제3회 이화여대 생물정보학 교육 워크샵

1090180 제3회 이화여대 생물정보학 교육 워크샵 9629 2008-04-21T06:26:14Z http://terra.springnote.com/pages/1090180 2008-04-19T07:00:51Z 2008년 4월 18~19일까지 이화여대에서 제3회 이화여대 생물정보학 교육 워크샵이 열렸다.   <a href="http://bioinfo.ewha.ac.kr/bioinfoWorkshop2008/" class="external" title="http://bioinfo.ewha.ac.kr/bioinfoWorkshop2008/">Workshop Linke Site</a>   <ul> <li>강의 내용 <img title="schedule.png" class="attachment" src="/pages/1090180/attachments/467136" alt="schedule.png" /></li> </ul>   기억나는 내용을 위주로 정리해 본다.   1. Omics Biology and Bioinformatics : 주로 Genomics 연구에 필요한 여러 강의자료가 있는 싸이트를 많이 소개했다. * 강의 싸이트 a. <a href="http://www.genome.gov/12514286" class="external" title="http://www.genome.gov/12514286">Current Topics in Genome Analysis</a>  - 1년 반마다 진행되는 genomics와 bioinformatics에 대한 mini-course 강의로써, lecture 뿐만아니라 NIH videocasting service를 제공한다. b. <a href="http://www.bioinformatics.ca/workshops" class="external" title="http://www.bioinformatics.ca/workshops">Canadian Bioinformatics Workshop</a>  - 오프라인에서 강의하고 있으며, 강의료가 매우 비싸다고 한다. 동영상 강의는 없지만, 강의 자료는 볼 수가 있다. c. <a href="http://bioinformatics.ca/links_directory/" class="external" title="http://bioinformatics.ca/links_directory/">Bioinformatics Links Directory</a>  - UBiC에서 bioinformatics에 관련된 database를 각 분야별로 유요한 정보들만 모아 두었다. Nucleic Acid Research에서 해마다 제공하는 database issue는 너무 방대하고, 실제로 업데이트가 잘 되지않는 곳도 많이 있다. 그러나, 여기는 실제로 사람들이 많이 사용하고 유용한 database만을 올려 놓았기 때문에 새로운 분야에 관한 database를 찾을 때 유용할 것 같다. d. <a href="http://www.bio.davidson.edu/courses/genomics/chip/chip.html" class="external" title="http://www.bio.davidson.edu/courses/genomics/chip/chip.html">DNA Microarray Methodology Animation</a>  - Microarray 방법에 대한 애니메이션자료. * FDA's Critical Path to New Drugs  a. OMICS  b. Biomarkers  c. Systems approach  d. In Silico Prediction  e. Bioinformatics  - 기존의 신약 개발은 특정 질병의 치료에 도움이 될만한 여러 신약 화합물들을 실험적으로 테스트해서 가장 약효가 좋은 것들을 신약으로 개발하였지만, Genomics 이후의 신약개발은 위에 있는 5가지의 방법을 고려하여 개발하는 방향으로 패러다임이 변하고 있다. 그리고, 기존에는 신약을 개발하는데 필요한 비용과 시간이 너무 많이 요구되어, 다국적 제약회사에서만 신약개발이 가능하였지만, 이제는 시간이나 비용을 줄일 수 있는 방법들이 나왔기 때문에 우리나라와 같은 실정의 벤처기업에서도 신약 후보 물질을 찾아 개발이 가능할 수도 있다. * P4 Medicine (by Leroy Hood)         Predictive          Personalized          Preventive          Participatory * 요약  아직까지 우리가 알고 있는 것보다, 모르는 것들이 더 많기 때문에 연구할 분야는 무궁무진하고 여기저기에 흩어져 있는 데이터를 잘 분석해도 좋은 연구결과를 얻을 수 있으며, 생물정보학을 이용한 신약개발과 같은 새로운 시장이 늘어나고 있다. 2. Genome Browser, Microarray 자료 분석 (3대 genome browser에 대한 교육자료) a. <a href="http://genome.ucsc.edu/" class="external" title="http://genome.ucsc.edu/">UCSC Genome Browser</a>  - 전에 봤을 때보다 추가된 내용들이 많이 있었다. b. <a href="http://www.openhelix.com/sponsored.shtml" class="external" title="http://www.openhelix.com/sponsored.shtml">Educational Resources - OpenHelix</a>  - UCSD Genome Browser의 사용방법에 관한 강의 내용을 제공하고 있다. c. <a href="http://www.ensembl.org/info/using/website/index.html" class="external" title="http://www.ensembl.org/info/using/website/index.html">Ensemble Educational Resources</a>  - emsemble database에 대한 tutorials 제공. (주소가 틀려서 찾느라 힘들었다. =_=;;) d. NCBI Resource  * <a href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Education/" class="external" title="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Education/">NCBI Education</a>  * <a href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Class/FieldGuide/" class="external" title="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Class/FieldGuide/">NCBI FieldGuide</a>    - 위의 과정보다 짧은 시간에 볼 수 있는 자료.   The ENCODE Project : 대부분의 연구자들은 단백질로 발현되는 부분(ORF region)의 DNA를 연구하지만, 전체 유전체의 대략 2~3%정도만이 단백질로 발현되고 있다. 이 프로젝트는 의미없는 DNA 지역에 대해 연구하자는 취지로 시작되었다.     ENCODE (Encyclopedia of DNA Elements)  - Deep studies for 1% of the human genome 44 regions (globin, CFTR, random selection) - Comparative genomics + expression profiling - Conservation in 28 organisms   Initial findings  - Only 60% correlation between conservation and (known) functional segments - Almost all the human genome is transcribed! - Chromatin structure vs. transcription regulation explored    (DNA methylation, histone modifications, etc.) * 요약 Genome Browser를 사용하는 방법에 관한 여러 자료가 많으니 열심히 공부하자. (결론이 좀 이상하군.) 3. Bioinformatics for Proteomic Reserch  포항공대에 계시는 황대희 교수님께서 강의를 하셨는데, 거의 Protemic 연구와 관련된 기본적인 method와 연구 장치에 대한 내용이라서 이해하기 힘들었다. 그러나, Proteomics연구 초기에는 두 비교 대상간의 단백질 발현양의 차이를 보는 방법을 이용하였는데, 실질적인 cell signaling은 단백질의 양적인 변화 보다는 translational modification의 변화(예를 들면, kinase phosphorylation이나 acethylation)에 의한 영향이 더 중요하기 때문에 protein activity를 측정하는 쪽으로 변화하고 있다고 한다. 그리고, Proteomics의 한계를 보면, 유전자 발현에 의해서 세포 내에 존재하는 단백질이 2~3만개인데, 그 수의 10~100배 정도가 translational modification으로 변화하고 대략 60%의 단백질이 세포내에 존재하고 있는데(대략 세포 내에는 15만개의 단백질이 있다고 보면 됨.), 아무리 좋은 Proteomics 연구 장치라 할지라도 2000 ~ 4000개 정도의 단백질만을 측정 할 수 있다고 한다. 하지만, 이 방법 이외에 현재까지 단백질의 변화를 global하게 볼 수 있는 방법은 없기 때문에 이용하고 있다. 4. Systems Biology  황대희 교수님은 Systems biology의 아버지라 할 수 있는 Leroy Hood 박사 밑에서 박사과정을 하셨다고 한다. ㄷㄷㄷ What Systems Biology? : Study of network operations at the system level, which give rise to the functions and behaviors of a system via the interactions between the components (DNA, mRNA, Proteins, metabolites, etc.) Unique Features of Contemporary Systems Biology * Biology is an informational science * Global measurements of dynamic changes in all genes, mRNAs, proteins, etc., across state changes * Integrate different data types- DNA, RNA, protein, interaction- to formulate models about systems * Convert enromous amounts of data to knowledge about biology and medicine * Test such knowledge (hypotheses) at the system level Systems Biology를 연구하는 방법 혹은 흐름 * System Purturbation * Generation of comprehensive global data * Identification of key molecules * Network modeling * Generation of hypotheses * Validation of hypotheses 5. Open Standards in Bioinformatics 서울대 약대에 계시는 노규형 박사님은 물리학과에서 복잡계에 관한 연구를 진행하시다가 약대와 연구 교류를 하다가 생물정보학 쪽으로 분야를 변경하신 분이다. 여러가지 이야기를 하셨는데, 요약하자면 Open source의 분석도구를 잘 이용하고 Standard를 지키는 것이 중요하다는 이야기 였으며, 연구의 결과나 자신의 지식을 공유하는 것이 중요하는 말씀을 하셨다. 가장 중요하고도 눈이 번쩍 뜨이는 말을 하셨는데, <a href="http://socmaster.homelinux.org/%7Ehongiiv/297" class="external" title="http://socmaster.homelinux.org/~hongiiv/297">hongiiv님의 글</a>을 읽고 감명을 받으셔서 OBF(Open Bio Foundation)과 같은 것을 우리나라에서도 시작해 보고자 OBK(<a href="http://www.open-bio.kr" class="external" title="http://www.open-bio.kr" style="background-color: rgb(251, 189, 176);">Open Bio Korea</a>)의 도메인을 사셨고, 곧 공개할 예정이라 하셨다. 솔직히, 이런 교육 워크샵에서 Open Source나 공유에 관한 이야기를 듣게 되리라고는 생각지도 못했는데, 더군다나 OBK와 같은 싸이트를 만드신다니 너무 반갑기도하고, 이제 우리나라도 생물정보학의 또 다른 시대가 열리는 것 같다는 생각이 들었다.(홍창범님 감사해요. ^ ^) 나도 이제 스스로 많이 알고 있지는 못하지만, 다른 사람들과의 교류를 통해서 조금이나마 도움이 될 수 있는 방법을 생각해 봐야겠다. 6. Novel Approaches for Drug Development 노규형 박사님께서 하고 계신 일에 대한 강의 였는데, 기존에 나와 있는 약품들의 효과를 재조사해서 다른 질병의 치료제로 쓰는 Drug repositioning에 관한 이야기였다. 이를 위해서, 기존 약품의 효능과 질병에 관한 정보, 마지막으로 단백질의 interaction과 pathway의 정보를 모두 모아 database화 하고, 이들간의 연관성을 보두 조사하여 새로운 연관성을 찾아 검증하는 방법으로 drgu repositioning을 진행하고 있다. Database화 하는데 가장 문제가 되는 것이 여러 중복되는 ID를 통일하고 질병에 관한 모호한 정의를 통일하는 것이 제일 어려운 문제라고 하셨다. (나도 항상 고민하는 문제이다.) 7,8 강의는 SNP에 관련된 이야기 였는데, 졸립기도하고 내가 잘 모르는 내용이라서 패스~~ http://terra.myid.net/ http://terra.myid.net/ 186