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세포공장은 세포의 유전자를 조작하여 원하는 화합물을 대량으로 생산하도록 만드는 미생물 기반의 생산 시스템입니다.

화석연료 고갈과 석유화학제품 사용으로 인한 환경오염 등 인류가 직면한 문제를 해결하기 위해 친환경적이고 지속가능한 바이오산업이 주목받고 있습니다.

특히 바이오에너지, 의약품, 친환경 소재 등을 생산할 수 있는 세포공장 개발이 그 핵심을 이루고 있습니다.

우수한 세포공장을 개발하기 위해서는 원하는 화합물을 생산하는 유전자 선별과 높은 생산 효율의 미생물을 찾는 과정이 병행되어야 합니다.

그러나 기존의 연구방식은 미생물의 유전자를 하나씩 조작하여 복잡하고 많은 시간이 소요되는 문제를 안고 있습니다.

■ KAIST 이상엽 특훈교수팀은 합성 조절 RNA 기술을 활용하여 세포공장(Biofactory)을 효율적이고 대규모로 구현하게 하는 새로운 기술을 개발했습니다.

이번 연구는 기존 방법과 달리 합성 조절 RNA를 이용해 균주 특이성이 없어 과거 수개월이 소요되던 실험을 수일로 단축시킬 수 있는 것이 특징입니다.

이상엽 교수팀은 합성 조절 RNA 기술을 활용한 이번 연구결과를 의약 화합물의 전구체로 사용되는 타이로신(tyrosine)과 다양한 석유화학 제품에 활용되는 카다베린(cadaverine) 생산에 도입하여 세계 최고의 수율로 생산할 수 있는 세포공장을 실현시켰습니다.

타이로신은 스트레스를 다스리고 집중력 향상 효과가 있는 아미노산이며, 카다베린은 폴리우레탄 등 다양한 석유화학 제품에 활용되는 기반물질입니다.

이번에 이상엽 교수팀이 개발한 방법을 적용한 타이로신 생산 수율은 21.9g/L, 카다베린 생산 수율은 12.6g/L 입니다.

이상엽 교수는 합성 조절 RNA기술로 다양한 물질을 생산하는 세포공장 개발이 활발해지고, 석유에너지로 대표되는 화학 산업이 바이오 산업으로 변해 가는데 촉매제 역할을 할 것으로 기대하고 있습니다.

조절 RNA 작용기작

최적 생산 균주 및 유전자 선별을 위한 조절 RNA 활용


이번 연구에는 KAIST 나도균 박사와 유승민 박사가 참여했습니다.

이번 연구결과는 네이처 바이오테크놀로지 온라인 판(1월 20일)에 게재되었습니다.

미생물의 대사회로내 유전자에 영향을 미치는 합성 조절 RNA (루프모양) 의 작용기작

<연  구  개  요>

1. 서론

최근 전 세계적인 환경 문제 및 한정된 자원고갈에 대한 우려가 급증하고 있는 가운데, 이의 대안으로 친환경적이고 재생산 가능한 미생물 기반의 생산 시스템, 즉 미생물 세포 공장 구축에 관심이 집중되고 있다.
미생물 세포 공장 구축에 있어 어떤 미생물을 공장으로 사용할 것인가, 어떤 유전자를 조작할 것인지를 선별하는 것이 매우 중요하지만, 기존의 유전공학기술은 복잡하고 긴 시간이 필요한 실험과정을 거쳐야 하므로 보다 간단하고 쉽고 빠른 기술개발이 절실히 요구되고 있다.
유전자 조작을 DNA에서 해야 한다는 기술적 어려움과 한계로 인해 여러 생명공학 분야의 발전에 어려움을 겪고 있다.
본 연구에서는 기존의 유전자 조작은 DNA에서라는 틀을 벗어나 유전자 조작을 RNA에서 가능하도록 하는 새로운 기술을 개발하였다. 특히 차세대 합성생물학 기술로서 새로운 RNA 기반의 대사회로 재설계 기술을 제안하고 이를 이용하여 다양한 맞춤형 세포공장 건설의 가능성을 확인하는데 목적이 있다.    


2. 본론 

RNA는 DNA처럼 간단한 구조를 가지지만, 단백질처럼 매우 복잡하고 다양한 기능을 수행할 수 있어 이를 이용하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다.
하지만, 기존의 RNA 기반기술은 다양한 균주 및 수많은 유전자에 동시에 적용하기가 어렵다. 이를 극복하기 위해 본 연구진은 조절 RNA를 새롭게 디자인하는 설계원리를 개발하였다.
새롭게 합성된 맞춤형 조절 RNA 는 특정 유전자에 영향을 주고 이 유전자가 속해 있는 세포 내 네트워크 흐름을 복잡하게 변화시킴으로써 우리가 원하는 방향으로 세포내 네트워크를 재설계할 수 있다.
이러한 조절 RNA는 유전자 운반체에 삽입된 후 다양한 미생물 균주에 동시에 적용되었고, 그 결과 가장 생산능력이 뛰어난 균주 선별을 용이하게 하였다.
또한, 미생물내의 대사회로에 존재하는 100 여개의 다양한 유전자에 영향을 미치는 조절 RNA 라이브러리를 만들고 이를 미생물에 적용함으로써 가장 높은 생산성 향상에 관여하는 유전자를 선별하였다.

3. 결론

그 결과 본 연구진은 맞춤형으로 합성된 조절 RNA를 이용하여 지난 수 십 년간 기존의 방식으로 만들어진 어떠한 미생물 공장보다 더 높은 생산성을 갖는 새로운 미생물 세포 공장 (타이로신 세포공장, 카다베린 세포공장)을 단 1~2주 내에 건설하는데 성공하였다.
본 연구진에 의해 새롭게 개발된 RNA 기반의 대사회로 재설계 기술은 맞춤형 미생물 세포공장 건설을 위한 플랫폼이므로, 석유에너지를 대체할 바이오에너지에서부터 고가의 의약품, 친환경 소재등 기존의 세포공장에서 생산할 수 있는 모든 물질들을 보다 쉽고 빠르게 생산하는 것이 가능하므로 그 활용도는 산업적으로 의학적으로 무궁무진할 것이다.

 
 용   설  명

세포 공장(Biofactory)
세포의 유전자를 조작하여 원하는 화합물을 대량으로 생산하도록 만든 것.
세포 공장은 화합물 생산을 조절하는 효소 및 다양한 유전자의 발현을 억제, 활성화 시키고 이로써 생산 수율을 향상시킴으로써 제작된다.
세포 공장이 향후 현재의 화학공장과 같은 수준으로 생산 수율이 향상될 경우 기존 화학산업을 바이오산업으로 변화시킬 수 있을 것으로 기대되는 기술이다.

합성생물학(Synthetic Biology)
기존 생명공학 기술은 자연계에 존재하는 생명체의 유전자를 변형하여 원하는 기능을 가지는 새로운 생명체를 개발하는 것인데, 이는 이미 존재하는 생명체의 특징을 한정된 범위 내에서만 변형이 가능하기에 개발의 한계가 존재한다.
이를 극복하기 위해 DNA, RNA, 유전자, 단백질 등 세포의 기본 구성 물질부터 세포내 대사회로, 유전자 회로까지 새롭게 설계하여 기존의 한계를 극복하는 새로운 생명체를 만들고자 하는 분야가 대두되었는데, 이것이 합성생물학이다.


합성 조절 RNA(Synthetic small regulatory RNA)

세포내 유전자 발현은 DNA에 기록된 정보가 mRNA로 전달되고, 이를 ribosome이 해독하여 단백질로 만드는 과정이다.
합성 조절 RNA는 mRNA에 상보적으로 결합함으로써 mRNA의 기능을 억제하는 동시에 단시간 내에 제거함으로써 유전자 발현을 중간에 차단하는 것이다.
기존 Antisense RNA와 달리 합성 조절 RNA는 길이가 100nt 정도로 짧으며, 세포내 RNA interference 기작을 이용함으로써 매우 높은 효율로 (>90%) 세포 발현을 억제 가능하며, 상보적 결합 강도를 디자인하여 발현 억제 정도를 조절 가능한 장점이 있다.

라이브러리(Library)
대용량 실험을 위해 실험할 유전자 혹은 화합물 등의 총체적 집합을 의미한다.
이 중에서 세포의 형질을 원하는 형태로 바꿔주는 유전자를 찾거나, 약물로써 효과가 있는 화합물 등을 탐색하게 된다.
여기서는 다양한 합성 조절 RNA를 제작하여 이를 라이브러리로 사용하였다.

<이상엽 교수>

1. 인적사항
○ 소 속 : 카이스트 생명화학공학과 

2. 학력
  1986: 서울대학교 (학사: 화학공학 전공)   
  1987: Northwestern University (석사: 화학공학 전공)  
  1991: Northwestern University (박사: 화학공학 전공)  
 
3. 경력사항
  1994 - 1996: 카이스트 화학공학과 조교수  
  1997 - 2002: 카이스트 생명화학공학과 부교수 
  2002 - 현재: 카이스트 생명화학공학과 교수 
  2004 - 2010: LG 화학 석좌교수
  2007 - 현재: 카이스트 특훈교수    
  2008 - 현재: 학장, 생명과학기술대학
  2003 - 현재: 소장, 생물정보연구센터
  2000 - 현재: 소장, 생물공정연구센터
  2006 - 현재: 공동소장, 바이오융합연구소

4. 전문 분야 정보
  이상엽 특훈교수는 가상세포 및 초고속분석기술을 이용하여 생명체를 연구하는 시스템 생물학과 재생가능한 바이오매스로부터 화학물질을 효율적으로 생산하는 분야인 대사공학의 세계적인 전문가다.
융합 연구를 통한 시스템 대사공학으로 ▲세계 최고 효율의 숙신산 생산 기술 개발 ▲필수 아미노산인 발린과 쓰레오닌의 고효율 맞춤형 균주 개발 ▲가상세포를 이용하여 강건성을 비롯한 생명체 연구 ▲최근에는 나일론의 원료가 되는 다이아민 생산 균주와 플라스틱 원료로서 기존의 석유를 대체할 수 있는 생분해성 고분자인 폴리유산 생산 균 개발, 강철보다 강한 거미줄 개발, ▲ 차세대 바이오 연료인 부탄올의 고효율 생산 균주 개발 등 바이오 리파이너리 및 바이오에너지 분야에서 세계적으로 주목 받는 연구 성과를 내고 있다.

  카이스트에서 약 18년 동안 대사공학과 시스템생명공학에 관한 연구를 집중적으로 수행하여 그간 국내외 학술지논문 424편, proceedings논문 156편, 국내외 학술대회에서 1454편의 논문을 발표하였고, 기조연설이나 초청 강연을 385회 한 바 있으며, Metabolic Engineering(Marcel Dekker 사 발간), Systems Biology and Biotechnology of E. coli (Springer사 발간), Systems Metabolic Engineering (Springer사 발간) 등 다수의 저서가 있다. 그간 553건의 특허를 국내외에 등록 혹은 출원하였는데, 미국 엘머 게이든상과 특허청의 세종대왕상을 받는 등 기술의 우수성이 입증된 바 있다.
생분해성고분자, 광학적으로 순수한 정밀화학물질, DNA chip, Protein chip 등의 기술 개발에서 탁월한 연구 업적을 쌓았고, 최근에는 소위 omics와 정량적 시스템 분석기술을 통합하여 생명체 및 세포를 연구하는 시스템생명공학분야를 창시하여 바이오리파이너리 포함 생물공정기술 개발과 시스템 수준에서의 신규 의약 타겟 발굴 등 연구에 매진하고 있다.

  이 교수는 그간 제 1회 젊은 과학자상(대통령, 1998), 미국화학회에서 엘머 게이든 (Elmer Gaden)상 (2000), 싸이테이션 클래식 어워드(미국 ISI, 2000), 대한민국 특허기술 대상(2001), 닮고 싶고 되고 싶은 과학기술인(2003), KAIST 연구대상(2004), 한국공학한림원 젊은 공학인상(2005) 등을 수상하였고, 2002년에는 세계경제포럼으로부터 아시아 차세대 리더로 선정되어 활동 중이며, 2006년에는 미국미생물학술원 (American Academy of Microbiology) 펠로우 (fellow), 그리고 우리나라에서는 처음으로 Science지를 발간하는 미국 AAAS (American Association for the Advancement of Science)의 펠로우로 임명되었으며(2007), KAIST 최고의 영예직인 특훈교수에도 임명되었다(2007).
지난 수년간 탁월한 성과를 인정받아 세계적인 화학, 제약회사인 머크(Merck)사가 제정한 '머크 대사공학상 (Merck Award for Metabolic Engineering' 상을 수상 받았으며(2008), 상위10대 특허등록 우수 연구자로 선정되었다(2009).
또한, 미국 산업미생물학회(Society for Industrial Microbiology)의 '2010년 펠로우(Fellow)'와 미국공학한림원(National Academy of Engineering, NAE)의 '외국회원(Foreign Associate')로 선정되었으며, 작년에는 암젠기조강연상을 수상하기도 하였다. 올해는 아시아인 최초로 미국화학회의 마빈존슨상을 수상하였고, 미국 텍사스 오스틴 주립대학교, 라이스대학교, 펜실바니아주립대학교 등에서 네임드렉쳐들을 하는 등 대사공학분야에서 세계를 선도하는 연구를 수행 중이다.
최고 미생물생명공학상인 찰스톰상을 수상하였으며 생명공학 우수연구 공로상인 농림수산식품부 장관상을 수상하기도 하였다. 최우수 응용미생물 연구자로 Environmental Microbiology Lectureship을 Royal Academy of Medicine(UK) 강의, 덴마크 Technical Univ of Denmark(DTU)에서 Orsted Lecture를 강연하였다.

  우리나라 최초로 유일하게 미국화학공학회 펠로우로 선임 되었으며, 현재 Biotechnology Journal의 편집장을 맡고 있으며, Biotechnology and Bioengineering, Applied Microbiology and Biotechnology, BMC Systems Biology, mBio, ACS Synthetic Biology 등 20여개 국제학술지의 편집인, 부편집인, 편집위원으로 활동 중이다.


 

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■ 대장균은 생명현상을 이해하기 위한 대표적인 모델로, 산업적으로도 매우 중요한 미생물입니다.

대장균 연구를 통해 의약용 단백질 등 다양한 유용 재조합단백질 생산과 석유화학을 이용해 만든 각종 화학물질을 대체하는 친환경 바이오화학제품을 개발합니다.

또 바이오에탄올 등 저탄소 신재생연료를 생산할 수 있기 때문에 대장균을 '작은 세포공장(cell factory)'이라 부르기도 합니다.

■ 최근 석유자원의 고갈과 석유화학제품의 대규모 사용에 따른 지구 환경오염 및 온난화의 문제가 심각해지면서  친환경 녹색기술 개발은 그 어느 때보다 중요합니다.

에너지원으로 이용되는 식물과 미생물 등 바이오매스를 활용해 바이오에너지와 바이오화학제품을 생산하는 고효율 맞춤형 미생물 바이오공장을 개발하기 위해서는 생체 네트워크에 대한 시스템 수준의 이해가 선행되어야 합니다.

지금까지는 대장균을 비롯한 세포공장의 유전자 정보는 물론 대사와 생리 및 기능에 대한 종합적인 정보가 부족해 무작위로 하나씩 맞춰보는 단순 시행착오 방식(trial and error)으로 연구개발이 진행됐습니다.

그러나 만일 모든 오믹스 정보를 확보한다면 산업미생물의 생체 네트워크를 이해할 수 있을 뿐만 아니라 맞춤형 유전체 설계가 가능해 각종 유용단백질, 바이오화학제품과 바이오에너지 생산에  가장 적합하고 효율적인 미생물을 개발할 수 있게 됩니다.

■ 연세대 김지현 교수, 한국생명공학연구원 윤성호 박사, KAIST 이상엽 교수 공동 연구팀이 '대장균'의 생명현상과 관련된 중요한 생체 정보, 즉 오믹스(Omics)를 규명했습니다.

오믹스 특정 세포 속에 들어 있는 생리현상과 관련된 대사에 대해 전사체와 단백질체, 형질체 등 대량의 정보를 통합적으로 분석하여 생명현상을 밝히는 학문입니다.

연구팀은 가장 많이 활용되는 대장균 B와 K-12의 각종 오믹스 정보를 확보하고, 인실리코 분석 및 검증 등 컴퓨터 모델링을 이용해 시스템 수준에서 대장균의 대사 네트워크를 재구성하고 대장균 2종을 비교 분석하는데 성공했습니다.

대장균 B 균주에 대해 유전자 암호가 mRNA로 전사되고 이로부터 단백질이 만들어져 여러 대사회로를 통해 형질로 나타나는 전 과정의 다중 생체 정보를 확보하고, 시스템 수준에서 통합적으로 분석하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 생체 네트워크를 재구성하여 확인한 것은 이번이 처음입니다.

연구결과  대장균 B 균주가 K-12에 비해 아미노산 생합성 능력이 뛰어나고 단백질분해효소가 적으며 편모가 없어, 인슐린, 섬유소분해효소(cellulase)와 같은 외래 재조합 단백질을 생산하는데 매우 적합한 특성을 가지고 있다는 사실을 밝혀냈습니다.

또한 대장균 B 균주는 단백질 분비 시스템을 2개나 보유하고 있고, 단백질 분비에 유리한 세포벽과 세포외막을 구성하고 있어 생산된 단백질을 세포 밖으로 배출하는데 유리하다는 것을 확인했습니다.

반면 K-12 균주는 고온에 노출되면 이에 대응하는 유전자를 더 많이 발현하고, 몇 가지 스트레스 조건에 덜 민감했습니다.

연구팀은 이번 연구에 활용된 대장균 B와 K-12의 유전자들이 어떻게 상호작용하는지를 분석하는 마이크로어레이 DNA칩을 제작해 국내외 연구자들에게 무상으로 제공했습니다.

이번 연구로 바이오의약, 바이오화학, 바이오에너지 등 친환경 녹색 바이오산업을 위한 기술 개발에 청신호가 켜질 전망입니다.

연구팀은 앞서 지난 2009년 다중 오믹스 정보를 이용한 시스템 수준의 분석 연구를 통해 대장균 유전체 지도 정보와 유전체 진화 양상을 국제 학술지에 게재한 바 있습니다.

이번 연구결과는  'Genome Biology(IF = 9.036)'에 온라인으로(6월 29일) 게시되었습니다.
(논문명 : Comparative multi-omics systems analysis of Escherichia coli strains B and K-12)

대장균 B와 K-12 균주의 전사체, 단백체 및 형질체 비교

대장균 B와 K-12 균주의 각종 오믹스 정보를 시스템 수준에서 통합적으로 분석하였으며 그 결과, B 균주가 우수한 아미노산 생합성 능력과 적은 수의 단백질분해효소, 그리고 편모 부재 등 재조합 단백질을 생산하는데 적합한 특성을 가지고 있다는 것과 단백질을 세포 밖으로 분비하는 시스템을 2개나 보유하고 있고 단백질 분비에 유리한 세포벽과 세포외막 구성을 가지고 있다는 것을 밝힘. 이에 비해 K-12 균주는 고온에 노출되었을 때 이에 대응하는 유전자를 더 많이 발현하고 몇몇 스트레스 조건에 덜 민감하였음

 

<연 구  개 요>

Comparative multi-omics systems analysis of Escherichia coli strains B and K-12
Sung Ho Yoon, Mee-Jung Han, Haeyoung Jeong, Choong Hoon Lee, Xiao-Xia Xia, Dae-Hee Lee, Ji Hoon Shim, Sang Yup Lee, Tae Kwang Oh and Jihyun F Kim*
*Corresponding author: Jihyun F. Kim jfk1@yonsei.ac.kr
http://genomebiology.com/2012/13/5/R37

1. 연구 배경
대장균(Escherichia coli)은 가장 집중적으로 연구된 모델 미생물의 하나로서 과학적 연구뿐만 아니라 산업적 응용을 위해 널리 사용되고 있다. 가장 많이 사용되는 대장균은 K-12와 B로서 유전적, 생화학적 연구와 더불어 바이러스(박테리오파지), 제한효소, 돌연변이, 진화 연구에 활용되어왔다.
김지현 박사 연구팀에서는 지난 2009년 장기 실험진화(experimental evolution) 모델인 REL606 균주와 재조합 단백질, 바이오연료, 바이오소재 등을 대량 생산하는데 쓰이는 세포공장(cell factory)인 BL21(DE3)의 유전체 서열을 해독하여 'Journal of Molecular Biology'에 표지논문으로 발표하였고, 장기 실험진화에서의 유전체 진화 양상을 규명하여 'Nature'지에 아티클 논문으로 게재하였다.
유전형(genotype)과 표현형(phenotype)의 관계를 밝히는 것은 생명체를 시스템 수준에서 이해하는데 필수적이다. 하지만 유전체 서열 비교만으로는 유전형과 표현형 사이의 관계에 대해 제한적인 정보밖에 제공할 수 없다. 연구팀은 이 논문을 통해 컴퓨터 모델링 기법과 접목한 다중 오믹스 데이터의 비교 분석이 유전체 서열 정보가 해독된 생명체의 형질적 특징을 파악하는 새로운 접근 방식임을 전거하였다.

2. 연구 결과
본 연구에서는 대장균(E. coli) B와 K-12 균주의 차이점을 알아내기 위해 유전체(genome), 전사체(transcriptome), 단백체(proteome), 형질체(phenome)와 같은 시스템 전체 수준에서 여러 측면으로 측정한 지표들의 총체적인 정보를 종합하여 분석한 결과를 정리하였다. 또한 대장균 B 균주의 대사 네트워크(metabolic network)를 유전체 수준에서 재구성하였고, K-12 균주와 비교할 때 B 균주에 특징적인 형질들의 유전적 근거를 in solico complementation test를 통해 동정하였다.
이 시스템 분석(systems analysis)을 통해 밝혀낸 K-12 균주와의 차이점은 B 균주가 우수한 아미노산 생합성 능력과 적은 수의 단백질분해효소, 그리고 편모 부재 등 재조합 단백질을 생산하는데 적합한 특성을 가지고 있다는 것과 단백질 분비 시스템을 두 개나 보유하고 있고 단백질 분비에 유리한 세포벽과 세포외막 구성을 가지고 있는 등 생산된 단백질을 세포 밖으로 배출하는데 유리하다는 것이다. 이에 반해 K-12 균주는 고온에 노출되었을 때 이에 대응하는 유전자를 더 많이 발현하고 몇몇 스트레스 조건에 덜 민감하였다.

3. 연구 결론
초고속 대용량 분석 기술의 발전에도 불구하고, 성격이 다른 여러 오믹스 데이터 세트에서 의미 있는 생물학적 지식을 도출하는 것은 여전히 풀기 힘든 과제이다. 이 연구에서는 다중 오믹스 정보를 통합하고 총체적으로 분석하여 대장균 B와 K-12 균주 사이의 세포 대사와 생리상의 차이점을 밝혔다.
이러한 통합적 시스템 분석 방식은 고해상도의 시스템 전체 수준 정보 및 분석 능력과 더불어 대장균 B와 K-12와 같이 매우 유사한 균주가 어떻게 뚜렷이 구별되는 형질을 보여주는지에 대한 통찰을 가능케 한다. 따라서 생명체의 생리와 대사에 대한 체계적인 이해는 이들의 배양 조건과 재조합 균주를 디자인하는데 필수적이다. 

유전체, 전사체, 단백체 정보를 통합 분석하여 도출한 B 균주의 형질

4. 기타사항
□ 연세대는 생명현상을 본질적으로 이해하기 위해서는 분자생물학, 생화학, 생명공학 등이 함께 어우러지고 나아가 NT, IT, MT 등과 융합된 시스템생물학 연구와 교육이 필요하다는 인식 아래 21세기 생명과학 시대를 주도할 우수한 인재를 양성하기 위해 지난 2008년 이과대학 생물학과와 생화학과 그리고 공과대학 생명공학과를 통합하여 생명과학기술과 의생명 분야가 융합된 생명시스템대학(http://bio.yonsei.ac.kr/)을 설립하였다.
□ 우리나라 생명공학의 메카로도 불리는 생명연(http://www.kribb.re.kr/)은 국내 유일의 바이오전문 정부출연 연구기관으로서 생명현상의 이해와 더불어 보건의료, 농업생명, 바이오소재, 환경에너지 분야의 연구개발을 통해 국민보건 향상 및 바이오산업 발전에 기여하고 있다. 또한 생명연은 국내 최고의 유전체 및 생물정보 연구 전문기관으로서 BT와 IT, NT, CT 등 융합기술 연구개발에도 선도적인 역할을 수행하고 있다.
□ 연구팀 홈페이지
 ○ 미생물유전체정보기지(Genome Encyclopedia of Microbes; GEM) https://www.gem.re.kr
 ○ 시스템생명공학연구그룹(Systems Biotechnology Research Group; SyBiRG) http:// sybirg.kribb.re.kr

 


 용  어  설  명

오믹스(omics)
세포 또는 개체 내에서 발현되는 RNA, 단백질 등 생명현상과 관련된 중요한 물질에 대하여 대사체, 단백체 등 개개의 성격이 아닌 각 통합적으로 분석하여 생명현상을 밝히기 위한 학문
 * 대사체 : 생체 내 특정한 대사작용에 의하여 생성되는 대사물질 전체
 * 단백체 : 세포 또는 개체 내에서 발현되는 단백질의 총합

인실리코(in silico)
컴퓨터 모의실험 혹은 가상실험을 이용하여 생명현상을 연구하거나 설계하는 기술. 미생물의 경우 사이버 생명체인 가상세포 실험을 통하여 연구실에서 수행하는 실험과 동일한 결과를 얻을 수 있음

바이오리파이너리(biorefinery)
식물, 미생물 등 태양에너지를 받는 생명체로부터 생물공학적, 화학적 기술을 이용하여 석유기반제품을 대체할 수 있는 바이오 기반의 화학제품, 바이오연료 등의 물질을 생산하는 기술

시스템생물학(systems biology) 및 합성생물학(synthetic biology)
세포, 조직, 신호전달체계 등 생물학적 시스템들 간의 관계 및 상호 작용을 연구하고 이러한 정보의 통합을 통하여 생물학적 시스템의 작용을 이해하고자 하는 학문 분야를 일컬어 시스템생물학이라고 하며, 기존에 자연 상태에서 존재하는 생물학적 시스템을 새로운 생물학적 시스템을 통하여 설계?제작하거나 인공생명체를 만드는 특정 목적으로 재설계하기 위하여 사용되는 과학기술을 합성생물학이라고 함

mRNA(messenger RNA)
DNA의 유전정보를 리보솜에 전달하는 RNA

 

<논문 원문 보기> 



<김지현 교수> 

1. 인적사항
 ○ 성 명 : 김지현 (45세) 
 ○ 소 속 : 연세대학교 생명시스템대학 시스템생물학과

2. 학력
 ○ 1985~1989  서울대학교 농생물학과 식물병리학전공 학사
 ○ 1989~1991  서울대학교 농생물학과 식물병리학전공 석사
 ○ 1993~1997  Mol. Plant Pathol. Program, Cornell Univ. 박사

3. 주요경력
 ○ 1992~1997  농촌진흥청 경제작물과 농업연구사
 ○ 1993~1996  교육부 국비유학 장학생 (1991 선발)
 ○ 1997~2000  Postdoc. Assoc., Dept. Plant Pathol., Cornell Univ.
 ○ 2000~2012  한국생명공학연구원(KRIBB) 선임연구원, 책임연구원, 센터장
 ○ 2004~2012  과학기술연합대학원대학교(UST) 부교수(겸임), 교수(겸임)
 ○ 2012~현재  연세대학교 생명시스템대학 시스템생물학과 부교수

4. 수상경력 및 주요업적
 ○ UST 2011 우수연구지도상, 2009 우수강의상; 2009 한국생물정보시스템생물학회 온빛상
 ○ 2011 교과부장관상; 2010 KRIBB상 대상; 2009 기초기술연구회 다빈치상 등
 ○ Nature 아티클 논문, Faculty of 1000에서 FFa 19(최상위인 Exceptional)로 평가; 포항공대 생물학연구정보센터 "한국을 빛내는 사람들" 상위피인용논문 선정
 ○ 연구 및 리뷰 논문 70여 편; 국내외 특허 및 프로그램 등록 30여 건 등

<윤성호 박사>

1. 인적사항

 ○ 성 명 : 윤성호 (40세) 
 ○ 소 속 : 한국생명공학연구원  바이오합성연구센터

2. 학력
 ○ 1996  KAIST 화학공학과 학사
 ○ 1998  KAIST 화학공학과 석사
 ○ 2002  KAIST 생명화학공학과 박사

3. 주요경력
 ○ 2003~현재  한국생명공학연구원(KRIBB) 선임연구원
 ○ 2006~2010  과학기술연합대학원대학교(UST) 강사
 ○ 2009~2011  Institute for Systems Biology 박사후연구원 (동기간 KRIBB 무급휴직)

4. 주요업적
Yoon SH, Han MJ, Jeong H, Lee CH, Xia XX, Lee DH, Shim JH, Lee SY, Oh TK, Kim JF. 2012. Comparative multi-omics systems analysis of Escherichia coli strains B and K-12. Genome Biol. 13:R37.
Yoon SH, Reiss DJ, Bare JC, Tenenbaum D, Pan M, Slagel J, Moritz RL, Lim S, Hackett M, Menon AL, Adams MW, Barnebey A, Yannone SM, Leigh JA, Baliga NS. 2011. Parallel evolution of transcriptome architecture during genome reorganization. Genome Res. 21:1892-1904.
Hong JW, Kim JF, Oh TK, Yoon SH. 2011. Microfluidic system for biological, chemical, and biochemical assessments. United States Patent 7,906,074.
Barrick JE, Yu D-S, Yoon SH, Jeong H, Oh TK, Schneider D, Lenski RE, Kim JF. 2009. Genome evolution and adaptation in a long-term experiment with Escherichia coli. Nature 461:1243-1247.
Nam D, Yoon SH, Kim JF. 2007. Ensemble learning of genetic networks from time-series expression data. Bioinformatics 23:3225-3231.
Yoon SH, Park YK, Lee S, Choi D, Oh TK, Hur C-G, Kim JF. 2007. Towards pathogenomics: a web-based resource for pathogenicity islands. Nucleic Acids Res. 35:D395-D400.
Yoon SH, Hur C-G, Kang HY, Kim YH, Oh TK, Kim JF. 2005. A computational approach for identifying pathogenicity islands in prokaryotic genomes. BMC Bioinformatics 6:184.

 



 


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