9편의 한국어 분석 — 최신순으로 정렬했어요
수용체 유사 키나아제(RLK)는 식물에서 신호 인지 및 전달에 핵심적인 역할을 하는 막관통 수용체 계열입니다. 그러나 스트라메노파일 계통에 속하는 난균류에서의 RLK 분포와 진화는 아직 충분히 연구되지 않았습니다. 본 연구는 난균류 RLK의 구조적 다양성과 분포 패턴을 체계적으로 규명하고자 했습니다. 이를 위해 179종의 난균류를 포함한 233종의 스트라메노파일 종에서 프로테옴 전체에 걸쳐 RLKome를 조사했습니다. 총 11,357개의 RLK(난균류에서 10,867개)를 식별했으며, 이들은 주로 6개의 핵심 패밀리로 군집화되었습…
교차결합 질량분석법은 단백질-단백질 상호작용 규명 및 생체 내 단백질 구조 분석에 필수적인 방법으로 자리매김했습니다. 그러나 교차결합 검색 엔진 결과와 후속 분석 도구를 연결하여 생물학적 통찰력을 얻는 과정은 수동적이고 번거로워, 종종 전문적인 생물정보학 지식을 요구하는 어려움이 있었습니다. 이러한 중간 단계를 간소화하고 효율화하기 위해 Python 패키지이자 웹 애플리케이션인 pyXLMS를 개발했습니다. pyXLMS는 생물정보학 지식이 없는 연구자도 심층적인 교차결합 분석을 수행할 수 있도록 지원합니다. 현재 7개 이상의 교차결…
미생물 공생은 지구 생명체의 기능적·계통발생학적 다양성을 이끄나, 배양의 어려움으로 인해 충분히 탐구되지 못했습니다. 본 연구는 다양한 환경 메타게놈 샘플과 참조 유전체에서 얻은 십만 개 이상의 미생물 유전체에 기계 학습(ML)을 적용하여 공생 생활 방식을 예측했습니다. 이는 공생 미생물의 유전체 특징을 식별하기 위해 개발된 ML 프레임워크인 symclatron을 활용하여 수행되었습니다. 예측 결과는 Symbiont Genomes(SymGs)라는 공생체 유전체 목록으로 구축되었습니다. 분석 결과, 배양되지 않은 미생물의 15~23…
유전체 서열로부터 RNA 스플라이싱을 예측하는 것은 유전자 조절 이해 및 유전 변이 해석에 필수적입니다. 최근 딥러닝 모델은 스플라이싱 예측에서 최첨단 성능을 달성했지만, 그 예측 메커니즘은 해석의 어려움으로 인해 여전히 불분명합니다. 본 연구는 모델 예측 논리를 설명하기 위한 해석 가능한 증류(interpretable distillation) 프레임워크를 개발했습니다. 이 프레임워크를 적용한 결과, RNA 스플라이싱 예측 모델들이 광범위한 교란 요인(confounders)과 사각지대(blind spots)로 인해 비참조 서열(n…
동원체는 세포 분열 시 염색체 분리에 필수적이지만, 반복적인 서열 특성으로 인해 완전한 조립 및 특성 분석이 어려웠습니다. 이로 인해 개인, 집단, 진화적 맥락에서의 동원체 다양성은 미지의 영역으로 남아있었습니다. 본 연구는 5개 대륙 28개 인구 집단을 대표하는 다양한 개인으로부터 2,110개의 완전한 인간 동원체를 조립하고 특성을 분석하여 이러한 지식 격차를 해소했습니다. 동원체 영역에 특화된 새로운 생물정보학 도구를 개발하여, 226개의 새로운 동원체 일배체형과 1,870개의 새로운 알파 위성 고차 반복(HOR) 변이를 포함…
유전체학 연구는 표적 포획, RNA-Seq 등 다양한 고처리량 시퀀싱 데이터를 활용하지만, 이종 데이터를 통합하는 데는 상당한 생물정보학 도구와 연산 자원이 요구됩니다. 본 연구는 이러한 혼합 데이터를 효율적으로 분석하는 새로운 파이프라인인 Captus를 제시합니다. Captus는 데이터를 조립하고, 관심 유전자좌를 탐색하며, 상동유전자 필터링된 정렬을 생성합니다. 참조 유전자좌가 없는 경우, 서열 클러스터링을 통해 새로운 상동유전자를 발견할 수도 있습니다. Captus는 기존 소프트웨어 대비 더 많은 종에서 더 완전한 유전자좌를 …
공간 오믹스 기술은 조직 내 생물학적 과정에 대한 이해를 혁신하고 있지만, 기존 방법론은 종양 발달과 같은 중요 사건에서 나타나는 국소적이고 급격한 변화를 포착하는 데 한계가 있습니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 기울기 기반 방법인 StarTrail을 제안합니다. StarTrail은 급변하는 영역을 효과적으로 정의하고, 국소적이거나 분리된 경계에서 발현 변화가 급격한 ‘절벽 유전자(cliff genes)’를 탐지합니다. StarTrail은 공간 오믹스 데이터에 공간 기울기를 활용한 최초의 방법으로, 방향성 동역…
그래프 신경망(GNN)은 생물학적 시스템 모델링에 필수적인 방법론으로 부상했습니다. 단백질 상호작용 네트워크, 유전자 조절 회로, 분자 그래프 등 생물학 데이터의 관계적 특성은 기존 딥러닝 방식으로는 포착하기 어려운 복잡한 의존성을 GNN이 효과적으로 파악하게 합니다. 그러나 생물정보학에서 GNN의 효율성은 모델 설계뿐만 아니라 생물학적 그래프의 구축, 매개변수화 및 훈련 방식에도 크게 좌우됩니다. 본 연구는 생물정보학 분야에서 GNN을 이해하고 적용하기 위한 체계적인 프레임워크를 제공합니다. 이는 크게 세 가지 핵심 차원으로 구…
질량 분석법(MS) 기반 프로테오믹스 분야에서 개방형 데이터 표준화를 목표로 설립된 ProteomeXchange 컨소시엄은 지난 3년간 상당한 발전을 이루었습니다. PRIDE, PeptideAtlas, MassIVE, jPOST, iProX, Panorama Public 등 3개 대륙에 걸쳐 있는 6개 회원 데이터베이스를 통해 데이터 제출 건수가 매년 가속화되고 있습니다. 2025년 6월까지 ProteomeXchange 리소스에 총 64,330개의 데이터셋이 제출되었으며, 이 중 30,097개(47%)가 지난 3년 동안 제출되었습…
