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보안레벨을 올릴 수 있는 간단한 방법

당사는 생물정보 컨설팅 전문 회사로서 생물정보 분석 및 컨설팅, SI 사업을 수행하고 있습니다. 이러한 일을 함에 있어 고객의 요청사항을 충족시키는 것 뿐만 아니라 고객의 정보를 안전하게 지켜내는 것 또한 중요한 사항입니다. 저는 SI사업과 분석 파이프라인 개발 일등을 하며 보안의 중요성을 깨닫고 보안에 관련된 자료들을 찾아보고 세미나를 참석했습니다. 오늘은 이 중 우리 개인의 보안이라는 것에 대해 이야기를 해보고자 합니다.

컴퓨터와 스마트폰은 현시대를 살아가기 위한 일상생활의 필수 매체가 되었습니다. 컴퓨터를 사용하여 일도 하고 개인적인 취미 생활도 즐기고 인터넷 뱅킹을 통해 금용거래도 합니다. 이렇게 우리의 생활을 편리하게 만들어주는 컴퓨터, 하지만 누군가는 이 컴퓨터를 통해 우리의 소중한 개인 정보 등을 노리고 있다는 사실, 알고 계십니까?

한국인터넷진흥원(http://www.kisa.or.kr/)에 따르면 2014년 2월 한달 간 악성코드 탐지 87,508건, 해킹사고 접수 1,654건 등 해킹관련 사고들이 끊임없이 일어나고 있습니다. 이것은 한국인터넷진흥원에 의해 조사된 통계일 뿐이며 얼마나 더 많은 사건 사고들이 있을지 모릅니다.


<표1> 악성코드 감염 탐지 현황 - 2014년 2월 인터넷 침해사고 대응통계(한국인터넷진흥원)


<표2> 해킹사고 접수처리 현황 - 2014년 2월 인터넷 침해사고 대응통계(한국인터넷진흥원)

이외에도 우리는 뉴스 등을 통해 많은 보안관련 사고들을 접하고 있습니다. 올해 초부터 계속 이슈가 된 여러 업체들의 개인정보 유출 사고 사례들 뿐만 아니라 어나니머스(Anonymous, 국제적인 해커조직)의 해킹 예고, 인터넷 뱅킹관련 해킹 또는 개인의 사생활이 해킹되어 손해를 본 일 등 많은 사고 사례들을 접하고 있습니다.


<그림 1> 뉴스 검색 결과

이러한 보안 위협들로부터 우리의 소중한 정보들을 지키려면 어떻게 해야 할까요? 우리가 간단하게 할 수 있는 보안레벨을 올릴 수 있는 방법을 소개하고자 합니다.


PC 보안 레벨 올리기

1. 백신 프로그램 설치

항상 컴퓨터에는 백신 프로그램을 설치하고 최신 DB 업데이트 및 실시간 감시 기능을 켜놓아야 하며 정기적인 검사를 진행해야 합니다.

2. 모르는 첨부파일은 절대 열지 않기

이메일이나 기타 메신저 등으로 오는 첨부파일은 열어보지 않습니다. 또한 블로그나 까페 등에서 함부로 파일을 다운받아 실행하시면 안됩니다. 각종 프로그램 다운로드 시(예: 압축프로그램, PDF 뷰어 등) 공식 사이트를 통해 다운로드 해야합니다. 이미지나 각종 문서 파일등에 악성코드를 숨겨서 공격 하는 것은 크래커들이 즐겨 사용하는 수법입니다.

3. 최신 보안패치 적용

윈도우 업데이트 및 각종 프로그램 업데이트를 빼먹지 말고 하시는 것이 좋습니다. 귀찮다고 업데이트를 안 하실 경우 보안 위협에 노출되게 됩니다.

4. 공인인증서 등은 안전하게 보관

공인인증서를 보관할 때는 USB, 보안토큰 등을 사용하여 보관하거나 암호화 프로그램을 통해 보관하는 것이 좋으며 보안카드, 비밀번호 등을 파일로 보관하지 않는 것이 좋습니다.

5. PC방 과 같은 공개된 장소의 PC 사용 시 주의할 것

공개된 장소 내 PC에서의 이메일 확인 등은 가급적 삼가며 확인 후 반드시 로그아웃을 해야 합니다.

6. 비밀번호는 어렵게 만들어 주기적으로 변경할 것

비밀번호는 최소 8자리 이상 대소문자, 숫자, 특수 문자 등을 섞어 만드시는 것이 좋으며, 주기적으로 변경해 주는 것이 좋습니다.


스마트폰 보안 레벨 올리기

1. 의심스러운 애플리케이션 다운로드 하지 않기

2. 신뢰할 수 없는 사이트 방문하지 않기

3. 발신인이 불명확하거나 의심스러운 메시지 및 메일 삭제하기
- 이메일이나 문자메시지에 있는 URL은 신중하게 클릭해야 합니다.

4. 스마트폰용 백신 프로그램 설치하여 실시간 감시 및 정기검사 하기

5. 스마트폰 플랫폼의 구조를 임의로 변경하지 않기(예: 탈옥, 루팅)

6. 운영체제 및 백신프로그램을 항상 최신 버전으로 업데이트하기

7. 스마트폰이나 인터넷에 금융정보를 저장하지 않기

8. 출처가 불분명하거나 보안설정 없는 무선 랜(Wi-Fi)사용 시 주의하기
- 공개된 무선 랜을 사용할 경우 도청을 당할 수 있어 자신의 개인 정보가 유출될 수 있습니다. 공개된 무선 랜을 사용하여 이메일을 확인하거나 인터넷 뱅킹을 하는 것은 삼가야 합니다.


안드로이드 스마트폰 무료 백신 소개

안드로이드 스마트폰 사용자를 위한 백신을 소개합니다. (아이폰의 경우 iOS의 폐쇄적인 구조로 기본 보안기능이 높으며, 앱스토어에 등록하기 위해서는 애플 본사의 심의를 거쳐야 하기 때문에 백신 프로그램이 안드로이드에 비해 적으며 거의 유료 어플로 존재합니다.)

1. V3 Mobile Plus

AhnLab의 유명한 백신 프로그램인 V3의 모바일 버전입니다. 국내 인지도면에서 가장 높으며 부가기능과 기본적인 항목에 대해서 높은 평가를 받고 있습니다. 2.1 버전에 대해서 AV-TEST.ORG 의 백신 테스트에서도 높은 점수를 받고 있습니다.
Download

2. Avast! Mobile Security


국내에도 많이 알려진 Avast의 모바일 백신으로 바이러스와 악성코드 및 스파이웨어 차단외에도 도난 방지, 휴대전화 추적 등의 기능을 가지고 있습니다.
Download

3. Lookout Mobile Security



모바일 백신으로 많은 사용자 층을 가지고 있으며 바이러스와 악성코드 및 스파이웨어 차단외에도 도난 방지, 휴대전화 추적 등의 기능을 가지고 있습니다.
Download

이 외에도 알약, Kaspersky, TrustGO 등의 백신 프로그램이 있으니 하나의 백신은 꼭 설치 하시기 바랍니다.

지금까지 일상생활 속에서 보안을 지킬 수 있는 방법들을 알아 보았습니다. 위의 몇 가지 간단한 방법을 실천하면 보다 안전한 컴퓨터 생활을 하실 수 있을 것입니다.

기억하세요. 보안은 선택이 아니라 필수입니다.



작성자 : Codes사업부 Research실 이경표

Posted by 人Co

2014/05/13 14:53 2014/05/13 14:53
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[모집분야] 생물정보 컨설턴트(신입/경력)

[업무내용]
1. 생물정보 교육컨설팅 및 제반업무
2. 생물정보 마케팅 업무 지원(학회, 행사 등)
3. 기타 일반업무

[채용형태]
1. 정규직(신입/경력) 0명
 1) 신입 : 인턴계약직 6개월 후 검증통과자 정규직 전환
 2) 경력 : 수습계약직 3개월 후 정규직 전환

[자격요건]
1. 석사 이상의 생물학 관련 전공자(분자생물학 실험 유경험자 우대)
2. 프레젠테이션(발표) 능통자
3. 생물정보 소프트웨어 사용 경험자 우대
4. 영어회화 및 작문/독해 가능자
5. 운전 가능자 우대, 운전 면허 필수
6. 해외여행에 결격사유가 없는자
7. 경력지원의 경우 생물정보 분야 경력 3년 이상

[채용일정]

1. 서류전형 : 2014.04.02 (수) ~ 2014.04.14 (월)
2. 면접전형 : 2014.04.23 (수) - 서류전형 합격자에 한하여 개별 통지
3. 최종 합격자 발표 : 2014.04.25 (금)
4. 입사예정일 : 2014.05.07 (수)

[제출서류] 

- 입사지원서 및 자기소개서 : 당사 양식(파일명 : ‘입사지원서_성명.docx’으로 저장)
- 서류전형 합격자는 PPT(자기소개, 업무중심, 5분분량)

[전형방법]
1차 서류전형
2차 면접전형(서류전형 합격자에 한하여 개별통보)
     면접 시 자기소개(5분 분량 PT준비) 발표 포함

[근무환경]

- 주5일 근무
- 4대 보험
- 퇴직연금
- 경조사휴가 및 경조금 지원
- 성과급, 석식제공
- 자기계발지원

[기타]
1. 근무지 : 수원 본사
2. 급여조건은 회사내규에 따름.
3. 남자의 경우 병역필 또는 면제자
4. 제출된 서류는 일체 반환하지 않습니다.
5. 채용 합격 및 입사 이후라도 입사지원서 및 제출서류 내용이 거짓으로 확인될 경우에는 합격 및 입사를 취소할 수 있습니다.
6. 절차별 합격자는 E-mail 또는 휴대전화를 통해 개별 안내해 드립니다.
7. 문의사항은 메일로 문의해 주십시오.(recruit@insilicogen.com)

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2014/04/03 09:59 2014/04/03 09:59
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2014 Insilicogen culture day 후기

이번 블로깅은 가볍지만 즐거운 이야기로 채울 예정입니다. 바로 2014년도 CultureDay입 니다. 개인적으로 입사 후 처음으로 맞이하는 문화행사라 기대가 컸습니다. 데이터사이언스센터에 속한 저는 매일같이 남도식당에서 점심을 먹고, Coursera 스터디와 매주 목요일에 진행하는 DSC 10분 세미나를 홀가분하게 마쳤습니다. 업무를 평소보다 일찍 마감하고, 수원 인계동에 있는 영화관으로 이동하였습니다.

약속된 시간인 오후 3시가 되자 영화관 매표소 앞은 익숙한 얼굴들로 하나둘씩 가득차기 시작했습니다. 다소 먼 거리때문에 개별적으로 Culture Day를 진행하게 된 대전지사분들과 개인적인 사정으로 참여 못한 몇몇 분들을 제외하곤, 오랜만에 구성원 전부가 모였습니다.



처음에 <노아>를 본다고 하였을 때까지만 하더라도 영화선정의 배경이 궁금했습니다. 하지만, 러셀 크로우, 제니퍼 코넬라, 엠마 왓스, 안소니 홉킨스, 이름만 들어도 설레이는 헐리웃 최고의 영화배우들이 함께 출현한다니, 더 이상의 설명은 필요없었습니다. 게다가 오늘이 바로 <노아>가 전세계에서 최초로 개봉하는 날이라고 합니다. 미국은 일주일 뒤에 개봉예정입니다. 또한, 4D로 이런 대작을 경험할 수 있다는 기대가 컸습니다.

영화 <노아>는 세계적인 베스트셀러이자 기독교인의 성서인 <성경전서>의 <창세기>를 배경으로 하고 있습니다. 기독교인이 아닌 저는 "세상을 뒤엎는 거대한 홍수가 온다" 는 영화 포스터의 소개문구와 4D형식의 영화에 집중하였습니다.



<노아>를 궁금해하시는 분들을 위해 "스포일러"를 최대한 지양하는 선에서 영화의 줄거리를 정리하면 아래와 같습니다.

<노아 줄거리> 태초에 신은 천지창조를 하였고 이때 인간을 포함한 여러 생명들도 포함됩니다. 인간은 남녀 한쌍으로 아담(남)과 이브(여)라는 이름을 가지게 되며, 에덴 동산이라는 지상낙원에서 살게 됩니다. 하지만, 신의 명령을 거역하게 된 아담과 이브는 에덴 동산에서 추방되어 오늘날 인류의 시작이 됩니다. 아담과 이브는 카인과 아벨이라는 두 형제아이를 낳게 되지만, 형인 카인이 동생 아벨을 살해하게 됩니다. 그 후에 아담과 이브의 셋째 아들인 셋이 탄생하게 됩니다. 즉, 오늘날 인류는 카인 또는 셋의 계보에 포함되며, 신은 특별히 이 셋의 족보에 있는 <노아>를 선택하여, 인류의 죄악을 벌하시기 위한 대홍수를 준비하도록 계시를 줍니다.

영화는 이 <노아>와 그의 가족들이 대홍수로부터 살아남기 위한 방주를 만드는 과정에 초점을 맞춥니다. 방주를 만들기까지의 수많은 우여곡절, 많은 사람들의 죽음, 가족들간의 의견 대립, 그리고 방주의 리더인 노아의 번민과 고뇌을 생생하게 담고 있습니다. 날고 기는 모든 동물 한 쌍이 방주로 모여드는 기괴한 장면은 영화에서 빼놓을 수 없는 멋진 부분이기도 합니다.
 

직원들의 간단평/영화 후기

(이상민) - 타락한 인간 세상에서 신의 계시를 받은 노아가 방주를 만들면서 본인도 인간이기에 노아 가족들도 죽어야하는거 아닌가라고 고뇌하는 부분들이 인상깊은 영화였습니다. 다만, 러셀크로우의 연기는 훌륭했지만, 흥행에 필요한 요소들이 많이 부족했던 영화~!

(김지예) - 보는 내내 방주가 스크린 밖으로 튀어나올 것 같아서 엄청 긴장 했습니다! 정말 실감나고 시원한 영화였습니다 !

(정우진) - 4D 형식의 영화를 처음 접해 보는데 상당히 색달랐습니다. 움직이는 의자와 특유의 향내, 그리고 상큼한 물튀김은 영화의 집중도를 방해하기는 했지만 충분히 다이나믹했습니다.




팀별 회식

지금까지 컬쳐데이에서는 영화, 연극 등의 문화생활 후에 다함께 회식을 즐겼다고 합니다. 하지만 인원수가 늘어나서였을까요? 이번에는 팀별로 나누어 회식을 진행하기로 했습니다. 데이터사이언스센터(DSC), Codes 사업본부, 브랜드마케팅실 및 경영지원실로 크게 3개의 팀으로 구분하였습니다. 제가 속한 데이터사이언스센터는 초밥집으로 이동하였습니다. 다함께 할 수 없어서 다소 아쉽기는 했지만 각 팀별로 의미있는 시간이었을 거라 생각됩니다.

초밥집으로 이동한 DSC 사람들은 맛있는 스시와 함께 간단한 맥주를 채우고 건배를 합니다.




글을 마치며

컬쳐데이를 통해서 회사의 모든 구성원들과 하나의 문화체험을 공유하게 된 기분좋은 하루였습니다. 일 이외에도 서로 다 같이 이야기를 할 수 있는 경험이 축척되면 이러한 활동이 회사생활의 좋은 윤활유가 될 것으로 생각됩니다. 행사 준비에 신경을 써주신 브랜드마케팅실 여러분들과 즐겁게 참여해주신 모든 분들께 감사드립니다.




작성자 : 데이터사이언스센터 주임 개발자 김세환

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2014/04/02 17:12 2014/04/02 17:12
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소프트웨어 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해선 개발에 참여하는 이해관계자들간에 사용하는 기술과 물적/인적 자원, 프로세스의 공유가 절대적으로 필요하다는 것은 소프트웨어 개발을 해본 사람이라면 누구나 공감할 것이다. 하지만 이러한 개발 환경과 관련된 문제들은 이해의 범위와 자원의 한계로 많은 한계에 부딪히고 실직적인 프로젝트 실패라는 고배를 마셔본 경험을 개발자라면 능히 한번쯤은 해 보았을 것이다.

인력이나 금전적 문제같은 물리적 자원의 부족으로 불안정한 상태의 프로젝트를 무리해서 진행하는 것보다는 안정화 단계를 거치는 것이 소프트웨어 품질 개선을 위한 최선의 방향이겠지만, 어디서부터 잘못 되었는지 찾아 내는 것 또한 그리 만만한 작업은 아닐 것이다. 이러한 문제들로 인한 자원낭비를 줄이기 위해 다양한 방법들이 개발자들간에 거론되고 다양한 시도가 실무에서 이루어지면서 지금은 소프트웨어 품질개선을 위한 솔루션들이 제품화되어 출시되고 있을 정도로 품질관리 영역 또한 소프트웨어 개발의 중요한 분야로 자리잡은 상태이다.

소프트웨어 공학에서 제안하는 수많은 개념 중에 다양화, 대형화 되고 있는 소프트웨어 프로젝트의 특성 때문에 고전적으로 빌드단계에서 품질관리가 이루어지던 방식에서 생산성과 안정성 확보를 주기적인 빌드를 통해 고품질의 소프트웨어 개발을 보장하고 통합운영할 수 있는 개념도 나오게 되었다.

세상에 변하지 않는 것은 없다는 불교의 진리처럼 이용자의 요구사항도 변하고, 소프트웨어의 기능도 변하기 때문에 소프트웨어의 지속적인 변화, 즉 업그레이드는 소프트웨어 분야에서 자연의 순리라 할 수 있다. 이런 과정을 보다 효율적으로 수행하기 위해 나온 것이 지속적 통합(Continuous Integration)으로 소프트웨어 개발 생명주기에 걸쳐서 코드 품질 보증에 대한 초점을 맞춘 방법이다.

소프트웨어의 지속적 통합은 소프트웨어의 품질 향상이란 근본적인 목적뿐 아니라 최소한의 백업 및 공유를 제공할 수 있기 때문에 프로젝트를 수행하는 데 꽤나 유용하리라 본다.

지속적 통합을 위해 기본적으로 충족되어야 할 것이 몇 가지 있는데

  • CVS, Subversion, Git와 같은 소스코드를 공유하고 이력을 관리할 수 있는 형상관리저장소
  • 지금 내가 프로그램이 아닌 버그를 만든 것은 아닌지를 확인할 수 있는 단위 테스트 환경
  • Ant 혹은 Maven 같은 빌드 자동화(Build Automation) 도구들

이 제공되어야 한다. 특히 CI와 빌드 자동화를 위한 프로그램은 허드슨(http://www.hudson-ci.org/)과 젠킨스(http://jenkins-ci.org)같은 프로그램들로 이미 유포되어 사용되고 있으며 역사가 조금 더 오래된 Hudson 의 경우는 몇몇 프로젝트 그룹에서 사용되어 괜찮은 평가를 받고 있다.

지속적 통합을 처음 접하고 어디서부터 시작하면 좋을지를 고민중인 개발자라면 Hudson 을 설치하고 Hudson 환경에 맞게 개발환경을 구축한다면, 제법 그럴듯한 지속적 통합 환경에서 평안하고 희망적인 개발을 기대할 수 있을 것이다.


허드슨 특징 및 다운로드

허드슨의 주요특징을 간략하게 설명하면 기본적으로 CI서버 기능을 제공하면서 플러그인 기반으로 동작하기 때문에 설치된 플러그인의 종류에 따라 다양한 분석을 수행할 수 있다. 자바로 개발되었기 때문에 JDK 6.0 이상이 설치된 환경에서 설치가 쉽고, 웹을 통해 서비스를 이용할 수 있다.
JDK 6.0 이상과 Apache Tomcat 5 이상이 설치되었음을 가정한다.

1. 우선 허드슨 홈페이지(http://www.hudson-ci.org/) 메인 페이지 좌측 하단을 보면 최신버전의 허드슨을 다운받을 수 있다. 웹 기반 서비스가 제공되기 때문에 Servlet Container 에서 서비스 될 수 있는 WAR(Web ARchive) 파일로 제공된다.



2. 시스템에 따로 설치를 할 필요 없이 다운받은 파일(hudson-3.1.1.war) 을 직접 실행하거나 톰캣 서버를 이용해 서비스를 실행할 수 있다. hudson 자체적으로 동작할 수 있도록 Jetty 서버를 탑재하고 있기 때문에 별도의 웹 어플리케이션 서버를 설치하지 않아도 실행은 가능하다.
- 허드슨에 내장된 Jetty 서버는 다음과 같이 실행시킨다.
> java -jar hudson-3.1.1.war 톰캣 서버를 이용하는 경우는 톰캣이 설치된 폴더의 webapps 폴더에 war파일을 복사해 붙혀 넣으면 된다.



3. Tomcat 서버를 실행하면 자동으로 war파일에 해당하는 컨텍스트 폴더가 생기고 웹 브라우저를 열어 주소창에 "http://localhost:8080/hudson-3.1.1" 를 입력하면 hudson 서비스 페이지로 이동하게 된다. hudson에 내장된 Jetty 서버를 이용하는 경우는 주소창에 "http://localhost:8080/"를 입력하면 톰캣에서의 결과를 확인할 수 있다. 처음 설치해 실행하는 경우엔 유용한 플러그인 선택 화면을 통해 필요한 플러그인 설치를 수행할 수 있다.




백업 및 복구 방법


허드슨의 모든 설정과 프로젝트 소스 코드는 허드슨 홈 디렉토리에 저장되기 때문에 홈 디렉토리를 복사하고 붙여넣는 것만으로 백업과 복구 작업이 가능하다. 허드슨 홈 디렉토리 이름은 .hudson 으로 되어 있으며, 윈도우즈의 경우는 "C:/uesrs/계정폴더/.hudson" 처럼 위치한다.





보안 설정

허드슨 메인 화면 왼쪽 메인메뉴의 "Hudson 관리"를 클릭하면 관리화면을 통해 플러그인을 관리하거나 시스템 로그를 확인할 수 있다. 관리화면에서 "Configure Security" 링크를 클릭하면 허드슨 보안기능, JDK/Ant/Maven 설치경로 및 이메일 통지 등을 설정할 수 있는 화면으로 이동하게 된다.




"Enable security" 체크박스를 선택하면 설정 폼이 활성화되어 설정을 계속 진행할 수 있다. Tomcat 설치 폴더의 conf 폴더의 tomcat-user.xml 파일에 설정되어 있는 Role을 이용한 그룹별 권한 설정 방법은 다음과 같다.

(1) 우선 톰캣서버의 tocmat-user.xml 에 role을 정의한다.



(2) 허드슨 보안관리 페이지의 Security Realm 에서 Delegate to servlet container 를 선택한다.



(3) Authorization 영역에서는 Matrix-based security 를 선택한다. Anonymous 그룹에는 Overall 의 read 권한만을 부여하고, 하단 User/group to add 에 추가할 tomcat-user.xml 에 등록된 그룹 이름을 입력한 후 "Add" 버튼을 눌러 추가한 후 권한 체크한 후 저장하게 되면 등록된 사용자 계정으로 로그인 할 수 있다.



(4) 시스템 설정
Manage Hudson 페이지의 Configure System 을 클릭하면 JDK, Maven, Subversion 등의 경로설정 및 이메일 통지 설정을 할 수 있다.
1) JDK 경로 설정
JDK 영역의 Add JDK 버튼을 클릭하면 JDK를 추가할 수 있는 입력폼이 나온다. 이미 설치되어 있는 JDK를 이용하기 위해선 Install automatically 체크박스 선택을 해제하고 이름과 JAVA_HOME 경로를 입력한 후 저장한다.





작업 등록

허드슨은 기본적으로 자바뿐만 아니라 C/C++ 의 프로젝트 빌드할 수 있다. 기타 다른 언어들도 지원하지만 그러기 위해선 프로젝트 유형에 맞는 플러그인을 설치해야 한다.

1. 허드슨 페이지 왼쪽 메인 메뉴에서 "새 작업"을 클릭하면 아래와 같이 간단한 작업으로 프로젝트를 등록할 수 있다. 4가지 항목 중에 "Build a free-style software job" 이 무난하기 때문에 이것을 선택해 프로젝트를 등록하도록 한다.




2. save 버튼을 눌러 작업을 등록하면 작업에 대한 보안설정 화면으로 이동하게 된다. 다른 선택사항들은 그대로 두고 Source Code Management 영역의 Subversion 설정을 보면 Repository URL 에 SVN 주소를 넣고 Local module directory 에 동기화할 폴더 경로를 입력한다. 기본적으로 동기화 폴더는 허드슨 홈 디렉토리(.hudson)에 하게 된다. 다른 설정들은 기본으로 한 후 저장한다. 플러그인이 설치 된 경우 CVS, Git 정보들에 대한 설정도 가능하다.




3. Build Triggers 영역을 보면 언제 프로젝트 빌드 작업을 수행할 것인지를 선택할 수 있게 되어 있다.
- Build after other jobs are built : 다른 작업들의 빌드 작업이 끝난 후에 빌드 수행
- Trigger builds remotely : HTTP를 통해 원격으로 빌드수행.
- Poll SCM : 형상관리 서버가 변경되었을 때 빌드 수행
- Build periodically : 설정한 일정에 따라 반복적으로 빌드 수행



4. Build 영역에서 빌드 설정을 할 수 있다. 콤보박스를 누르면 4가지 선택항목이 있다. 프로젝트 환경에 맞게 선택을 하면 된다.
- Invoke Maven 2 (Legacy) : Maven 형식의 자바 프로젝트를 빌드한다.
- Execute shell : 리눅스 플랫폼에서 서비스되는 경우 셸 스크립트를 실행할 수 있다.
- Execute Windows batch command : 윈도우 플랫폼에서 서비스되는 경우 사용된다.
- Invoke Ant : Ant를 이용한 자바 프로젝트를 빌드한다.



5. Post build Actions 영역에서 빌드가 완료된 후 수행할 작업들을 선택할 수 있다.
- Publish JUnit test result report : Junit 수행 테스트 결과를 게시한다.
- Archive the artifacts : 빌드하고 나서 target 디렉토리의 모든 Jar 파일을 아카이브 파일로 제공한다.
- Record fingerprints of files to track usage : 현재 프로젝트가 참조되는 프로젝트의 위치를 표시한다.
- Build other jobs : 다른 빌드 작업을 수행



모든 설정이 완료된 후 save 버튼을 눌러 저장하면 빌드작업 설정은 끝이난다. 생성된 작업 화면을 통해 프로젝트 빌드 이력관리, 상태정보 등을 확인하면서 누가 버그를 만들고 있는지 확인할 수 있다.


작성자 : 데이터사이언스센터 선임개발자 양성진

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2014/03/11 17:11 2014/03/11 17:11
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지난 2월 5~7일(3일) 동안 강원도 용평리조트 그린피아콘도에서 2014년 한국유전체학회 동계심포지엄이 개최되었습니다.

이번 학회에서는 ‘Genomics for the Future’라는 주제로 진행되었고, 이에 맞게 크게 Genomics, Clinical Grade Genomics, Cutting Edge Omics Technology 테마로 세션이 구성되었습니다. ‘Personalized’ 연구가 실현되고 있음을 세션 주제를 통해서도 느낄 수 있었습니다.

유전체 연구와 관련하여 큰 관심을 가지고 있는 약 500여명의 연구자들이 참석하였으며, 시약 및 제약회사, 진단 장비 등 생명과학 관련 업체 17곳이 참석하여 부스를 진행하였습니다.





당사도 한국유전체학회 참가자분들을 대상으로 현재의 이슈에 대해 소통하고, 또한 당사의 분석 서비스를 홍보하고자 부스를 진행하였습니다. 2014년 첫 공식적인 행사인 만큼 우리의 새로운 브랜드 아이덴티티를 발표하는 소중한 자리이기도 했습니다. 새로 디자인된 당사의 브로셔를 한 번 보실까요? (환경 친화적 소재를 사용하여 브로셔를 제작하였습니다.)





메인 세션('Cutting Edge Omics Technology') 중 김형용 책임님의 강연도 포함되어 있었습니다. 그 주제는 당사가 자체 개발한 솔루션인 'KinMatch'에 대한 강연이었습니다.
(주제 - KinMatch : DNA Forensics Platform for Massive DNA Profile Data Management) KinMatch는 혈연관계를 가진 유전자 정보를 체계적으로 관리, 보존 및 검색하기 위한 생물정보 시스템으로 DNA forensics 분야에서 많이 사용될 수 있는 솔루션입니다.



- 열혈 강연을 하고 계신 김 책임님.
위에서는 간단히 언급했지만 실제 강연에서는 자세한 정보들을 제공해주셨답니다^^

올해 ㈜인실리코젠이 창립 10주년을 맞이하여 당사 부스에서 고객 감사 이벤트를 함께 진행하였습니다. 참여하신 모든 분들의 성원에 힘입어 이벤트가 잘 마무리 되었습니다.
행운의 비타민을 뽑으신 분들을 소개합니다.(존칭 생략)



당첨되신 10분! 모두 축하 드립니다~

이렇게하여 2014년 한국유전체학회 동계심포지엄에 참여하여 얻었던 소중한 추억들을 여러분께 소개해 드렸습니다.
앞으로도 (주)인실리코젠의 소식들을 즐겁게 보실 수 있도록 소소한 추억들 모두 공유해 나가도록 하겠습니다. 관련하여 궁금하신 부분이 있으시면 언제든 문의주시기 바랍니다.



작성자 : 브랜드마케팅실 마케팅팀
컨설턴트 송하나

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2014/03/10 12:31 2014/03/10 12:31
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지난 11일, CLC bio사에서는 Drug discovery를 위한 새로운 솔루션을 릴리즈 하였습니다. 그 이름은 바로 "CLC Drug Discovery Workbench" 입니다. 기존의 Workbench들은 NGS를 비롯한 시퀀싱 데이터의 분석을 촛점으로하여 계속적으로 업그레이드가 되고 있지만, 이전 Molegro사의 합병을 통해 Molegro virtual docker라는 솔루션을 리뉴얼하여 새로운 타입의 Workbench로서 출시 하였습니다.


CLC Drug Discovery Workbench는 이름 그대로 새로운 약물 개발을 위한 스크리닝 도구로서 활용할 수 있습니다. 타겟 단백질과 리간드의 결합 모델을 분석함으로서 interaction 및 docking 분석을 수행하여 단백질의 3D 구조를 확인하고 기존 Workbench의 protein 서열 분석 툴도 포함되어 있어 binding되는 서열 구조도 함께 확인할 수 있다고 합니다.

그럼 CLC Drug Discovery Workbench로 어떻게 분석되는지 살펴 볼까요?













또한 CLC bio는 "CLC Cancer Research Workbench"라는 새로운 Workbench도 곧 출시할 예정입니다.



CLC Cancer Research Workbench는 암 연구에 포커싱된 informatics 솔루션으로 NGS를 기반으로 한 amplicon, exom, whole genome sequencing 데이터를 이용하여 체세포 돌연변이 및 유전적인 질환과 약물반응, 또는 새로운 oncogene 등을 분석할 수 있으며, 돌연변이 관련 reference database를 이용하여 직접 분석한 돌연변이 데이터들과 비교 분석이 가능하도록 설계되었습니다.



그리고 일반 생물학자들도 쉽게 분석할 수 있도록 GUI 형태의 인터페이스를 제공하므로 암과 관련한 모든 연구자분들이 보편적으로 사용할 수 있는 솔루션으로서 자리매김 할 수 있을 것이라 생각됩니다.



올 4월에 릴리즈 될 예정이니 많은 관심 부탁드리며, 구체적인 기능 등은 공식 릴리즈 후에 소식 전해드리도록 하겠습니다.

그 외 생물정보 소프트웨어에 대한 문의사항도 언제나 (주)인실리코젠 마케팅팀(marketing@insilicogen.com)으로 연락주십시오.

감사합니다.









작성자 : Codes사업부 Consulting팀

김경윤 팀장


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2014/02/21 16:43 2014/02/21 16:43
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2013 NGS market survey!

CLC bio사에서 지난 1월에 2013년도 NGS market survey 결과를 발표하였습니다.
NGS 시장 동향을 파악하는데 유용한 자료로 함께 공유하고자 소개해드립니다.
총 231명을 대상으로 NGS 시장조사를 실시한 결과입니다.



- Response rate: 미국이 23.4%로 가장 많은 비중을 차지하고 있습니다.
- Organization type : 2012년도와 비교한 결과 Academic organization은 7.5% 감소, Governmental은 37.5% 증가, Industry는 25.6% 증가하였습니다.


주로 여떤 연구를 수행하는가?
 


Primary application focus
- Basic research : 25.5% (가장 많은 비율을 차지)
- Microbial research : 18.6%
- Bioinformatics : 17.7%

응답자의 86%가 NGS 분석을 수행하고 있으며, 이는 2012년도(73%)보다 증가하였습니다.

2011년도(57%) -> 2012년도(73%) -> 2013년도(86%)


Illumina continues dominance


Illumina의 HiSeq 장비가 가장 많은 부분을 차지하고 있으며, Life Tech의 Ion Torrent PGM 장비가 작년 6위에서 3위로 상승하였습니다.


In-house NGS instruments


각 기관마다 NGS 장비를 얼마나 보유하고 있는지에 대한 통계치를 보여주고 있습니다. 기관의 27.9%가 NGS 장비를 더 구입할 계획을 가지고 있다고 합니다.


Preferred open source tool


UCSC Genome Browser가 여전히 1위를 차지하고 있으며, SAMtools 또한 많이 사용되고 있습니다. 대부분의 open source tool이 증가 추세를 보이고 있음을 확인할 수 있습니다.


Primary application focus


RNA-Seq Expression은 20.1%의 많은 증가율을 보이며 1위를 차지하였습니다.(작년은 whole genome sequencing) De novo sequencing은 작년에 비해 16.7% 증가하여 2위를 차지하였습니다.

해당 내용은 아래의 첨부파일을 통해 다시 보실 수 있습니다.



작성자 : 브랜드마케팅실 Marketing팀
컨설턴트 송하나

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2014/02/21 16:26 2014/02/21 16:26
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고추 매운맛 유전자, 국내 연구진이 밝혀냈다 2014.01.22 티브이데일리
고추 유전체서열 국내 독자 기술로 완성 2014.01.21 정책브리핑
고추 유전체서열 국내 독자 기술로 완성 2014.01.20 아시아투데이
고추 표준 유전체 염기서열 국내 기술로 완성 2014.01.20 연합뉴스
좀 더 맵고 맛있는 고추 나온다 2014.01.20 동아사이언스

논문바로보기
http://www.nature.com/ng/journal/vaop/ncurrent/full/ng.2877.html

'고추' 하면 떠오르는 친근감은 비단 우리나라 뿐만이 아닐 것입니다. 고추는 세계적으로 사랑 받고 있고 영양학적인 가치 또한 우수하여 토마토, 감자와 함께 대표적인 작물 중 하나로 꼽히고 있습니다. 그러나 생물학자들에게는 대중적인 선호도 이외에 토마토, 감자와 함께 고추에서 밝히고자 하는 흥미로운 관심 거리가 있습니다. 서로 닮은 듯 아닌 듯 한 이들 세 작물은 모두 가지과 (Solanaceae)에 속하는 것으로 진화와 육종을 통해 얻어진 공통된 특성과 특이적인 특성을 각각 분자적으로 밝히기에 좋은 모델이 되기 때문인데요, 특히 토마토와 고추의 경우 흥미로운 연구거리가 가득합니다.
첫번째, 토마토의 경우 사과나 바나나와 같이 에틸렌 가스에 의해 후숙성이 촉진되는 climateric fruit 인 반면, 고추는 포도와 같이 후숙성이 촉진 되지 않는 non-climateric fruit으로 같은 가지과 작물로써 서로 비슷한 유전자 세트를 가지면서도 서로 다른 형태의 숙성과정을 거치게 되는 메카니즘은 무엇일까?
두번째, 토마토의 유전체는 약 900Mb정도인데 반해 고추는 약 3Gb에 달하는 거대한 유전체 사이즈를 갖는 이유는 무엇일까?
세번째, 고추의 대중적인 인기의 근간이 되는 매운맛 성분인 캡사이신의 생합성 경로는 어찌 될까? 이 런 모든 질문에 대한 해답이 최근 생물정보 컨설팅 전문기업인 (주)인실리코젠에서도 참여한 서울대 최도일 교수님 연구팀에서 Nature genetics 에 발표한 논문 Genome sequence of the hot pepper provides insights into the evolution of pungency in Capsicum species http://www.nature.com/ng/journal/vaop/ncurrent/full/ng.2877.html 에서 모두 해결되었습니다.


논문에 많은 내용들이 있지만 그 중 후숙성 과실인 토마토와 그렇지 않은 고추와의 과실 숙성 메카니즘의 차이를 보여주는 마지막 메인 figure를 살펴보면, ripening 관련 유전자는 두 종 모두에서 보존되어 있으나 그림에서 보여지는 것과 같이 mRNA상의 발현의 차이로 (group I) 표현형의 차이가 유발된 것으로 나타났습니다. 이 중 주요 유전자는 ethylene이 생성되는 과정에 수반되는 유전자들의 발현이 고추에서 모두 저하되어 ethylene 생성이 저하되고 그로 인해 ethylene에의해 repression되는 CCS(capsanthin-capsorubin synthase)의 발현이 tomato에 비해 월등히 높게 나타나고, 결국 pepper-specific carotenoids인 Capsanthin, capsorubin의 합성이 높아 tomato와는 다른 표현형을 나타냈습니다. 반면, tomato에서는 CCS와 ortholog 관계를 갖는 CYC-B(chromoplast-specific lycopene beta-cyclase) 유전자의 발현이 ripening 과정 동안 ethylene의 높은 합성으로 인해 억제됨을 나타냄으로써 그 메커니즘을 밝혔습니다.


Comparative fruit ripening



이 외에도 고추에 많은 비타민 함량의 메커니즘이라던가, 토마토와 고추의 과실이 물러지는 차이의 원인 메커니즘과 같은 유전체 전문가가 아니더라도 흥미를 가질 만한 많은 내용이 담겨 있습니다. 물론 유전체 전문가(?)의 입장에서도 소중한 정보가 가득합니다. 사실 제가 마지막 figure만을 소개한 이유는 이 하나의 figure를 위해 수행되어야 하는 genome assembly(유전체 서열 완성), gene structure분석(유전자의 서열 및 구조, 유전자 기능, 유전체내 전체 유전자 세트), gene family분석(ortholog, paralog분석) , genome expansion분석( repetitive sequence분석), gene expression 분석(transcription factor분석, RNAseq 분석, pathway 분석), genome variant 분석(SNP, indel 분석), phylogeny 분석과 같은 많은 분석이 수반되어야 하고, 이러한 정보는 supplementary information에서 제공하고 있는 table 54개, figure 49개에 고스란히 담겨져 있음을 알려드리고 싶어서 입니다. 이들 데이터는 마지막 figure와 같은 많은 생물학자들에게 실마리를 제공할 리소스 데이터로 제공이 될 것이기에 그 잠재력이 더욱 큽니다.

Gene structure분석 파이프라인

유전자 구조 분석 파이프라인으로 고추 유전체 분석을 위해 고추의 mRNA(RNAseq, ESTs)서열,  단백질 서열, 토마토 및 감자의 단백질 서열, 애기장대, 포도 및 가지과 작물의 단백질 서열을 이용한 Evidence gene modeling과 여러개의 ''ab initio'' gene modeling (gene prediction)이 함께 수행되어 이들의 공통된 유전자 모델을 선정하는 combined gene modeling이 수행되었습니다. - (주)인실리코젠 지원


마지막으로 이번 연구의 가장 큰 성과라면, 순수 국내 연구진의 기술로 이뤄졌다는 점과 생물정보의 학문적 발전입니다. 식물의 유전체에는 유전자 영역 이외에 repeat 영역이 포유류나 균류, 미생물에 비해 매우 많이 존재하기 때문에 실제 유전체 서열을 완성하기에 매우 까다로운 조건을 갖고 있습니다. 단적으로 토마토, 감자의 경우 국제 컨소시엄을 통해 전세계 연구진의 협업에 의해 이뤄진 점만 보더라도 고추 유전체의 완성은 의미가 크다고 할 수 있습니다. 더욱이 유전체 크기가 토마토에 비해 3배이상 커지고 커진 대부분이 repetitive sequence에 해당하는 LTR retrotransposons 임을 감안하면 유전체 서열 어셈블리만 보더라도 많은 노력이 수반됐음을 알 수 있습니다. 실제, 오픈 소스 프로그램(SOAPdenovo, SSPACE, FLAKE)과 상용 프로그램(CLC Assmebly Cell; CLCbio사, 서울대, (주)인실리코젠의 공식 MOU를 통한 지원)이 모두 이용되었으며, 시퀀싱 또한 다양한 플랫폼/디자인으로 여러번의 수정과 시도를 반복하며 현재의 결과를 얻어냈습니다. 뿐만 아니라 유전자 구조 분석 또한 세계적인 수준의 분석이 진행되었으며 genome expansion, gene expression, 진화적론적인 phylogenetic 분석 모두 국내 연구진들의 몰입적인 연구를 수행한 결과라 할수 있습니다.
다시한번, 생물정보 컨설팅을 전문으로 하는 (주)인실리코젠의 입장으로 NGS라는 막강한 도구와 나날이 정신없이 발전하고 있는 생물정보학의 발전을 통해 보다 많은 좋은 소식이 있기를 기대해 봅니다.



Codes사업본부 Research실
선임컨설턴트 신윤희 선임


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2014/01/28 22:07 2014/01/28 22:07

2013 Insilicogen 송년회를 마치고

안녕하세요! 드디어 2013년이 지나고 2014년이 되었습니다. 벌써(?) 27번째 연말을 맞이하게 된 저는 입사 10개월차 파릇파릇한 신입사원 입니다. 매년 특별한 연말을 보내고 싶은 마음은 굴뚝같지만, 현실은 TV 앞에 앉아있는 저의 모습에 씁쓸해지곤 하는데요. 입사 후 처음으로 해를 넘기게 된 글쓴이에게 연말에 기억에 남는 일을 이야기 하라고 한다면 단연 얼마전에 있었던 (주)인실리코젠에서의 2013년 송년회라고 말 할 것입니다.

2013년이 4일 남은 12월 27일, 일 년 동안 열심히 일한 (주)인실리코젠 식구들이 송년회를 위해서 오전근무를 마치고 사장님의 말씀을 듣기 위해 본사로 모였습니다. 드디어 2014년에 10주년을 맞이하는 (주)인실리코젠, 한 해를 마무리하며 내년에는 더 훌륭한 人Co인이 되기로 결심합니다.


설레는 마음으로 송년회 행사를 위해 본사로 모인 人Co인


사장님 말씀

이번 송년회는 CultureDay도 같이 진행되어 영화 ‘변호인’을 보기 위해 추운 날씨에도 즐거운 마음으로 영화관으로 이동하였습니다. 영화 속 돼지국밥을 맛있게 먹는 ‘송변’(송강호)에게 너무 몰입한 나머지 급격하게 허기진 배를 붙잡고 본격적인 회식 장소로 이동했습니다.



회식자리에 빠지면 섭섭한 고기와 술

드디어 회식 장소에 도착했습니다. 불판에 고기가 슬슬 구워지고, 사장님의 건배사와 함께 본격적인 송년회가 시작되었습니다. 모두들 정말 행복한 표정이죠?



사장님의 건배요청으로 훈훈해진 분위기

송년회의 꽃(?)이라 할 수 있는 미모의 두 사회자입니다. 부끄럽지만 난생 첫 사회를 보게 된 글쓴이(좌)와 송하나 사원(우) 입니다. Descign팀에서 준비해주신 예쁜 머리띠와 요술봉까지 하고 나니 저희가 더 신나서 한동안 셀카 삼매경에 빠졌답니다.


첫 진행에 단단히 얼어있는 두 MC, 걸그룹 걸스데이 만큼의 미모는 아니지만 예쁘게 봐주세요~


셀카삼매경 중인 두 MC

이 날 송년회는 두 개의 코너로 진행 되었답니다. 첫 번째 순서는 좀 더 의미 있고 색다른 연말 행사를 위해 야심 차게 준비한 ‘Goodbye 2013 후원의 밤’ 입니다. 전직원이 기부한 물품을 경매하고, 발생한 수익을 기부하는 아주 훈훈한 코너입니다. 과연 어떤 경매 물품이 나왔을까요?

경매물품들 중 가장 경쟁이 치열했던 것이 바로 아래 그림입니다. 수 많은 경쟁자를 뚫고 신가희 박사님께서 이 멋진 그림의 주인이 되셨답니다. 그 밖에도 많은 물품들의 경매로 모든분들이 잠시 고기먹는것도 잊은채 집중해 주셨습니다. 낙찰 받은 물품을 그 자리에서 선물하는 훈훈한 분위기 까지... 송년의 밤이 깊어 갑니다.



최고가에 낙찰된 그림

경쟁이 치열했던 물품이 있었던 반면, 안타깝지만 그렇지 못한 경우도 있었으니...


짜잔~ 추억의 LP판이 경매에 나왔습니다. 하지만 낙찰자가 없었다는 속상한 후문이.....

원하는 상품을 차지하기 위한 긴장감이 느껴지는 경매 현장입니다. 각자의 번호표를 번쩍 들고 가장 높은 가격을 외치는 사람이 낙찰자가 될 수 있습니다.




사진만 봐도 뜨거운 열기가 느껴지는 인실리코젠 후원의밤!

경매진행을 위해 특별히 섭외된 능력자 MC 두 분이십니다. 환상의 콤비를 자랑하며 매끄럽고 흥미진진하게 경매를 진행 해주셨습니다. 내년 송년회도 부탁 드립니다!


다소곳한 자세로 경매진행 중인 두 흔남 MC,
황선수 사원(좌)과 유승일 사원(우)

후원의 밤에서 발생한 경매수익금은 UN산하기구인 UNICEF(국제연합아동기금) 한국위원회에 기부되었습니다. UNICEF는 1965년 노벨평화상을 수상한 단체로 가난한 국가의 굶주리는 어린이를 위해 긴급 구호, 영양, 예방 접종, 식수 문제 및 환경 개선, 기초 교육 등과 관련된 일을 하고 있습니다. 부디 도움이 되었으면 좋겠습니다!

후원의 밤 순서가 끝나고, 드디어 기다리고 기다리던 빙고게임 순서 입니다. 연차차감 없는 이틀 휴가를 차지하기 위해 글쓴이를 포함한 모든 분들이 열정적으로 게임에 참여했습니다. 무작위로 뽑은 이름이 하나씩 불리워질 때마다 함성과 탄성의 목소리가 절로 터져 나왔습니다.

무작위로 선택된 25명의人Co인의 이름으로 채워진 빙고판!
과연 행운의 주인공이 될 수 있을까요?


드디어 수많은 경쟁자를 뚫고 가장 먼저 빙고를 외친 3명의 주인공이 탄생했습니다. 2014년은 세 분의 해가 될 것 같습니다 :-)


빙고게임의 우승자 세 분의 기념촬영, 부럽습니다!

이것으로 人Co인들이 있기에 성황리에 마무리된 (주)인실리코젠의 송년회였습니다.
연말 특선 영화보다, 연말 시상식 보다 훨씬 특별하고 재미있었던 (주)인실리코젠의 송년회! 내년에도 기대해 봅니다. 올 한 해 원하는 모든 일들이 이루어 지기를 바라며, 한 해 동안 人Co인들의 열정과 체력에 박수를 보냅니다.



작성자 : Data Science Center 김지예


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2014/01/16 16:22 2014/01/16 16:22
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지난 4월, Computational and structural biotechnology 저널에서 Pathway Studio 9.0 외 다양한 생물학적 툴(DAVID, IPA등)을 이용한 파킨슨병 네트워크 뷰가 발표되었습니다[1]. 대표적인 노인성 질환인 파킨슨병은 뇌의 유전적 요인과 환경적인 요인의 상호작용을 인해 발병된다는 가설이 보편적입니다. 그리고, 파킨슨병은 치매 다음으로 흔해서 100명당 1~2명 꼴로 발생하고, 조기 진단이 매우 중요하다고 합니다.

연구팀은 파킨슨병에 관한 네트워크 뷰가 대표적인 신경퇴행성 질환인 치매 (Alzheimer)나 헌팅턴 무도병 (Huntingtun)과 같은 질병등에 광범위한 유전적 네트워크를 형성하는 기반이 될 수 있을 것이라고 발표하였습니다. 또한 분석을 통해 선별된 유전자들이 대표적인 신경퇴행성 질환의 공통적인 메카니즘과 관련이 있음을 확인하였습니다. 따라서 향후 이러한 네트워크 분석을 기반으로 하여 연구가 진행된다면, 파킨슨병과 같은 복잡한 신경 퇴행성 질환을 치료하기 위한 새로운 타겟이 될 수 있을 것이라고 발표하였습니다. 다만, 이러한 네트워크 뷰가 한정적이며, 부분적이어서 신경 퇴행성 질환과 같은 매우 복잡한 생물학적 pathway를 설명하기에는 부족하고, 또한 빙산의 일각에 불가하다고도 덧붙였습니다.

실제로 복잡한 생물학적 경로를 가지고 있는 다양한 질병들의 원인과 치료방법에 관한 수많은 연구가 진행되고 있는 현 시점에서 기존의 공개 정보들을 모아 잘 구성된 분석 프레임(well-made in-silico framework)에 적용한다면, 질병 치료를 위한 자체적인 파이프라인을 구축할 수 있지 않을까 하는 기대로 짤막하게 리뷰 하고자 합니다.

우선 논문에서는 파킨슨병 네트워크 뷰를 형성하기 위해 아래와 같이 워크플로우를 제시하고 있습니다 (그림 1).


그림1.Study Workflow

  • Step1. 유전자 발현 데이터 셋 확인 (Identify microarray gene expression datasets): NCBI GEO 데이터 셋에서 diseased/control 상태의 원하는 샘플의 유전자 발현 정보 수집 [2].

  • Step2. 주요 DEGs 선별(Detection of significantly deferentially expressed genes): 데이터의 일관성을 위해서 동일한 방법으로 pre-preprocessing, normalizing, post-normalizing을 한 데이터를 선별하고, GEO데이터 셋에서 CEL 파일의 raw 데이터를 다운받아 R 프로그램으로 분석. 단, 선별된 모든 데이터들은 RMA(Robust Multi-array Average)[3], eBay(empirical Bayes)[39]통계 처리하여 주요 DEGs를 선별. (p-value<0.05)

  • Step3. "Seed genes" 생성: 연구팀은 GEO에서 3개의 데이터 셋 (GSE8397 HG-U133A, GSE8397 HG-U133B, GSE20295 HG-U133A)를 선별하여 중복되는 SDEGs들을 제거하고 각 조직별, 그리고, 조직에 상관없이 diseased/control 대비 DEGs 간의 공통 SDEGs 선별. (267개 선별, p<0.01)

  • Step4 . 파킨슨병과 관련된 새로운 유전자와 타겟 약물을 확인하기 위해 다양한 신경 퇴화질환 네트워크를 구축: PathwayStudio9.0 ResNet 9.0(2011.10.15 released) DB를 이용하여 신경퇴화 cell process와 관련된 direct interaction(DI), shortest-path(SP), common targets, 다양한 regulator를 분석하고, 분석된 정보로부터 신경퇴화 관련 유전자들과 선별된 267개 SDEGs 상관관계를 분석.

  • Step5. GO 분석: DAVID, IPA를 이용해서 GO 분석: Pathway Studio의 Pathway enrichment analysis를 통해 파킨슨병 pathway 분석

  • Step6. 기계론적 분석: DAVID 분석에서 얻어진 결과를 KEGG와 GO카테고리로 분석해서 공통으로 관련하고 있는 최종 46개의 유전자를 이용하여 질병 네트워크를 통합적으로 분석 [4].


선별된 유전자들 검증하기 위해서 워크 플로우를 통해 선별된 유전자들(267개)과 OMIM DB에 알려진 기존의 파킨슨병 주요 유전자 리스트를 비교한 결과, 누락된 몇몇 유전자들를 제외하고, 선별 유전자들이 기존 파킨슨병 주요 유전자들을 커버하고 있음을 확인하였습니다. 그리고, Pathway Studio외 DAVID, IPA 분석 등으로 최종적으로 46개의 유전자를 선택해서 파킨슨병 네트워크 뷰를 그렸습니다 (그림2).



그림 2. Parkinson's disease regulatory network (blue(17): the genes of potential interest, green(7): miRNA)


특별히 더 주목할 만한 사항은 이러한 분석을 통해 새롭게 17개의 유전자들이 파킨슨병과 관련된 주요 유전자임을 확인할 수 있었다는 것과 이 17개의 유전자들이 질병 메카니즘 조절에 주요 역할을 하는 가장 근접한 pathway에서 발견되었다는 것입니다. 더불어, 기존에 밝혀진 miRNA[5]외에 추가적으로 7개의 microRNA를 더 확인할 수 있었고, 새롭게 밝혀진 miRNA와 mRNA와의 상관관계도 네트워크를 통해 확인할 수 있었다는 것입니다. 그리고, 이렇게 확인된 17개의 유전자들이 파킨슨병 뇌조직 뿐만 아니라, 치매 (Alzheimer), 헌팅턴 무도병 (Huntingtun)의 signal pathway에도 관여하여 모든 신경 퇴행성 질환에 공통적인 메카니즘을 설명하는 근거를 제시하고 있다는 것입니다. 그리고, 결론적으로는 연구팀이 발표한 파킨슨병 네트워크 분석을 통해서 파킨슨병을 촉발하는 분자 메카니즘(신경보호, 질병유발 등)에 관여하는 3개의 유전자(CX3CL1, SEMA6D, ILI2B)를 찾았으며, 최종 선별된 3개의 유전자가 관여하고 있는 신경보호, 질병 유발과 같은 분자 메카니즘의 향후 연구가 새로운 질병 치료를 위한 타겟이 될 수 있다고 제안하였습니다.

물론 이러한 in silico 상의 결론들은 많은 검증 절차가 필요하기 때문에 우리가 추구하는 최상의 결과를 제공하진 않지만, 이러한 분석적 시도는 다른 질병치료를 위한 연구에 적용할 만한 충분한 가치를 가진 듯 하였습니다. 그리고, 블로그 제목처럼 오믹스 정보들과 in silico 테스트가 질병 치료를 위한 해답에 점점 가까워지게 하는 것 같아 보이기 합니다. 빅데이터 시대에 수많은 불치병과 난치병이 이렇게 치료 방법을 찾아 가고 있지 않을까하고.....

모두가 그렇진 않지만, 저를 비롯한 많은 생물학자들은 각자가 가지고 있는 나무들을 모아 숲이 우거지길 기대하며 연구에 주력하는 듯합니다. 그러나, 포스팅한 논문과 같이 먼저 숲이 얼마나 우거져 있는지를 확인하고, 분류한 후, 가장 실한 나무를 찾는 연습과 훈련을 반복해서 더 효율적인 연구 결과를 얻는데 더 많이 주력해야 할 것 같습니다. 그리고, 그 중심에 생물정보가 있는 게 아닌가 하고 이 글을 쓰며 새삼 다시 생각하게 됩니다.


참고문헌

[1] Sreedevi Chandrasekaran a, Danail Bonchev, (2013) A Network View on Parkinson’s Disease, Computational and structural biotechnology J. 7(8)
[2] Groettrup B. Boeckmann M, Strephan C., Marcus K., Grinberg LT, Meyer HE, Park YM (2012) Translational protemics in neurodegenerative diseases-16th HUPO BPP workshop Sep. 5, 2011, Geneva, Switzerland. Proteomics 12: 356-358
[3] Irizarry RA, Hobbs B, Collin F, Beazer-Barclay YD, Antonellis KJ, et al (2003) Explorarion, normalization, and summaries of high density oligonucleotide array probe level data. Biostatistics (Oxford England) 4: 249-264
[4] Kanehisa M. Goto S(2000) KEGG:kyoto encyclopedia of genes and genomes. Nucleic acids research 28:27-30
[5] Mouradian MM (2012) MircoRNAs in Parkinson's disease. Neurobiology of disease 46: 279-284



Codes사업부 Consulting팀
신가희 팀장


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2013/12/11 16:45 2013/12/11 16:45
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