<h1>결 과</h1><p>GenoVA의 구현언어는 JAVA를 사용하였으며 PC 펜티엄 CPU 2.8GHz, 512MB RAM이고 Microsoft XP 운영체제 환경에서 구현하였다. 비록 구현 환경이 PC와 XP 환경이나 JAVA언어의 특징으로 GenoVA는 하드웨어 및 운영체제에 독립적인 도구이다. Table 1 은 본 논문에서 실험한 10개의 박테리아 유전체와 크기, 그리고 간단한 통계들을 보이고 있다. 유전체의 크기, 보존영역의 비율, 블록노드의 비율, COG의 수, 유전자 수들이 나타난다. 이를 활용한다면 또 다른 형태의 계통도를 만들 수 있다. Fig. 6(a)와 (b)는 각 유전체에 비교되어 나타나는 빈도수, 블록노드, COG와 유전자가 an-notation되어 있다. Fig. 6(c)는 참조 유전체 NC_000907의 한 블록노드의 클러스터링 중의 한 경로를 계층적으로 보이고 있다. NC_000913의 한 노드와 연결되고 그 노드는 다시 NC_000909의 노드에 추이적으로 연결되었다. 이 노드는 다시 참조 유전체의 다른 노드에 연결된다. 블록노드에 공통적으로 G0513이 나타남으로써 각 노드는 family에 속한다는 것을 알 수 있다. 각 블록노드는 생물학적인 의미가 아니라 빈도수와 BLAST 점수에 의해 생성된 영역이므로 생물학적으로 정확히 일치하지 않는다. 이와 같은 블록노드에서 보다 자세한 정보를 위하여 FASTA 양식의 DNA서열을 볼 수 있으며 각각을 ClustalW로 다중 정렬 정보를 얻을 수 있다. Fig. 6(d) 가 이를 위한 예를 보이고 있다.</p><p>유전체간 보존 영역의 빈도가 매우 높거나 BLAST 점수가 높다는 것은 보존성이 높을 뿐만 아니라 그 영역에 대한 생물학적인 분석이 대부분 잘 되어 있다는 것을 의미한다. 그래서 많은 생물학자들은 그런 영역보다는 빈도수가 높지 않고 BLAST 점수가 높지 않지만 관련 있는 영역을 찾는데 더 큰 의미를 갖는다. GenoVA는 이를 위하여 블록노드를 점수와 블록노드의 길이를 제한함으로써 누락되었거나 아직 밝혀지지 않은 영역을 찾을 가능성이 높은 블록을 추출하는 기능을 제공한다. Fig. 7은 BLAST 점수를 3,000점에서 6,000점사이의 블록노드와 노드의 길이가 \( 100 \mathrm{bp} \) 에서 \( 5,000 \mathrm{bp} \) 가 되는 노드만을 추출할 수 있도록 했다. 그 결과 이 조건에 맞지 않은 블록노드는 모두 회색노드로 변한다.</p><p>제안한 시스템을 이용한다면 새로운 유전체 서열을 매우 간단하고 빠르게 annotation 할 수 있다. 참조 유전체가 새로운 유전체라고 한다면 비교되는 유전체가 많을수록 더 많은 annotation 정보를 얻을 수 있을 것이다. Fig. 8은 새로운 유전체내의 한 블록노드와 그 클러스터링 노드들을 보이고 있다. GenoVA는 이와 같이 annotation된 결과를 제공한다.</p><p>Table 2와 Table 3이 제공되는 annotation 정보의 일부이다. Table 2는 새로운 유전체에 대한 annotation 정보인데 각 블록노드에 연관된 비교된 유전체의 위치와 COG정보 및 유전자 정보를 제공한다. Table 3은 잘 알려져 있는 유전체이지만 참조 유전체를 기준으로 비교되는 유전체간의 annotation된 정보를 보여주고 있다. COG나 유전자가 잘 알려진 정보는 그 family나 이름이 표시되지만 아직 알려지지 않은 부분을 아무것도 표시되지 않는다. 이 표에서 보여주는 빈 공란이 항상 생물학적인 의미를 갖는 것은 아니다. 그 이유는 블록노드가 생물학적 의미를 갖는 영역이 아니기 때문이다.</p><p>본 논문은 박테리아 유전체들의 DNA 서열을 기본으로 하여 다중 정렬을 서열쌍 정렬 프로그램인 BLAST를 모든 유전체간에 수행하여 그 결과에 따라 블록노드를 만들고 다중 관계그래프로 클러스터링하였다. 이 다중 관계 그래프를 활용하여 annotation된 결과를 시각화하고 특정 블록노드의 경로를 계층적으로 보여줌으로써 누락된 정보를 시각적으로 인지할 수 있도록 했다. 또한 새로운 유전체 annotation을 위하여 생물학적인 의미보다는 클러스터링된 정보를 빠르게 적용함으로써 개략적인 전사 annotation을 수행할 수 있는 도구이다. 다만 이런 결과는 그대로 접목하기 보다는 생물학적 의미를 부여하기 위해 보다 부가적인 작업을 수행해야 하는 단점을 가지고 있다. 향후 이런 생물학적 annotation을 위해 부가적인 기능을 보완해야 한다.</p>
유전체간 보존 영역의 빈도가 매우 높거나 BLAST 점수가 높다는 것은 뭘 의미해?
보존성이 높을 뿐만 아니라 그 영역에 대한 생물학적인 분석이 대부분 잘 되어 있다는 것