소개글

생명정보학에 대해 작성한 레포트 예문입니다.

저작시기 : 2006년 6월

본문내용

생명정보학에 대해
서론-생명정보학이란 무엇인가?
바이러스부터 미생물, 식물, 동물 그리고 인간에 이르
기까지 수많은 유전체사업이 이미 완료되었거나 계획 추진되고 있다.이러한 유전체 사업의 결과로 각종 생물체의 유전체 염기서열에 대한 정보가 쏟아져 나오고 있다.금광에서 금을 캐듯 우리는 방대한 유전체 자료로부터 유용한 정보를 발굴하고 적절하게 가공하여 이용하여야 한다.이와 같이 컴퓨터를 이용하여 생명체 관련 자료를 체계적으로 정리하고, 분석, 이용하는 방법을 연구하는 분야를 생명정보학(bioinformatics) 또는 생물정보학이라고 한다.
생명정보학이란 영어로는 bioinformatics,
computational biology, 또는 computational molecular biology 등의 용어로 불리는 분야이며, 국내에서는 bioinformatics의 번역인 생물정보학이라는 용어로 어느 정도 확립이 되어가고 있는 상황이며, 전 세계적으로도 이 용어가 현재 가장 널리 쓰이고 있다.생물정보학은 매우 다양한 분야를 담고 있는 폭넓은 것이며, 한 문장으로 제대로 모든 것을 담고 있는 표현을 만들기가 쉽지가 않으나, 굳이 적자면 생명현상 연구에 필요한 다양한 전산학/통계학/수학적인 것들이라는 표현이 그나마 본질에 어느 정도 접근을 하는 것이라 할 수 있다.예전부터 컴퓨터를 이용하는 생물학이라는 뜻으로 전산생물학 (computational biology)이라는 용어가 사용되어 왔지만, 이 용어는 주로 복잡한 계산이 필요한 생명과학 분야에서 제한적으로 사용되어 왔다.예를 들면 단백질의 구조를 컴퓨터로 연구하는 전산구조생물학 (computational structural biology) 분야가 이에 포함된다.그러나 최근 들어 분자유전학, 분자생물학, 유전공학의 급격한 발전과 유전체 사업의 결과로 방대한 생명정보가 축적되자 컴퓨터를 이용하여 체계적인 데이터베이스를 구축하고 이를 효율적으로 분석, 이용하려는 노력이 증대되어 왔다.그리고 정보화 시대를 맞이하여 정보학이라는 용어가 각광을 받게 되자 최근에 생명정보학이라는 용어가 새로 등장한 것이다.
본론-생명정보학의 연구 분야
생명정보학은 생물학 데이터-서열정보-만으로 기존에 알
려지지 않은 새로운 현상을 찾는데 그 뫈이 있다.그러나 서열 데이터 자체만으로 가치 있는 특정의 정보를 유추하기란 쉬운 일이 아니기 때문에 다양한 방법으로 서열분석에 접근하고 있는데 그 대표적인 방법으로 서열정렬(sequence alignment)을 들 수 있다.이것은 단백질서열이나 핵산서열 사이의 상관관계를 나타내는 것으로 생물정보학의 가장 기본이 되는 연구방법 중의 하나이다.서열정렬은 관심 대상인 서열과 상동성(homology)이 높은 서열들을 알아내어 그 기능을 유추하거나, 관련 있는 서열간의 정량적인 상관관계(진화적인 연관성과 같은)나 관련 기능 부위 들을 예측하기 위한 뫈으로 이용된다.eh한 특정 집단에 적용할 유전자탐침(dna probe) 도는 pcr 프라이머의 제작 등에도 서열정렬이 필요하며, 유전자의 전체염기서열을 얻기 위한 콘티 구성작업에도 서열의 정렬이 필요하다.
하지만 이 서열정렬에서 일반적으로 고려해야할 것으로s
coring matrix와 gap penalties라는 두 가지가 있는데 먼저 scoring matrix에 대해 설명하자면 측정행렬(scoring matrix)은 두 서열을 비교할 때 각각의 아미노산이나 염기의 일치 혹은 치환될 확률을 각각 계산해 주는 행렬이다.실제 서열의 비교에 측정행렬을 이용하므로 이 측정 행렬은 모든 서열 분석의 기본이 된다.dna염기의 경우 a, t, g, c의 4가지 확률을 이용한 비교적 간단한 행렬로 simility를 이용한 identify matrix와 blast matrix등이 있으며, 단백질의 경우 20개의 확률로 20*20 행렬로 표현한 다양한 측정행렬들이 존재하게 된다.
다음으로 gap penalties란 서열정렬 등과 같
은 방법을 통해 그 기능이 밝혀지지 않은 서열 부위의 기능을 유추해 낼 수 있으며 이는 일종의 데이터마이닝이라 할 수 있다.즉 단지 서열 문자정보 자체만을 알고 있을 때 등재된 데이터베이스 들을 이용해 서열 정렬을 실행하고, 이를 통해 비슷하거나 혹은 연관성 있는 특성을 찾아내어 클러스터링을 한 다음 네트워크 상호작용 분석을 통해 그 기능을 유추해 낼 수 있다.인간 유전자의 경우 약 30, ~40, 개 정도의 유전자가 존재 할 것으로 예상되고 있지만 현재까지 밝혀진 것은 약 8, 개 정도이다.
그러나 단백질의 경우는 조금 다르다.단백질을 1차원적
인 서열 분석만으로는 그 기능을 명확히 해석하는데 한계가 있기 때문에 2차구조, 3차구조, 3d 구조 분석을 통해야만 어느 정도 예측할 수 있다.단백질 아미노산 서열은 서열 유사성이 높더라도 구조적으로 차이가 충분히 날 수 있어서 전혀 다른 단백질로 분류되거나 그 반대로 서열 유사성이 낮더라도 구조적으로 비슷하여 유사한 기능성을 갖는 단백질로 분류되는 경우가 종종 있다.이는 단백질의 기능이 특정 모티프(motif)의 구조 및 특성에 따라 결정되기 때문이다.
단백질이 작용은 주로 효소작용으로 설명되며 가장 대표
적인 모델로서 key and rock 구조로 이해할 수 있다.이는 단백질의 구조-특정부위-에 의해 그 기능성이 결정되고 있음을 명확히 보여준다.따라서 단백체 연구(proteomics)에 있어서 구조 분석은 매우 중요한 분야이다.실험실에서 단백질의 3d 구조를 밝혀내는 가장 대표적인 방법은 x-ray crystallography, nmr 등이 있으며, 이들을 통해 단백질 분자의 3차원 구조를 알아내어 기능을 예측한다.
한 생물체가 지닌 모든 유전정보를 완전히 밝혀, 그
특성을 분석, 규명하고자 하는 전 세계적인 연구사업이 현재 진행 중에 있는데, 이름은 genome project (유전체 사업)이라고 한다.genome이라는 용어는 h.winker (1920) 가 만수성의 염색체 1조를 나타내기 위하여 처음 사용하였는데, 일반적으로 배우자에 들어있는 염색체 또는 유전자 전체를 뜻한다.genome 은 gene some 의 합성어로, gene은 유전자이고 some은 형체를 뜻하기 때문에 유전체라고 번역되며, 그냥 게놈이라고 하기도 한다.
인간지놈프로젝트 또는 휴먼게놈프로젝트라고도 한다.19
90년 미국을 중심으로 프랑스, 영국, 일본 등 15개국이 함께 시작한 사업으로 어떤 염기서열에 어떤 유전정보를 가진 염기서열이 존재하는지를 밝혀내 일종의 유전자 지도로 만들어 공개함으로써 인류의 공동재산으로 삼으려는 것이다.1953년 dna의 이중나선구조를 밝힌 공로로 1962년 노벨 생리 의학상을 공동 수상한 j.d.웝슨이 연구를 맡았으며 30억 달러의 예산으로 인간게놈위원회(the human genome organization/hugo)가 만들어졌다.게놈이란 한 개체가 지닌 유전자 세트를 말하며 이는 생명 현상의 유지 및 모든 형질의 발현에 필요한 하나의 단위이다.인간의 게놈은 22쌍의 상염색체(像染色體)와 1쌍의 성염색체, 즉 23쌍의 서로 다른 염색체로 이루어진다.인간세포 속의 세포핵에는 2중 나선형으로 꼬여 있는 23쌍, 46개의 염색체에 모든 유전정보가 담겨 있다.유전정보를 담고 있는 물질은 dna(디옥시리보핵산)이고, dna는 a(아데닌) g(구아닌) c(시토신) t(티민) 등 4가지 염기의 다양한 조합으로 이루어져 있다.이 염기들은 게놈 상에서 수백만, 수억 만 번이나 반복되어 있는데, 이들 염기의 결합 순서를 파악하게 되면 각 생물들이 가지고 있는 고유한 염기배열을 알 수 있다.
목표는 ① 인간 유전자 8만개의 유전자 동정을 파악하
고, ② 인간의 dna를 이루고 있는 30억 개의 화학적 염기배열을 결정하고, ③ 데이터 베이스 정보를 기록하고, ④ 데이터 분석의 기술상의 문제를 개발 보완하며, ⑤ 프로젝트에 관한 도덕적 법률적 사회적인 쟁점에 대한 설명을 하는 것이다.이 계획이 성공할 경우 새로운 유전자 검사방법 및 질병 치료법, 예방약제, 유전적 치료법의 개발이 가능해진다.연구방향은 다음과 같다.① 기능 유전체학 : 각 유전자가 갖는 기능의 차이를 알아내고 그것을 인간생활에 이용하는 것이다.이를 통해서 인간의 질병을 유발하는 유전자가 어떤 유전자인지 알아낼 수 있다.또한, 유전자의 구조와 기능을 밝혀 인간의 장기를 만들어 낼 수도 있을 것이다.② 비교 유전체학 : 각 유전자의 차이를 조사하는 학문으로 사람간의 유전자 차이를 조사하는 단일염기변이는 유전병을 발견하는 중요한 시발점이 된다.이를 통해 환자 각자에게 가장 잘 맞는 약을 투약할 수 있고, 치료에도 도움이 될 수 있을 뿐 아니라, 의료비 절감, 부작용 방지 등 많은 이점들이 있을 것이다.
dna 분석에는 많은 사람들로부터 얻은 소량의 혈액이
나 조직 샘플이 이용된다.인간은 유전적으로 99.9%가 동일하지만 나머지 0.1%의 차이 때문에 질병, 독극물, 병원체, 의약품 등에 대해 서로 다른 반응을 일으키게 된다.1990년 10월 1일에 시작된 연구는 2005년까지 15년 동안 5년 단위로 3차에 걸쳐 수행될 계획이다.먼저 제1차 5개년 동안 전체 유전자지도의 50%를 작성하고 약 1%의 염기서열을 밝히며, 제2차 5개년 동안에는 나머지 50%의 유전자지도를 완성하고 10%의 염기서열을 결정한 후, 제3차 5개년 동안에는 나머지 인간게놈 전체의 염기서열을 밝혀 최종적으로 계획을 완성시킨다는 것이다.
따라서 이 프로젝트가 완성되면 현재로서는 판단하기 힘
든 질병의 초기 진단이 가능하고, 같은 질병이라도 그 정도와 유전적인 형태에 따라 치료방법이 달라져 많은 난치병이 정복될 것이다.또한 질병의 치료과정에서 발생하는 문제점과 치료 실패의 원인을 예측할 수 있어 이에 따른 교정이 가능하게 되며, 특정 질환에 대한 거의 완벽한 이해로 많은 난치성 질병의 완치율을 획기적으로 높일 수 있다.이미 손상되어 기능의 재생이 불가능한 세포나 조직 또는 장기를 대체할 수도 있고, 노화방지에 따른 질병예방과 수명연장도 가능하게 될 것이다.그러나 개인의 사생활 침해 문제, 복제인간 문제 등 반윤리적 문제가 대두함에 따라 1997년 11월에 열린 유네스코 29차 총회에서 인간 게놈과 인권에 관한 보편선언을 발표함으로써 인간유전자연구가 지녀야 할 윤리를 국제적으로 제정하였다.
결론-생명정보학의 전망
인간을 포함한 각종 유전자 정보의 효용을 간파하고 생
물정보학 분야를 기업 내 역량으로 흡수하려는 노력이 가장 앞선 분야는 제약 산업이라고 생각한다.새로운 의약과 치료법의 개발에 기본이 되는 유전자 정보의 공개가 확산됨에 따라 제약기업의 경쟁우위는 데이터의 개발능력에 의해 결정되게 되었다.따라서 기업의 입장에서는 지노믹스, 프로티오믹스 등의 기술 확보와 함께 포괄적인 정보 운용 능력이 반드시 필요하다.생물정보에 대한 정교한 데이터 마이닝 (data-mining), 지식 발견, 온라인상의 분석 기술 (olap, online analytical processing) 등 제약 관련 분야로부터 나오는 정보를 효과적으로 통합할 수 있는 능력을 갖춘 기업들이 경쟁에서 유리한 위치를 차지할 것이라고 생각한다.   (이하 생략)

참고문헌

없음