생명정보학_Sequence의 Genbank 조회

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서서히 일어나 1999년부터는 출연연구기관 연구원이나 대학 교수의 겸직 창업을 정부가 허용하면서 폭발적인 증가세를 나타냈다. 그러나 지난 2000년 하반기부터 벤처 투자에 대한 열기가 식고 IT 벤처와 달리 단기간에 수익을 올리기 어려운 특성 때문에 BT 벤처는 수익모델 창출에 어려움을 겪고 있다. 코스닥 시장에 등록한 BT 벤처기업이 10여 개에 그치고 있고 이들 중 상당수는 벤처성이 강한 기술중심의 벤처라기 보다는 제품화 기간이 짧은 사료나 기능성 제품 원료 등에 주력하고 있는 실정이다.
BT 산업의 인프라인 Bioinformatics 관련 국내 업체들 중 일부 매출을 올리고 있는 업체를 제외하고 대부분은 개발한 바이오 장비나 S/W를 판매할 수요처를 확보하지 못하여 자금난에 직면해 있는 실정이며, 업체의 전문인력 이탈마저 겹쳐 더욱 어려운 상황이다. 그러나 삼성SDS, 포스데이터 및 이코인 등 국내 주요 IT 업체들이 BT 분야로 시야를 넓히고 있고 BT 가운데서도 Bioinformatics 등 BIT 분야를 우선 공략해 사업을 확장하려는 움직임을 보이고 있어 귀추가 주목된다.
8.1.3. 전망
21세기 들어오면서 생명과학 분야에서는 과학 및 기술 혁명의 통합이 진행되어 관련된 IT 시장과 기술에 상당한 영향을 주는 등 다양한 산업부문에 영향을 미치기 시작하고 있다. 컴퓨팅, 스토리지, 시각화 및 DB 기술은 이렇게 새롭게 출현하는 지식과 분석 인프라를 구축하는데 필수적인 도구로 인식되고 있다. 생명과학 시대는 기본적으로 새로운 사업과 새로운 유형의 제품 및 서비스, 그리고 이러한 애플리케이션을 지원하는 IT 시장에서의 급격한 성장을 초래할 것이며, 이러한 추세는 앞으로 적어도 수십 년간 전개될 것으로 전망된다.
Bioinformatics는 유전자 연구와 같은 대규모 생물학 연구로부터 얻어진 천문학적 분량의 데이터로부터 가치 있는 정보를 창출해내는 연구 분야로 고전적인 실험 방법을 통해서 얻어지는 연구결과에 비해 비교할 수 없을 정도로 많은 분량의 결과를 짧은 시간에 얻을 수 있도록 해주기 때문에 최근에 정보과학의 주역으로 급격히 발전하고 있다. 또한 일차적인 생물학 실험 결과나 생물학 DB로부터 새로운 생물학적 지식을 창출하기 위한 실험 방법들이 점차 자동화되고 결과산출 속도가 가속화되면서 Bioinformatics의 중요성은 더욱 부각될 것으로 보인다.
8.2. GenBank 조회 후 소감
GenBank에서는 다양한 종류의 sequence 정보가 인터넷으로 제공되고 있다. 데이터베이스에 저장된 정보는 Web을 통해 많은 사용자에게 동시에 제공될 수 있고, 웹 시스템이 다양한 매체와 데이터 모델, 그리고 데이터베이스 관리시스템들을 접근하는데도 불구하고 일반 사용자는 복잡한 정보 처리에 대해 전혀 모르고도 사용할 수 있는 단순성이 있다. 이렇게 세계 각국에서 연구되는 결과들이 모아지고 쉽게 이용할 수 있다는 것은 전 인류의 발전에 큰 도움이 될 것이다. 하지만 GenBank에서 sequence를 조회하다 보니 몇 가지 아쉬운 점이 있었다. 간단히 꼽아보면 다음과 같다.
ㆍ무료이지만 자료의 신빙성에 대한 검증이 미흡하다. 아직 학부생인 나로서는 자료의 신빙성에 대한 판단을 한다는 것이 난해했다.
ㆍNCBI에서는 Entrez라는 통합검색시스템을 제공하고 있는데, Entrez를 쓴다면, 각 히트별로 소위 Link-out을 눌러봐야할 것이다. 그런데 찾아진 히트들에 대하여 특정 필드만을 골라서 테이블 형식으로 일목요연하게 보면 매우 편리할 것이다. 사용자 취향에 맞게 뷰를 만들 수 있고, 소팅 순서도 정할 수 있었으면 한다. 마우스 클릭 몇 번만으로. 데이터베이스 검색으로 얻어진 히트들에 대하여 서열을 추출하여 다중서열정렬을 하려고 한다면, 여간 번거롭지 않을 것이다.
ㆍBLAST는 quary sequence와 gap없이 일정값 이상의 HSPs(high-scoring segment pairs)를 기록하지 못하는 서열들을 미리 제거한다. 그래서 두 서열이 특정 부분이 높은 일치성을 가지고 있지는 않지만 대부분의 서열에서 유사성을 가지고 있는 경우에는 BLAST가 검색을 해 낼 수 없다. 또한 잘 보존되어있으나 큰 의미가 없는 서열들의 부분에 민감하다. 즉 short repeat sequence나 특정한 residue들이 많이 존재하는 서열(GC 혹은 AT rich)들이 그 예가 될 수 있다. 이런 서열들을 quary sequence로 이용하였을 경우 많은 중요하지 않은 서열들이 결과로 나오게 된다. 이런 결과들을 피하기 위해 BLAST는 filtering 하는 기능을 기본값으로 가지고 있어서 결국 repeat sequence같은 것들은 검색하기 이전에 제거된다고 한다.
※ 참고 문헌
정해영 外2, 포스트게놈시대의 생물정보학, 월드사이언스, 2002
미노루 가네히사, 포스트 지놈 시대의 생물정보학, 한울, 2001
이정근 外 역, Developing Bioinformatics Computer Skills, 한빛미디어, 2001
David W.Mount, Bioinformatics-Sequence and Genome Analysis, Cold Spring Harbor Lavoratory Press
※ 참고 사이트
http://old.medric.or.kr/educateNews/#
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/bv.fcgi?call=bv.View..ShowTOC&rid=stryer.TOC&depth=2
※ sample sequence
Research Prof. Kim, Chung Sun Institute of Life Science & Natural Resources Korea University Life & Environmental Science Building, Korea University 5-1, Anam-dong, Sungbuk-gu, Seoul, South Korea Zip-code) 136-701 Tel) [phone] Fax) [phone] E-mail) [e-mail]

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생명정보학,   생물정보학,   bioinformatics,   바이오인포매틱스,   genbank,   NCBI,   sequence