Welcome!
의생명 데이터 과학 실험실 (Biomedical Data Science Laboratory, BDSL)은 유전자 서열 정보, 유전체 서열 정보, 단백질 구조 정보, 약물 결합 정보 등 다양한 생물학적 데이터를 분석하여 생명 현상을 연구하는 공간입니다. 방대한 데이터를 수집하고, 정리하여 분석을 위한 dataset을 구축하고, 해당 데이터로부터 생물학적 지식을 도출해 낼 수 있는 전산학적 분석 방법을 개발하고 있습니다. Metagenome을 비롯한 multi-omics 분석을 통해 inflammatory bowel disease (IBD)와 같은 질병의 원인을 탐구하고 있습니다. 또한 효소-기질 상호작용 분석을 통해 약물의 기능을 분석하고 효소의 성질을 개선하는 연구도 진행합니다. 전북대학교 자연과학대학 생명과학부 분자생물학전공 소속이며, 2022년 3월 부터 홍승표 (조교수)가 운영하고 있습니다.
대학원생과 학부연구생을 모집 중입니다. 생명 현상에 대해서 관심 많은 학생들의 연락을 기다리고 있습니다. 생물학 전공자, 전산 전공자 모두 환영합니다!
연구실 지원
News
Research
BDSL은 생명 현상(Biological phenomena)과 관련된 데이터를 분석하여 그 안에 숨겨져 있는 생명 현상의 원리를 데이터 분석을 통해 탐구하는 연구실입니다. 연구 분야는 아래에 간략하게 정리하였습니다. 보다 자세한 정보는 Research Page를 참고해주세요. 연구 결과물은 Publications Page에서 확인할 수 있습니다.
Keywords: Bioinformatics, Genomics, Structural bioinformatics, Cheminformatics, Big data, Machine learning, Artificial Intelligence
생물학 빅데이터 분석 (Biological big data analysis)
최근 생명공학 기술의 발전으로 생명 현상에 대한 정보가 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 특히 유전 물질인 DNA의 염기 서열을 결정하는 Next Generation Sequencing (NGS) 기술의 등장으로 핵산 서열 정보가 급증하고 있습니다. 개인이 지닌 유전 정보 전체를 분석하여, 개개인이 가진 유전적 변이를 찾을 수 있습니다. 개별 환자의 암세포가 특이적으로 발현하는 유전자를 분석할 수 있고, 이러한 정보를 이용하여 환자 맞춤 치료법을 제시하는 방법을 개발하려는 시도가 많이 이루어지고 있습니다. 이러한 연구를 하는 학문 분야를 유전체학(genomics), 전사체학(transcriptomics)라 합니다. BDSL은 각종 omics 데이터를 분석하여 생물학적, 의학적 문제를 해결하기 위한 연구를 진행합니다. 대학, 병원, 연구소, 기업들과 데이터를 분석하는 연구를 같이 진행합니다.
개별 연구에서 생산하는 데이터의 양도 많아졌지만, 생물학 연구에서는 이런 데이터를 공유하는 일도 활발히 진행되고 있습니다. 미국 NCBI(National Center for Biotechnology Information)을 중심으로 전 세계에서 생산하는 생물학적 연구데이터가 수집되고 공유되고 있습니다. 이렇게 분산적으로 생산된 정보가 한 곳에 모이고, 그 전체 데이터를 분석하려는 시도는 생물학 빅데이터 연구(Biological bid data analysis)를 가능하게 하였습니다. BDSL은 이런 공개된 big data를 분석하여 생명 현상을 설명하는 연구를 수행합니다.
단백질 구조 정보에 기초한 생명 현상 이해
단백질은 세포가 필요한 새로운 물질을 합성하거나 세포 내,외부와 신호를 전달하는 과정을 실제로 수행하는 물질입니다. DNA의 유전 정보가 전사와 번역 과정을 거처 단백질을 형성해야 비로소 그 유전 정보가 발현되고 실체화하여 기능하는 것입니다. 따라서 유전자의 기능을 이해하기 위해서는 단백질의 구조를 이해해야 할 필요가 있습니다.
BDSL에서는 단백질의 구조를 분석하여 유전자의 기능을 분석하고, 더 나아가 유전자 변이에 의해서 단백질의 구조에 어떤 변화를 줄 수 있는지 유추하고 이를 통해 변이가 생체에 미치는 영향을 분석합니다. 단백질의 구조에 대한 정보는 Protein Data Bank (PDB)라는 단백질 구조 빅데이터를 이용해서 수행하고, 유전자 변이에 대한 정보는 ClinVar와 같은 빅데이터를 이용하여 분석할 수 있습니다.
많은 단백질은 화합물의 화학 반응을 촉진합니다. 단백질의 기능을 이해하기 위해서는 단백질과 화합물의 결합을 이해해야 합니다. BDSL에서는 전산학적 방법을 이용하여 단백질-화합물 결합 구조를 분석하는 연구를 진행합니다. 이러한 연구를 통해 단백질의 기능을 이해할 수 있습니다. 그리고, 단백질의 기능을 조절하는 새로운 화합물을 만들 수도 있습니다. 즉, 신약 개발을 돕는 연구를 합니다. 역으로 단백질의 구조를 변경하여 특정한 화합물을 생산하는 새로운 효소를 설계하는 연구도 하고 있습니다.