I.

비만 연구를 위한 유전정보 통합 데이터베이스

Integrated Database of Genetic Information for Obesity Research

Hyun-Jin Kim1, Jun-Hyung Park1, Seung-Won Lee1, Byeong-Chul Kang2,  Sang-Yeoup Lee3, Kwang-Baek Kim4, Cheol-Min Kim1,5

1Interdisciplinary Program of Bioinformatics, Pusan National University, 1

asever@pusan.ac.kr,  jhpark98@pusan.ac.kr, user@pusan.ac.kr

2Devision of Applied Bioengineering, Dongseo University, bckang@dongseo.ac.kr

3 Dept. of family medicine, Pusan National University Hospital, sylee@pusan..ac.kr

4Dept. of Computer Engineering, Silla University, gbkim@mail.silla.ac.kr

5Department of Biochemistry,College of medicine, Pusan National University, kimcm@pusan.ac.kr

Abstract: In the study of the obesity, it is very rare that one entity, whether it is congenital or acquired, is the prime cause for the obesity and obesity-related phenotype. Therefore, we should understand not only all of the entities involved in the obesity and obesity-related phenotypes, but exactly their interrelations as well. The obesity is caused by the multiple causes, so we need to research into it with comprehensive access, not to be limited with the particular factors, and we need to make use of lots of online data in progress or progressed. Although there are lots of  obesity-related database, it is difficult to get the information such as the interrelation of genes, symbols or the regulating system in the body. Also, it is difficult to gathering the information scattered online. In order to provide the comprehensive information for the research into the obesity, we have designed the integrated database by referring to about 10-related databases, and implemented the web-interface of convenient search functions giving the researchers a starting point to research into the obesity in a variety of aspects.

Keyword: obesity, integrated database,  genetic information for obesity research

배 경

비만(obesity)이란 피하지방을 비롯한 체내 지방 권장량이 비정상적으로 많아진 상태를 의미하며, 원인으로는 식습관, 생활습관 등의 환경적인 요소, 심리적 요소, 유전, 내분비 장애 및 에너지 대사의 불균형 등이 알려져 있다.[1,2] 더욱이 비만은 심혈관 질환, 당뇨병, 고혈압, 각종 암, 담낭계 질환 및 호흡기 질환 등 다양한 비 전염성 질환의 주요 원인인 것으로 나타나고 있다.[3,4]

비만과 비만 관련 표현형들은 선천적이든 후천적이든 하나의 엔터티(entity) 가 원인이 되는 경우는 극히 드물다. 따라서 비만과 비만관련 표현형의 발생에 관여하는 모든 엔터티 뿐 아니라 이들간의 상호 연관관계에 대해서도 정확한 이해와 포괄적인 접근이 필요하다[5].

현재 비만에 관련된 많은 공개된 데이터베이스가 존재한다. 하지만 유전자나 심벌들간의 상관관계를 연구하거나 인체 내 조절 기작들을 연구하기 위해서는 몇 개의 다른 공개 데이터베이스를 거쳐야만 연구자가 원하는 정보를 획득할 수 있는 어려움이 있고 때로는 온라인 상에서 흩어져 있는 정보를 획득하지 못하는 문제가 있다.

Fig 1.  Multifactorial Diseases

II. 구 현

본 연구에서는 비만 연구자들을 위해 비만관련 데이터베이스를 통합하여 한꺼번에 검색할 수 있도록 하고, 연구자 특성에 맞는 세분화된 분류를 통하여 신속히 검색할 수 있도록 지원하기 위한 웹 기반 통합 검색 시스템을 구현한다.[6]

1.  시스템 구성 및 개발환경

본 시스템의 개발은 Windows XP 운영체제를 가진 펜티엄 4 서버에 MySQL DBMS를 이용하여 통합 데이터베이스 시스템을 구현하였다. 또한 본 논문에서는 웹 기반으로 구현되므로 Apache web server 1.3.22 버전을 사용 하였으며, 인터페이스간의 통신은 PHP(Hypertext Preprocessor)를 사용하여 구현 하였다. 전체 시스템은 통합 메타 정보 관리, 질의 관리기, 연동기 및 결과 관리기로 구성되어 있다.

2.  데이터베이스 설계 및 구현

기초적인 생물학적 데이터를 수집하기 위해서 GenBank, EMBL, HGNC, GDB, Swiss-Prot, UniGene, GO, KEGG, BIND, OGMDB, OMIM, HPRD 등의 주요 생물정보학 데이터베이스를 사용하였다. 통합 데이터베이스를 구축하는데 뼈대가 되는 기본자료는 OGMDB 데이터베이스의 약 600 여

Fig 2. Construction process for the integrated datebase

테이블명	설명
EntityInformationTB	개체의 기본정보 입력 테이블
NomenclatureTB	개체명 정보 테이블
GenomicContextTB	유전적 위치정보를 수집
SequenceInformationTB	서열 정보 수집
SNPinformationTB	SNP 정보 수집
DiseasesTB	질병관련정보
GeneOntologyTB	GO의어느 범주에 속하는지에 대한 정보 수집
ExpressionNLocalNInteractionTB	Interacting entity, localization 정보, 인체 조직내 발현장소 등을 검색하기 위한 가공테이블
InteractionTB	분자들의 상호작용에 대한 정보 수집
PathwayTB	생화학적 대사경로에 대한 정보 수집
ComparativeTB	개체의 동물모델에 해당하는 정보 수집
PositionalCandidateGeneTB	Candidate gene을 밝히기 위한 정보 수집
ExternalLinkTB	자세한 정보 제공을 위해 외부 데이터베이스 접근시 엔트리정보
ClassificationTB	본 논문에서 생성한 범주 중 어느 범주에 속하는지에 대한 정보 수집

Table 1. Integrated Database table list

개 gene, marker, 그리고 locus를 기준으로 엔터티 목록을 만들었고 각각의 정보는 Fig2 와 같은 순서로 구축하여 전체 14개의 테이블로 비만관련 유전정보 통합데이터베이스를 구축하였으며, 각 테이블의 내용은 Table 1rhk 같이 정리할 수 있다.

3.  통합검색시스템

본 검색 시스템에서 지원하는 질의문의 형태는 크게 single-word, multiple-word, wildcards, boolean operators 의 결합으로 이뤄진다. single-word는 한 개 단어로 이뤄진 질의 문을 의미하며 대표적인 질의는 U43168과 같은 unique identifier 검색이다.

Common Search는 선택한 질의 대상 데이터 필드에 상관없이 통합 검색하는 것을 의미 한다.

Class Search는 각 클러스터에 속한 엔터티들의 주석정보를 이용하여 공통 생물학적 의미를 추출할 수 있도록 되어 있다. 생물학적 개체의 기능적인 분류에 따라 다양한 관계가 존재하므로 이들 클래스를 파악하기 위해 다양한 분류 목록을 이용한 검색을 제공한다.

각 검색의 결과로 entity information report를 보여주는데 이것은 각각의 ‘omic’ information[7] 을 통합하여 보여주고, 부분별 상세정보는 해당 사이트로의 링크를 사용하여 정확성을 보장받을 수 있다.

III. 결 과

구현된 시스템을 이용하여 비만관련 정보 검색을 실행해 본 결과이다. Fig 3은 Search 메뉴로 accession number 필드에 “Q9NPC4”키워드를 입력하여 검색을 한 결과를 엔터티 정보 리포트 페이지에 보인다. 검색된 엔터티에 대하여 general information, nomenclature, gene ontology, sequence, genomic context, expression, localization, interaction, pathway, SNP information, diseases, homology, candidate genes, reference, external links 라는 부분별로 통합된 정보를 제공하고 있다.

Fig 4는 Common classification 메뉴로서, 인체 기관 중 비만관련 엔터티들이 많이 발현되는 장소의 목록이 디폴트로 나타난다. 발현 장소 중에 간을 선택하였고, 간에서 발현되는 엔터티 목록과 그 엔터티가 발현되는 다른 인체 발현장소를 알 수 있도록 정보를 제공하고 있다.

Fig 5의 Subjective classification 메뉴에서는 최근 연구 동향을 고려하여 주관적인 범주를 생성 시켜놓았다. “Leptin”이라는 키워드로 분류검색을 할 경우 cause & effect 부분에서는 adipokines 범주에 포함되어 있음을 보였고, monogenic obesity와 주요 biochemical processes의 몇몇 연구에 “Leptin”이 포함되어 있음을 보여줌으로써 관련연구로의 접근이 가능하다.

Fig 3.  Search & Entity information report

Fig 4.  Common Classification Search & link to Entity

본 연구에서 개발한 시스템의 장점은 다음과 같다.

□ 본 연구에서 개발된 통합 검색 시스템을 사용하면 복잡하고 이질적인 다양한 정보들을 한 곳에서 빠르게 획득할 수 있다.

□ 다양한 그래픽 뷰어로 결과를 제공하여, 바이오 데이터와 의료데이터의 상관 정보 및 통합 분석 시 사용자가 시각적으로 인지할 수 있도록 해준다.

□ 유전자 혹은 특정 단백질 연구에서 그 개체가 포함된 여러 생물학적 의의가 있는 분류까지 다양한 연구 접근이 가능하다.

□ 본 연구에서 개발된 통합 검색 시스템에서는 관련 레퍼런스의 경우, Pubmed에서 직접 쿼리를 던진 결과를 페이지에 가져옴으로써 최신 연구 자료를 볼 수 있다.

Fig 5.  Subjective Classification Search

IV. 결 론

본 논문에서는 비만 연구자들이 비만 관련 정보를 검색할 수 있도록 지원하기 위해, 비만 관련 데이터베이스를 링크 기반으로 통합 하였다. 연구자가 하나의 데이터 자원을 찾으면 거기에 있는 하이퍼링크를 따라 연결되어 있는 정보를 계속 검색해가는 과정을 거쳐 원하는 정보를 찾을 수 있도록 웹 기반의 검색 서비스를 개발하였다.

본 논문에서 개발한 시스템은 통합 메타 정보 관리기, 질의 관리기, 연동기 및 결과 관리기 등 4개의 블록으로 나뉘어 진다. 이 시스템은 비만을 연구하는 데 필요한 방대하고 이질적인 데이터들을 한 곳에 모아 통합 검색을 지원함으로써, 생물학 관련 기초연구나 신물질 개발에 필요한 제반 지식을 빠르게 획득할 수 있게 되어 속도 경쟁으로 치닫고 있는 생명공학 분야의 연구에 도움을 줄 것으로 기대된다.

Acknowledgements

본 연구는 바이오그린 21 사업의 지원에 의하여 이루어진 것임.

참고문헌

1.  Campion J, Milagro FI, Martinez JA. Genetic manipulation in nutrition, metabolism, and obesity research. Nutr Rev. 2004;62(8):321-30. Review.

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3. Challis BG, Yeo GS. Past, present and future strategies to study the genetics of body weight regulation.  Brief Funct Genomic Proteomic. 2002;1(3):290-304. Review.

4. Brockmann GA, Bevova MR. Using mouse models to dissect the genetics of obesity. Trends Genet. 2002;18(7):367-76. Review.

5. Palou A, Serra F, Bonet ML, Pico C. Obesity: molecular bases of a multifactorial problem. Eur J Nutr. 2000;39(4):127-44. Review.

6. 유성준, 김용국, 박성호, 박선희. 웹 서비스 기반 바이오 정보 통합 기술 동향. 데이터베이스연구, 2003. 제19권 제1호.88-97

7. Ge H, Walhout AJ, Vidal M. Integrating 'omic' information: a bridge between genomics and systems biology. Trends Genet. 2003;19(10):551-60. Review.

8. Ashburner M, Ball CA, Blake JA, Botstein D, Butler H, Cherry JM, Davis AP, Dolinski K, Dwight SS, Eppig JT, Harris MA, Hill DP, Issel-Tarver L, Kasarskis A, Lewis S, Matese JC, Richardson JE, Ringwald M, Rubin GM, Sherlock G.. Gene ontology: tool for the unification of biology. The Gene Ontology Consortium. Nat Genet. 2000;25(1):25-9.

9. Perusse L, Rankinen T, Zuberi A, Chagnon YC, Weisnagel SJ, Argyropoulos G, Walts B, Snyder EE, Bouchard C. The human obesity gene map: the 2004 update. Obes Res. 2005;13(3):381-490.

10.Hackl H, Maurer M, Mlecnik B, Hartler J, Stocker G, Miranda-Saavedra D, Trajanoski Z. GOLD.db: genomics of lipid-associated disorders database. BMC Genomics. 2004 ; 10;5(1):93.