| 초록 |
□ 연구개요 지구상 진균(fungi)의 종은 150만 이상에 이를 것으로 추정되며 동물, 식물, 곤충을 포함하여 광범위한 숙주를 감염함. 일부 병원성 진균은 그들의 숙주에 병독성을 발현하여 크거나 작은 병해를 유발하는데 이때, 마이코바이러스(mycovirus)의 감염으로 진균의 병독성에 변화(저독화 또는 과독화)가 발생할 수 있다고 알려짐. 본 연구에서는 생명정보학적 전산 분석 기법을 활용하여 이를 진균 숙주에 적용시켜 탐색하고자 하였으며, 이를 위해 데이터 수집과 DB 구축, 그리고 분석 알고리즘에 적용하기 위한 데이터마이닝과 스키마 설계가 이루어졌음. 또한, 네트워크 시각화를 통해 진균과 마이코바이러스사이의 감염 역학 관계를 확인하였고, 최종적으로는 진균 병독성 조절 효과와 연관한 바이러스 서열 내 유의 영역 및 유전자 정보 추출 연구가 수행되었음. □ 연구 목표대비 연구결과 본 연구과제는 1) 진균 감염 마이코바이러스에 대한 데이터 수집의 어려움과 계통학적 분류 체계의 복잡성을 개선하는 동시에 최신 정보를 반영함으로써 현시스템의 부족함을 보완하고, 2) 진균-마이코바이러스 상호작용과 감염 역학 관계를 파악함으로써 바이러스의 숙주 차별성 여부를 탐색하며, 3) 진균 병독성 제어와 연관한 분자생물학적 유의 영역 및 유전자 정보를 추출하는 것을 연구목표로 설정함. 이에 대한 연구결과로 첫째, MySQL 스키마 설계와 데이터마이닝으로 가공된 데이터를 활용하여 마이코바이러스 대상의 데이터베이스(mycoVDB)를 구축하였고, 이때 분류체계의 최신화와 정립에 중점을 두었음. 둘째, 네트워크 시각화를 통해 바이러스와 숙주 간 감염 역학관계를 파악하였고, 이를 통해 주요 진균 종(Botrytis cinerea, Sclerotinia sclerotiorum, Sclerotinia nivalis)과 다수의 진균을 감염하는 주요 바이러스 목록을 확보하였음. 네트워크는 100여 개의 서브 네트워크 형태로 생성되었고, 35개의 구성요소를 가진 네트워크가 가장 규모가 큰 것으로 확인되었음. 일부 마이코바이러스(예: Sclerotinia sclerotiorum mitovirus 2, Sclerotinia sclerotiorum hypovirus 2)는 하나 이상의 숙주를 감염하는 것으로 나타남. 셋째, 바이러스 서열 내 특정 영역(RdRP의 palm domain의 GDD motif)에서의 변이체 유형(GDNQ, ADD, ...) 탐색에 활용하기 위해 문자열 매칭 알고리즘(BF, BM, KMP)을 도입하였고, 사전성능평가에서 가장 우수한 결과를 보여준 BM 알고리즘을 dsRNA 마이코바이러스 분류군 전체에 적용하여 변이체 분포를 총체적으로 확인하였음. 변이체 유형을 개별적으로 모두 추출한 후 구체적으로 확인한 결과 다른 그룹(비분절(-)ssRNA)의 일반형인 GDNQ 변이 유형이 의미가 있는 것으로 추정되었으며, 이것이 과독화 조절 효과를 보고한 마이코바이러스 그룹에서 상대적으로 유의한 특성으로 확인됨에 따라 이에 기반하여 독성 조절 기작과의 연관성을 제공하였음. □ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성) 연구개발성과를 바탕으로 병원성 진균의 병독성을 하향 제어하는 마이코바이러스의 기작을 식물 병충해에 대한 생물학적 제어제 개발이나 인간 질병(진균증) 치료를 위한 의학·임상 연구에 활용할 수 있을 것으로 기대함. 특히, 면역력 저하 환자를 비롯한 진균 감염 질환자 대상 연구에 중요한 정보를 제공할 수 있을 것으로 보임. 또한, 마이코바이러스는 인간을 대상으로 실현할 수 없는 다양한 연구 주제에 대한 연구모델로 활용될 수 있기 때문에 상당한 학술적 가치를 보유하고 있으며 예를 들어, 개체 간 공생관계를 이해하기 위한 연구나 유전형-표현형 관계를 규명하는 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대함. (출처 : 연구결과 요약문 2p) |
