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Research Highlights

대규모의 유전체 데이터 분석에 기반한 논문

  • 김선주
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안녕하십니까, 저는 고관수 교수님의 항생제내성세균연구실에서 수학하고 있는 석박통합과정 김선주입니다.

일전에도 이와 같은 논문 소개 글을 쓴 적이 있습니다. (http://biomedical.skku.edu/research_hl_v.asp?idx=33) 이 소개 글도 함께 보신다면, 저희 연구실이 어떤 주제들로 연구를 하고 있는지 더 잘 이해하실 수 있으리라 생각됩니다.

저는 동 대학의 생명과학과를 졸업하고 현재 석박통합과정 7학기를 마쳤습니다. 지난 3년 동안 연구한 세 가지 주제 중 하나의 주제가 결실을 맺어 이렇게 소개 드립니다.

최근 들어 연구 장비와 컴퓨터의 발달로, Omics라 불리는 생물학 기반의 종합적인 데이터 분석을 통해 질환의 치료법, 인체의 생리작용 등을 밝히고 있습니다. 이러한 Omics에는 생물의 유전정보를 저장하는 유전체학, 대사 작용의 조절을 분석하기 위한 대사체학, 더불어 인체와 장내미생물의 연관 관계를 밝히는 마이크로바이오믹스 등이 있습니다.

저희 연구실에서도 항생제 내성 세균의 출현과 그 내성 양상, 내성에 영향을 주는 요소 등을 유전체, 전사체 등의 수준에서 밝히고 있습니다. 이번에 소개드릴 논문 또한 대규모의 유전체 데이터 분석에 기반한 논문입니다.

이 논문에서는 한 환자로부터 시간 순서에 따라 분리한 24개의 Acinetobacter baumannii 균주들이 서로 동일한가, 또한 인체 내에서 감염체가 인체의 면역 작용, 생리 작용에 아래에서 어떤 방향으로 진화했는가를 생명정보학에 기반한 유전체 분석을 통해 밝혔습니다.

세 차례에 걸쳐 입원한 한 환자로부터, 총 24개의 균주들이 각각의 기간 동안 1, 15, 8 균주씩 분리되었습니다. 첫 번째 분리된 균주를 기준으로 삼기 위해 PacBio sequencer를 이용해 whole genome sequencing을 수행하여 전장 유전체를 만들고, 나머지 23 균주들을 완성된 전장 유전체와 비교하여 다양한 돌연변이를 관측했습니다. 관측된 돌연변이들은, coding, non-coding region에 따라 분류하였고, coding region일 경우 해당 단백질의 기능에 돌연변이가 미치는 영향을 프로그램에 기반하여 분석하였습니다.
또한, 돌연변이들에 기반하여 24 균주 간의 계통을 나타냈습니다.

위의 실험의 결과를 간략히 설명하자면, 환자는 서로 다른 세 타입의 균주들에 의해 각각의 기간 동안 감염되었고 각각의 입원 기간 동안 인체 내에서 세균들의 유전체 전반에 걸쳐 spontaneous한 돌연변이들이 발생하였음을 확인하였습니다.

저는 위와 같이 생명정보학에 기반한 분석을 토대로 찾아낸 돌연변이들이 세균이 인체에 성공적으로 감염하여 질환을 일으키는가에 대한 후속 연구를 진행하고 있습니다.

 

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