그림 3-1-19. 진정홍조류 미토콘드리아 유 전체 계통수
4. 유전체 해독 : 홍조식물 우뭇가사리와 개꼬시래기
가. 연구개발 개요
○ 해양 홍조식물 유전체 및 전사체 해독
- 해양 홍조식물 유전체 연구를 통해 선도적으로 식물 유전체 모델을 제시함으로써 식 물 계통 및 진화 연구, 유용 식물 유전자 탐색 및 생물공학적 이용을 위한 연구기반 을 확립하고자 함
나. 연구 내용 및 결과
○ 막우뭇가사리(Gelidium vagum) 및 개꼬시래기(Gracilariopsis chorda) 유전체 해독
Sequencing statistics Scaffolding statistics Reads
수
Size(Gbp)
GC
% Contig
수
N50 (bp)Size
(Gbp) GC % Depth
막우뭇가사리
유전체 481,279,897 48.5 40.0 7,759 64,604 209.1 43.3 128 x
전사체 471,334,590 47.6 40.4 907 x
개꼬시래기
유전체 793,705,290 80.5 47.8 11,471 10,330 77.1 45.1 226 x
전사체 231,367,598 23.1 49.2 931 x
- 막우뭇가사리의 유전체: 크기 138
Mbps (exon 8,144개, intron
3
장
1절 해양생명공학기술 인프라 구축
4. 생물유전체 해독 및 분석
4. 유전체 해독 : 홍조식물 (계속)
- 홍조류의 미토콘드리아 유전체 분석을 통해 홍조류의 유전체의 진화 경로 파악: 세 개의 강(class)이 유사한 유전자 분포를 보이나, 유전자 배열의 차이가 컸으며, 이는 유전자 재배열 및 유전자 소실에 기인한 것으로 확인됨(그림 3-1-20)
그림 3-1-20. 홍조류 미토콘드리아 유전체의 진화도
다. 연구개발의 의의
○ 홍조류의 유전체 해독을 통한 해양 식물 유전체 모델 확립 및 계통 진화 관계 규명 - 거대 유전체를 갖는 해양 홍조류의 유전체 정보를 확보함으로써 향후 해양 식물 유전
체 연구를 위한 모델을 제시하였으며, 유용 식물 유전자 발굴 및 활용 기반을 구축함 - 미토콘드리아 유전체 분석은 홍조류의 계통 및 유전체 진화에 대한 새로운 시각을 제
시하였으며, 홍조류의 진화 연구와 이해를 증진함
5. 국가 자산으로서 해양 ․ 극한생물 유전체 해독 - 미생물
○ 산업적 응용가능성이 높고 유전체 크기가 작아 비교적 적은 비용과 빠른 시간 안에 해독이 가능한 해양․극한환경 미생물의 유전체 해독 실시
- 절차 : 공모 또는 중요성에 입각한 지정
- 방법 : Illumina Hi-seq 또는 Roche 454 system을 단독 또는 병행 사용
○ 해양 미생물 유전체 해독 현황
- 신규 해독 ( De novo ) 25종, 재해독 (resequencing) 13종 18주, 완성 6종
대상 종 특징 크기
(Mbps)
방법 현황
Thermococcus onnurineus NA1 초고온성 고세균 1.8 De novo 완성
T. aegaeus P5 외 Thermococcus sp. 11종 초고온성 고세균 1.8∼2.2 Resequencing 초안
Pyrococcus sp. NA2 초고온성 고세균 1.9 De novo 초안
Candidatus Puniceispirillum marinum IMCC1322 난배양성 SAR116 2.8 De novo 완성
Synechococcus sp. KORDI49, 52, 100 광합성 남세균 3주 2.6∼2.8 De novo 완성
Candidatus Nitrosopumilus koreensis AR1 and AR2 암모니아산화 고세균 1.7, 1.8 De novo 초안
Escherichia coli strains 6주 항생제 내성 ∼4.0 Resequencing 완성
Psychrilyobacter atlanticus NB1 저온 혐기성 3.1 De novo 초안
Kordia algicida OT1 적조살상 6.0 De novo 초안
Citrobactor amalonaticus Y19 수소생산 5.8 De novo 초안
Rubidibacter lacunae KORDI51 광합성 4.3 De novo 초안
Hydrogenovibrio marinus MH-110 독립영양성 2.9 De novo 초안
Novosphingobium pentaromativorans US6-1 PAHs 분해 5.0 De novo 초안
Vbrio rhizosphaerae MEBiC 08052 셀룰라제 생산 4.7 De novo 완성
Saccharophagus degradans MEBiC 06638 셀룰라제 생산 5.0 De novo 완성
Spongiimonas flava MBiC 07790 무척추동물 공생 3.0 De novo 초안
Alcanivorax marinus MEBiC 08158 지방 축적, 기름분해 4.2 De novo 초안
Pseudoalteromonas xiamensis MEBiC 06027 색소 생산 4.4 De novo 초안
Lysobacter daejeonensis MEBiC 08431 효소, 항생물질 생산 3.6 De novo 초안
Bacillus alveayuensis MEBiC 09433 고온, 단백질분해 3.5 De novo 초안
Bacillus aeolius DJ2-2 고온, 단백질분해 3.5 De novo 초안
Mechercharimyces asporophorigenens MEBiC 07976 고온성 3.0 De novo 초안
Caldalakalibacillus uzonensis MEBiC 09487 고온성, Cellulase 3.0 De novo 초안
Rhodothermus marinus MEBiC 09517 고온성, Cellulase 4.8 De novo 초안
3
장
1절 해양생명공학기술 인프라 구축
5. 미생물 유전체 해독 및 분석
5. 미생물 유전체 해독 : 초고온성 고세균의 비교 유전체
○ 연구 배경 : 초고온성 고세균 ‘써모코커스 온누리누스 NA1 ( T hermococcus onnurineus NA1 ) 균주를 바탕으로 바이오수소 생산과 다양한 고온안정 효소의 발굴로서 초고온 고세균의 유전체 연구의 필요성 및 가능성 제시 -> 연구 대상 확대
○ 대상 균주 : Thermococcus 종들을 분리 지역, 성장온도, pH, 염도별로 12종을 선별
그림 3-1-21. 유전체 해독을 실시한 초고온 고세균의 분리지역 및 환경조건
○ 비교유전체해석을 통한 계통분류학적 분석
- Thermococcus 는 Pyrococcus 와 잘 분리되는 한편 G+C ratio에 따라 2개의 군 (Thermococcus I G+C ratio = 41-44%, Thermococcus II G+C ratio=51%<)으로 크게 나눠짐을 확인
- Group 별 특이유전자를 확인하였고 향후 생존온도와 특이적인 대사 능력의 차이 규명 에 활용할 예정
그림 3-1-22. Pyropatterning에 의한 계통분석도. 유전자 유사도 80% (왼쪽), 65% (중
간), 50% (오른쪽) 기준
5. 미생물 유전체 해독 : 난배양성 SAR116 clade
○ 연구 배경 : 표층 해양환경에 우점하는 미생물 중 1종인 SAR116 clade의 미생물에 대한 유전체 해독을 통하여 빈영 양환경 적응 기작을 밝히고자 함
○ 대상 균주 : Candidatus Puniceispirillum marinum IMCC1322
○ IMCC1322 균주는 2.75 Mbps의 크기에 2,546개의 단백질 코딩 유전자로 구성됨
그림 3-1-23. Candidatus Puniceispirillum marinum IMCC1322 의 계통도 ( 왼쪽 ) 와 유전 체 정보로부터 재구성한 C1 compound 대사경로 ( 왼쪽 )
○ 광수용체인 Proteorhodopsin을 지녔으며 빛에 반응하여 성장, 흡광도 등이 변화함
그림 3-1-24. 빛에 의한 성장 영향 (왼쪽) 및 광흡수에 의한 스펙트럼 변화 (오른쪽)
3
장
1절 해양생명공학기술 인프라 구축
6. 유전체 정보시스템 구축
6. 유전체 정보 분석 서비스 시스템 구축
○ 연구단 과제를 통해 분석된 유전체 정보관리 및 유전체정보 분석용 웹 시스템 구축
○ 하드웨어 구성
○ 단백질체 분석 시스템 구성 및 세부 모듈과 기능들
기능 역할
Raw data 변환 대용량 데이터에 적합하고 공통적으로 사용되는 mzXML 으로 raw data를 변환 X!Tandem K-Score스코어 함수를 이용하여, X!Tandem 시스템의 펩티드 서열을 찾고
PepXML 형태로 그 결과를 출력
SpectraST 미리 정의된 spectra 라이브러리와 할당된 펩타이드 서열을 비교 PeptideProphet 확률과 통계적인 방법으로 펩타이드 스펙트럼 검증
Pep3D LC MS 데이터의 3차원 시각화
iProphet PeptideProphet 결과의 통계학적인 검증을 제공
ASAPRatio isoropically-레이블된 펩티드와 단백질의 상대적인 발현 레벨을 측정
ProteinProphet PeptideProphet 결과를 이용해서, 단백질 식별(identifications)에 대한 통계적인 검증을 수행
모듈 구성도
6. 유전체 정보 분석 서비스 시스템 구축 (계속)
○ 결과분석 파이프라인 내역
파이프라인 종류 프로그램 및 프로토콜
Whole Genome resequencing (WGS) 결과 분석
프로그램 BWA, Picard, GATK, snpEff
프로토콜
비교 유전체 분석
프로그램 BLAST, OrthMCL
프로토콜
참조 서열 기반의 전사체 해독 정보 분석
프로그램 Tophat, Cufflinks, Cuffmerge, Cuffdiff
프로토콜
참조 서열이 없는 종의 전사체 분석을 위한 RNA-seq de novo assembly
프로그램 Trinity, TransDeocoder, RSEM, BLAST
프로토콜
선도 게놈 해독을 통하여 만들어진 초벌 게놈 정보의 분석
프로그램 Glimmer, Evigen, Blast, InterProScan
프로토콜
○ Address http://www.marinegenome.kr
3장 2절 생명현상연구