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성민경
성민경(Min Kyung Sung) 저자 이메일 보기
KAIST
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Selected heterozygosity at cis-regulatory sequences increases the expression homogeneity of a cell population in humans
1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드

지금까지 NGS 기술의 발달로 유전체, 전사체, 후성유전체 등의 방대한 생물 정보들이 축적되고 있고 이를 통해 그 전에는 알 수 없었던 생물학적 지식들이 쏟아져 나오고 있습니다. 데이터가 생산 된 실험 배경 및 생물학적 이해를 바탕으로 대용량 데이터를 다룰 수 있는 전산 및 통계학적 도구를 갖추고 있다면 연구자들에게 이미 공개되어 있는 수 많은 데이터들에서 새로운 관점으로 새로운 의미를 찾을 수도 있다는 것이 이 분야의 매력인 것 같습니다.

본 연구에서는 기존에 공개 되어 있는 데이터를 진화적 관점으로 분석하여 인간에게 유리하게 작용해 온 새로운 메커니즘을 발견하였습니다. 진화적으로 생존과 번식에 유리한 유전 정보는 살아남아 인류에서 차지하는 비율이 점점 커지고 불리한 유전 정보는 도태되어 현대 인류에서 찾아보기 어려워 지는데 이 간단한 관점으로 현존하는 인류의 유전 정보를 살펴본다면 그 동안 우리에게 이롭게 작용해 온 유전 정보들을 확인할 수 있습니다. 1000 genome project를 통해 생산 된 약 2,500명 현대인의 유전체 정보를 분석해 본 결과 면역 기능에 관련된 유전자 조절 부위의 유전적 다양성이 매우 높게 유지되어 온 것을 확인하였습니다. 그 메커니즘을 알기 위하여 다양한 유전체 데이터 및 후성유전체 데이터들을 살펴보았고, 이를 통해 유전자 발현량 조절과는 상관없이 면역 세포 집단 사이의 발현 노이즈를 줄이는 방향이 이롭게 작용했을 것이라는 가설을 세우게 되었습니다. 이를 single-cell 전사체, 후성유전체 데이터 분석 및 수학적 시뮬레이션을 활용하여 검증하였습니다.

2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁 드립니다.

저는 현재 카이스트 바이오 및 뇌공학과의 OMICS 연구실 (http://omics.kaist.ac.kr/) 에서 박사 과정으로 연구를 수행하고 있습니다.

저희 연구실은 대량의 유전체 및 후성유전체, 전사체 등의 생물학 데이터를 바탕으로 암을 포함하여 다양한 복합 질환의 유전적 메커니즘, 유전자 조절 네트워크, 집단 유전학과 이를 통한 현생 인류 진화의 연구 등 다양한 주제에 대해 연구를 수행하고 있습니다. 학생들이 자발적으로 여러 스터디 그룹들을 진행하고 있을 정도로 배움에 열정적인 학생들이 많고 지도 교수님 또한 연구에 아낌없는 조언과 지원을 해주십니다.

3. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?

저의 경우 분자 생물학 전공으로 학부를 졸업하였고 석사 과정 동안에는 단백질 구조 연구실에서 원자 수준의 3차원 단백질 구조 정보를 얻기 위해 단백질을 순수하게 정제하고 결정화하는 실험을 주로 수행하였습니다. 그러던 중 인간의 눈과 손으로 하나하나 살펴볼 수 없을 정도로 방대한 생물 정보를 컴퓨터를 사용하여 분석하는 생물 정보 분야에 관심을 가지게 되었고 석사 졸업 후 국가생명연구자원정보센터(KOBIC)에서 석사 후 연구원으로 일하기 시작하면서 프로그래밍 언어나 관련 통계 공부를 뒤늦게 시작했습니다. 같은 데이터를 가지고도 더 적합한 도구로 더 올바른 해석을 할 수 있는 연구자가 되기 위해서 지금도 계속 공부를 하고 있고 앞으로도 공부할 것이 많은 것 같습니다. 생물 정보 분야가 생물학적, 전산학적, 통계적 지식이 다 요구되는 분야이긴 하지만 꼭 그 능력들을 다 갖추고 있는 사람만 시작할 수 있는 분야는 아니라고 생각합니다. 전산, 생물, 통계 등 각자의 전공에 뿌리를 두고 있는 다양한 연구자들이 모여 자유롭게 지식을 공유하고 함께 배우고 연구하는 분야이기 때문에 지식을 공유하려는 자세와 새로운 지식을 받아들이는 데 제한을 두지 않는 자세가 중요하다고 생각합니다.

4. 연구활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?

개인적으로 앞으로는 실제 질병으로 고통 받고 있는 환자의 생물 정보(유전 정보뿐 만 아니라 웨어러블 디바이스 정보 등)를 분석하여 정밀 진단에 활용하고 치료 방안을 제시할 수 있는 분야에서 경험을 쌓고 기여해 보고 싶습니다.

5. 다른 하시고 싶은 이야기들....

지금까지 연구하는 과정에서 놀라운 통찰력을 보여 주시고 지도해 주신 최정균 교수님과 또한 항상 옆에서 많은 조언들을 아낌없이 해 주시는 OMICS 연구실 구성원들께 깊은 감사의 말씀을 드립니다. 이 기회를 빌어 부족한 저에게 연구 활동의 기본적인 자세를 지도해 주신 부산 대학교 장세복 교수님과 박소영 박사님, 황은영 박사님 등등 연구실 선배님들, 이 전에 국가생명연구자원정보센터 (KOBIC) 에서 일하는 동안 많은 지도를 해 주시고 지식과 노하우를 공유해 주신 이상혁 교수님, 김상철 박사님, 박찬이 박사님, 이윤경 박사님, 안선주 언니, 김소라에게도 감사의 말씀을 전하고 싶습니다. 마지막으로 언제나 저를 응원해 주시고 믿어 주시는 가족들과 저의 정신적 지주이자 곧 남편이 될 존경하는 황성원 오빠에게 감사의 말을 전합니다.
 등록일 2016-08-22
Category: Biotechnology, Microbiology, Genetics
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