지놈 마이닝
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지놈 마이닝은 유전체 정보를 활용하여 다양한 대사 산물의 생합성 경로와 그들의 상호 작용을 발굴해내는 일련의 과정을 의미합니다.[1] 지놈 마이닝 프로세스는 지놈 데이터베이스에서 액세스할 수 있는 엄청난 양의 생물 정보 데이터(DNA 서열 및 주석으로 표시)를 기반으로, 다양한 생물정보학 도구를 활용하여 이루어집니다. 이 과정에서 데이터마이닝 알고리즘을 적용함으로써 새로운 천연물[2], 대사산물을 발견하고, 의약화학[3] [4] 내 다양한 분야의 지식적 기반을 마련할 수 있습니다.
역사[편집]
1980년대 중후반, 시퀀싱 기술의 발달과 함께 연구자들은 유전체 연구에 더욱 집중하기 시작했습니다.[5] 시퀀싱 기술의 발달로 유전체의 DNA 염기서열 데이터가 축적되고, 이러한 데이터의 수집, 관리, 저장 및 배포를 위해 1982년 GenBank 데이터베이스가 구축되었습니다. 데이터베이스에 축적되는 유전자 데이터가 증가함에 따라 1992년부터, 다양한 생명공학 기업들은 지놈 마이닝 기술을 통해 인간 DNA 서열을 활용한 단백질 의약품 및 항체 의햑품을 개발할 수 있게 되었습니다. [6] 1990년대 후반 암젠(Amgen), 이뮨넥(Immunec), 제넨텍(Genentech) 등 많은 생명공학 기업들은 지놈 마이닝 기술을 활용하여 임상 단계까지 진입한 신약을 개발하였습니다. [7] 인간 지놈 프로젝트가 2000년 초에 완료된 이후, 연구자들은 많은 미생물 의 지놈 서열을 분석해 왔습니다. [8] 그 결과로 분석된 다양한 미생물 유전체는 또 새로운 유전자, 대사 산물, 그들의 생합성 경로 연구에 활용되었습니다. [9]
알고리즘[편집]
대량의 지놈 서열 데이터가 공공 데이터베이스에 축적되기 시작하면서, 엄청난 양의 지놈 데이터를 해독하는 데에 유전 알고리즘의 중요성이 대두되었습니다. 유전 알고리즘은 유전체 상에서 발생하는 돌연변이, 교차, 자연선택에 의해 발생하는 탐색 문제에 대한 대한 고품질 솔루션을 제시할 수 있습니다. [10] 일반적으로 사용 되는 유전 알고리즘은 다음과 같습니다.
- AntiSMASH(항생제 및 2차 대사산물 분석 쉘) [11] 은 2차 대사산물 지놈 파이프라인을 다룹니다. [12]
- PRISM(Prediction Informatics for Secondary Metabolites) [13] 유전적으로 암호화된 비리보솜 펩타이드와 I형 및 II형 폴리케타이드의 화학 구조 예측에 대한 조합적 접근 방식입니다. [14]
- FASTA 또는 PSI-BLAST 와 같은 SIM(통계 기반 서열 유사성) 방법은 직교 상동성을 추론합니다. [15]
- BLAST (기본 로컬 정렬 검색 도구)는 신속한 서열 비교를 위한 접근 방식입니다. [16]
응용[편집]
지놈 마이닝은 새로운 대사산물을 발견하고, 관련된 생합성 경로를 밝히는 것을 용이하게 함으로써 새로운 천연물 발견에 활용됩니다. [17] [18]
천연물 발견[편집]
천연물의 생산은 미생물 유전체 내에 암호화된 생합성 유전자 클러스터 (BGC)에 의해 조절됩니다. [19] 지놈 마이닝을 도입하면 목표 천연물을 생산하는 BGC를 예측할 수 있습니다. [20] 천연물의 합성을 담당하는 중요한 효소로는 폴리케타이드 합성효소(PKS), 비리보솜 펩타이드 합성효소(NRPS), 리보솜 합성 펩타이드 및 번역 후 변형 펩타이드 (RiPP), 테르페노이드 등이 있습니다. [21] 이러한 천현물 합성에 중요한 효소를 발굴함에 따라 연구자들은 BGC가 인코딩하는 클래스를 파악하고 표적 유전자 클러스터를 알려진 유전자 클러스터와 비교할 수 있습니다. [22] 지놈 마이닝으로 밝혀진 천연물과 BGC는 분자 클로닝이라는 실험적 방법으로 숙주 미생물에서 에서 표적 BGC를 발현시킴으로써 그 관계를 검증할 수 있습니다. [23]
데이터베이스 및 도구[편집]
유전자 데이터는 데이터베이스에 축적되어 있습니다. 연구자들은 알고리즘을 활용하여 새로운 프로세스, 목표 및 제품을 발견하기 위해 데이터베이스에서 액세스할 수 있는 데이터를 해독할 수 있습니다. [10] 다음은 데이터베이스와 도구입니다.
- GenBank 데이터베이스는 분석을 위한 지놈 데이터세트를 제공합니다. [24]
- UCSC 지놈 브라우저
- AntiSMASH-DB [11] 을 사용하면 새로 서열화된 BGC의 서열을 이전에 예측하고 실험적으로 특성화한 BGC의 서열과 비교할 수 있습니다. [25]
- BIG-FAM [26] 은 생합성 유전자 클러스터 계열 데이터베이스입니다. [27]
- DoBISCUIT [28] 은 2차 대사산물 생합성 유전자 클러스터의 데이터베이스입니다. [29]
- MIBiG(생합성 유전자 클러스터 사양에 관한 최소 정보) [30] 생합성 유전자 클러스터 및 그 분자 산물에 대한 주석 및 메타데이터에 대한 표준을 제공합니다. [31]
- iTOL(Interactive Tree of Life) [32] 은 계통발생수 표시, 조작 및 주석을 위한 웹 기반 도구입니다. [33]
참고자료[편집]
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- ↑ 스크립트 오류: "Citation/CS1" 모듈이 없습니다.Challis GL (May 2008). "Genome mining for novel natural product discovery". Journal of Medicinal Chemistry. 51 (9): 2618–2628. doi:10.1021/jm700948z. PMID 18393407.
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