Identifying context-specific bio-networks through pathway activity profiling = 경로 활성도 프로파일링을 통한 상황 특이적 바이오 네트워크 발굴

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단백질들은 생체 내에서 생체활성에 대해서나 분자들 사이에서 주요한 역할을 하고 있다. 이러한 단백질들은 그들이 위치한 조직이나 질병 상태 같은 상황에 따라서 발현이 되기도 하고, 되지 않기도 한다. 따라서 어떠한 상황도 고려하지 않은 포괄적인 네트워크를 분석하는 것은 실제 그 상황을 네트워크에 정확히 표현되지 않는 문제로 인하여, 특정 상황을 고려 해야 하는 연구에 대해서는 한계점을 가진다. 즉, 상황 특이적 바이오 네트워크를 발굴하는 것이 매우 중요하고, 그것은 많은 연구에 도움이 될 것이다. 이런 상황 특이적 바이오 네트워크를 발굴하기 위해서는 특정 상황에서 발현하는 단백질들을 알아야만 한다. 특정 상황에서는 그 상황에 필요한 단백질들이 발현 될 것이고, 이 단백질들을 이용하여 바이오 네트워크를 발굴한다면, 상황 특이적인 생물학적 상태를 그대로 반영한 네트워크를 찾을 수 있을 것이다. 하지만 상황 특이적 바이오 네트워크를 발굴하고자 하는 이전 연구들은 거의 존재하지 않다. 단백질의 발현 여부를 예측하는 연구는 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 첫 번째 방법은 직접적인 실험을 통해 protein의 양을 측정하는 것이다. Mass-spectrometry나 immunohistochemistry 등 실험을 통하여, 해당 상황에서 각 단백질들의 발현량을 측정하여 해당 상황에서 발현되는 단백질들을 알아낸다. 하지만 지금까지 이 실험은 질병에 걸리지 않은 조직들과 몇 가지 암에 대해서만 진행이 되었다. 두 번째 방법은 mRNA 발현량을 통해 해당 단백질의 양을 추론하는 것이다. mRNA가 단백질로 만들어진다는 기존 가정 의해서 mRNA을 통해 단백질의 양을 추론하여 사용한다. mRNA를 측정할 수 있는 실험은 대표적으로 microarray와 RNA sequencing이 있다. mRNA를 측정하는 실험들은 다양한 상황에 대해서 수행되어 왔기에 다양한 상황에 대해 단백질 발현량을 예측하고자 할 때에는 적합하다. 하지만 mRNA 발현량과 단백질 발현량 사이의 관계는 정확히 밝혀지지 않았기 때문에 정확한 예측이 어렵다. 따라서 이 연구에서는 특정 상황 별 발현되는 단백질을 예측 하기 위해 경로 활성도 프로파일링을 수행 및 적용하였다. 이 연구에서는 한 경로의 활성도가 높아지면, 그 경로에 속한 유전자들이 역할을 하기 위해서 모두 필요하며, 그 유전자들의 활성도도 높아지므로, 유전자들에 해당하는 단백질이 발현이 될 확률이 높아진다는 가정을 세웠다. 이는, 어떤 경로에 속한 유전자들은 질병 상태나 그들이 위치한 조직 상태 혹은 다른 자극에 의해서 단체적인 행동을 보이므로, 유전자 각각을 분석하는 것보다 경로 수준에선 분석이 그들의 상황에서의 생물학적 활동들에 대한 더 직관적이고 안정적인 정보를 제공하기 때문이다. 따라서 경로 활성도 프로파일들은 상황 별 단백질 발현이 될 지 안 될지에 대한 확률 정보를 제공한다고 할 수 있다. 이 가정을 기반으로, 우리는 상황 별 발현되는 단백질들을 예측하는 분류 모델을 만들고, 예측된 단백질들을 이용하여 상황 특이적인 네트워크를 만드는 방법을 제안하였다. 결정 나무 모델을 이용한 분류기가 구축되었으며, 이때 사용된 정보는 경로 활성도 프로파일뿐만 아니라, mRNA 발현량과 이전 연구에서 제시한 mRNA별 번역 비율 값이 사용 되었다. 이 연구에서 특정 상황 별 발현 단백질을 예측하기 위해 제안된 모델에 대해 성능 평가를 진행한 결과, 이 모델은 모델 구축 과정에서 고려되지 않은 3개의 건강한 조직과 6개의 cell line, 총 9가지 상황 별 발현되는 단백질 예측을 잘 한다는 것이 확인 되었다. 그 후, 상황 특이적 바이오 네트워크를 발굴하는 과정을 거쳤다. 이때 사용된 바탕이 되는 네트워크는 단백질-단백질 상화작용 네트워크이다. 단백질-단백질 상호작용 네트워크를 기반으로 특정 상황에서 발현된다고 예측된 단백질들을 추출하여 해당 상황 특이적 바이오 네트워크 발굴을 완료 하였다. 이렇게 이 연구에서 제시된 과정을 통하여, mRNA 데이터만 있으면 상황 특이적인 네트워크를 발굴할 수 있고, 이 네트워크는 여러 가지 상황을 고려한 네트워크를 필요로 하는 많은 연구에 이용 될 수 있을 것이다. 특히, 질병이나 약물 메커니즘 연구를 위해 사용될 수 있을 것이며, 컴퓨터를 사용한 새로운 약물 예측 같은 연구 분야에도 사용될 수 있는 가능성을 가지고 있다.
Advisors
Lee, Kwang Hyungresearcher이광형researcher
Description
한국과학기술원 :바이오및뇌공학과,
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
2015
Identifier
325007
Language
eng
Description

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 바이오및뇌공학과, 2015.8 ,[v, 47 p. :]

Keywords

Context-specific bio-network; Protein expression; Pathway activity profiling; mRNA expression; translation rate; 상황 특이적 바이오 네트워크; 단백질 발현 여부; 경로 활성도 프로파일링; mRNA 발현량; 번역 비율

URI
http://hdl.handle.net/10203/206087
Link
http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=628599&flag=dissertation
Appears in Collection
BiS-Theses_Master(석사논문)
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