 miRNA를 예측할 수 있는 새로운 방법을 개발하였으며, 그 결과 가장 광범위하고 그 정확도가 우수한 disease-miRNA network (DmiRNet v1.0)를 구축함 (>900 disease, >700 miRNA, >40,000 relations)
- DmiRNet을 이용하여 Glioblastoma 관련 miRNA들을 예측하고, KAIST 최철희/최경선 연구팀과 함께 transfection/antisense 실험을 통해 검증함으로써 암세포 증식 또는 migration 관련 신규 miRNA 5개를 발굴함. (예측 정확도 5/10=50%).
◇ 유전자군 (Gene Set Analysis) 분석 툴 개발 (gsGator)
- 유전자 집단 분석 (Gene Set Analysis)을 이용한 분석 웹 페이지, gsGator를 개발함. gsGator는 종간 생물학적 자료를 통합하여 사용할 수 있도록 개발됨. 또한 알고자 하는 유전자 집단을 단백질 간 상호 관계를 이용하여 추가적인 기능을 발견할 수 있게 하였음. gsGator는 모델 생명체간에 정보를 쉽게 사용할 수 있게 하여, 사용자들로 하여금 연구에 있어서 폭넓은 시야를 확보할 수 있게 해줌. gsGator 논문은 BMC Bioinformatics지에 ‘Highly Accessed“ 논문으로 선정됨.
◇ 유전형-발현-표현형 상관관계 분석 파이프라인 확립 (GEPdb)
- 유전자 변이에 따른 표현형의 기전 해석을 도와주는 GEBdb를 개발함. GEPdb는 유전자 변이와 질환 등의 표현형 관계에 대한 GWAS 정보, 유전자 변이와 유전자 발현 사이의 관계를 나타내는 eQTL 정보를 취합하여 유전자 변이-발현-표현형 사이의 관계를 DB화하였고, 이들 사이의 관계를 조사 분석하기 위한 다양한 기능을 온라인상에서 지원함.

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