초록 ▼

□ 연구개요
기존의 전장유전체연관연구(Genome-Wide Association Study; GWAS)가 다양한 질병 또는 표현형과 관련된 유전변이들을 성공적으로 발굴하였다. 그럼에도 불구하고 이들이 잃어버린 유전가능성 (missing heritability)에 대한 대답을 내놓지 못하면서 새로운 변이를 찾기 위한 다양한 방법들이 제시되고 있다. 다중변이연관분석은 이러한 시도 중의 대표적인 방법으로 최근 각광받고 있으나 기존의 다중변이연관방법들은 원인변이에 대한 분석 없이 근사적인 방법을 이용하였기 때문에 정확한 분석 결과를

□ 연구개요
기존의 전장유전체연관연구(Genome-Wide Association Study; GWAS)가 다양한 질병 또는 표현형과 관련된 유전변이들을 성공적으로 발굴하였다. 그럼에도 불구하고 이들이 잃어버린 유전가능성 (missing heritability)에 대한 대답을 내놓지 못하면서 새로운 변이를 찾기 위한 다양한 방법들이 제시되고 있다. 다중변이연관분석은 이러한 시도 중의 대표적인 방법으로 최근 각광받고 있으나 기존의 다중변이연관방법들은 원인변이에 대한 분석 없이 근사적인 방법을 이용하였기 때문에 정확한 분석 결과를 도출하지 못하였다. 기존 방법들의 가장 큰 문제는 유전체 데이터에 존재하는 연관불균형으로 인해 원인변이가 무엇인지를 찾아내는 것이 쉽지 않다는 점이다. 본 연구자는 생애첫연구사업을 통하여 최근에 개발된 효율적이면서도 정확한 원인변이를 찾기 위한 정밀 매핑 기법을 우도비율검정 방법에 접목시킴으로써 최초로 원인변이를 모델링한 정확한 다중변이전장연관연구 방법을 개발하였다. 이 방법은 원자료가 없이 검정통계량만 유효한 데이터에도 적용이 가능할 뿐만 아니라, 데이터의 연관불균형구조나 원인변이의 수와 형태에 제약을 받지 않고 정확한 분석이 가능한 방법으로 앞으로 다중변이연관분석의 큰 방향을 리드할 것으로 기대된다. 또한 본 연구자는 다중변이연관분석 모델 개발을 넘어서 연구자들이 이를 활용할 수 있는 소프트웨어와 파이프라인을 개발하였다.

□ 연구 목표대비 연구결과
본 과제에서는 연구목표를 충실히 달성하였으며, 목표에 따른 세부 연구결과는 다음과 같다.
(1) 다중변이유전체전장연관연구의 새로운 방법론 개발
- 원인변이를 고려한 다중변이연관연구의 효율적인 샘플링 기법 연구
- 중요도 샘플링을 활용한 효율적이면서도 정확한 다중변이연관연구
- 데이터의 연관불균형을 고려한 정확한 다중번이연관연구기법개발
(2) 데이터 적용을 통한 다양한 질병과 관련된 연관 발굴
- GTEx, NFBC등의 실제 eQTL과 GWAS 데이터에 적용하여 그 성과를 입증함
(3) 사용자 친화적인 소프트웨어/파이프라인 개발
- 개발한 방법론을 적용하여 데이터 분석이 편리하고 정확한 소프트웨어 개발

□ 연구개발결과의 중요성
기존의 다중변이전장유전체연관연구는 원인변이를 모델링하지 않고 근사적인 값을 이용함으로 인해 견고하고 정확한 다중변이연구에 실패하여왔다. 전장유전체연관연구의 패러다임이 단일변이에서 다중변이로 이동하고 있는 시점에서 원인변이 모델링을 통한 더 정확한 다중변이전장유전체연관연구의 시도는 최초의 모델기반의 다중변이연구라는 중요한 의미를 가진다. 또한 많은 연구자들이 이를 활용하여 앞으로의 전장연관연구 판도가 획기적으로 바뀔 수 있기를 기대한다.
국내뿐만 아니라 전 세계적으로 생물정보학 분석 인력이 부족한 현시점에 본 연구의 과정에서 본 연구에 국내 대학의 학생 참여 통하여 국내 생물정보학의 전문 인력을 양성을 하였으며, 또한, 본연구의 국제 협력 과정에서 학생들에게 국제연구 경험을 주어 글로벌 인재를 양성하였다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1.1 연구의 목표 및 내용 ... 4
• 1.2 연구의 필요성 ... 4
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 5
• 2.1. 1차년도 – 근사적인 값을 사용하는 기존 방법론들과 차별화된 원인변이를 고려한 방법론의 개발 ... 5
• 2.2. 2차년도 – 유전자형- 데이터 적용을 통한 다양한 질병과 관련된 연관을 발굴 ... 6
• 2.3. 3차년도 - 편리한 소프트웨어/파이프라인 개발 ... 7
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 8
• 3.1. 최초의 원인변이 모델링을 통한 보다 정확한 다중변이전장유전체연관연구의 시도 ... 8
• 3.2. 국내 생물정보학 전문 인력 양성 ... 8
• 3.3. 다중변이전장유전체연관연구의 독보적 위치 선점을 통하여 대한민국 BIT 융합연구와 ... 8
• 3.4. 국외 대학 연구소 및 병원과의 연계를 통하여 글로벌 네트워크 형성 ... 8
• 4. 참고문헌 ... 9
• 5. 연구성과 ... 11
• 대표적 연구실적 ... 15
• 끝페이지 ... 21