역사를 보면, 인류는 어떤 상황 속에서도 교육을 항상 지속하여 왔습니다.
그러한 교육에 대한 열정이 있었기에 현재의 문명을 이룰 수 있었다고 생각합니다.

COVID-19 상황이 지속되는 가운데 (주)인실리코젠은 철저한 방역지침을 준수하며, 생물정보 인재양성 프로그램을 진행하였습니다. 7월 6일부터 8월 14일까지 6주간 진행된 프로그램의 생생한 후기 함께 보겠습니다.





























작성 : 人CoINTERNSHIP 제11기 수료생
이가희, 이솔휘, 이주연, 진종현, 황성경

Posted by 人Co

2020/08/26 09:00 2020/08/26 09:00
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여러분의 직장생활, 행복하신가요?

직장인이라면, 인생 1/3 이상의 시간을 회사에서 보낸다 해도 과언이 아닌데요, 표정이 어둡고, 열의가 보이지 않는 상태로 오랜 시간 직장생활을 하고 있다면, 행복하지 않은 삶으로도 연결되는 것이죠.

조직 내에서 인정받는 일원이 되고, 리더가 되며, 전문가가 되는 방법… 각종 직장생활 처세술서에 나오는 행동양식은 결론적으로 모두 유사합니다. 회사의 원리와 원칙부터 이해하고 행동하는 공통점이 있습니다. 적응력, 조정력, 소통, 열정과 역량 등도 빠지지 않는 키워드들이죠. 중요한 건 신뢰와 진정성이 빠지면 금세 들통 나기 마련이라는 것!
 
이번 기회에 소개하고자 하는 (주)인실리코젠 R&D Center 4인은 제가 입사해서 오랜 시간 人Co인으로 함께한 분들이며, 굳건히 각 분야의 리더로 성장하신 분들입니다. 이분들의 생각을 짧게나마 들어보는 시간을 가졌습니다. 자, 그럼 살짝 들어볼까요? ^^



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학창 시절부터 시베리아나 몽골 초원과 같은 가보지 못한 곳에 대한 동경이 있습니다. 기계공학에서 출발하여 생물정보학이라는 분야로 옮겨오면서 생소하고 처음 길을 걷는 것이라 즐겁게 받아들였습니다. 이러한 경험을 과학자와 나누면서 그 대가를 받는 것도 고객과 저, 서로가 생소했던 것 같습니다. 이제는 산업의 한 분야로 인정받아 많이 자연스러운 환경이 된 듯합니다.

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대학 복학생 때(1997년 즈음), 처음 생물정보학이라는 단어를 접하고는 나를 위한 분야라고 생각했습니다. 컴퓨터에 관심이 많으면서, 동시에 분자생물학을 좋아했던 사람이라면 당연히 생각했을 겁니다. 당시 학교에서 배울 수 없었기 때문에 학회, 세미나 등을 찾아 들으러 다녔던 것이 이 분야로의 시작이었던 것 같습니다. 지금이 2017년이니까 20년은 됐네요. 그동안 생물정보학 분야가 정말 넓음에 막막하기도 했고, 돈 벌기 어려운 분야인데 할 수 있을까 두렵기도 했습니다. 요즘은 그 응용, 실무 분야가 확실히 많아졌다고 느낍니다.


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다른 사람보다 생물정보라는 분야에 더 늦게 합류하였고, 생물정보라는 분야라기보다 데이터 과학이라고 생각되는 이 분야에 BIT가 아닌 BT 전공자로서 심각한 적응기를 겪었다 할 수 있습니다. 2008년부터 특별히 비정규화되어 있고, 개별 데이터가 많이 존재하는 식품 분야의 데이터 세상에 발을 디디면서 그야말로 혼돈과 혼란의 시간을 겪었습니다. 그럼에도 불구하고, 뒤돌아 가지 않고, 10년이 지난 지금까지 데이터 과학이라는 이 분야에 서 있는 것을 보면, 이 길을 가야만 해서 이곳에 발을 디디게 된 게 아닌가 생각됩니다.

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분자생물학을 전공하고 animal cell culture를 하던 저에게 우연한 전화 한 통이 생물정보를 시작하게 했습니다. 프로모터 연구를 했다는 잊고 있던(브릭에 올려진) 저의 이력서를 보시고 금요일 자정을 넘기던 그 시각, 갑자기 생물정보를 함께 해보지 않겠느냐는 권유로 큰 기대도 망설임도 없이 그냥 그렇게 생물정보를 접하게 됐습니다. 생각해보면, 통계나 프로그래밍에 전혀 문외한이었던 그때부터 15년이 지난 지금까지도 저는 행운이 따랐던 것 같습니다. 늘 주변엔 함께 공부하던 친절하고 똑똑한 분들이 계셨고, 데이터가 쌓여 있었던 터라 크게 다른 생각을 하지 않고 지금까지 오고 있는 듯합니다.


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환경부의 연구과제가 기억에 남습니다. 당시에는 거의 최초로 시맨틱스(Semantcis, 意味論)를 적용하여 환경유해물질에 대한 유전체 데이터베이스를 구축하는 주제였습니다. 연구진 중에서 저희에게 데이터를 잘 정리해서 주시던 분이 계셨습니다. 그분이 주신 단편 자료를 차곡차곡 모으고 시맨틱스 모델로 뽑아서 그린 유전자-화학물질-생리활성 네트워크 그림을 논문 초안에 넣어서 보내드렸습니다. 그러고 나서 그분에게서 전화가 왔는데 자기가 중요한 저널에 준비하는 개념을 어떻게 알았느냐고 놀라움과 걱정을 전해주셨습니다. 결국, 그 그림은 중요한 심볼을 모두 제거하고 간략한 현황만 보여주는 식으로 변경되어 논문으로 출판되었습니다. 당시에 그 교수님은 해당 주제로 5년 이상 하면서 찾은 내용이고, 그 아이디어는 저희에게 노출하고 싶지 않았는데, 단편적 데이터의 의미적 연결(시맨틱스)이라는 기술로 동일한 결과를 얻을 수 있었던 것입니다. 이후에 그 교수님은 저희 회사 제품을 꾸준히 사용하는 고객이 되고 저희도 시맨틱스의 잠재성에 확신을 하는 계기가 되었습니다.

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2011년 구제역 사태가 가장 기억에 남습니다. 당시, 축산과학원 정보시스템 유지관리 사업 중이었는데, 구제역이라 출입이 통제됐었죠. 급하게 시스템 점검해야 할 일이 있어 전산실에 들어가야 했는데, 그러기 위해서는 정문 옆 임시 샤워시설에서 샤워하고, 자외선 소독하고, 속옷도 갈아입고, 방역복을 입은 채 작업해야 했습니다. 긴급 위급 상황을 절감하면서 서버 앞에서 작업하던 때가 기억나네요. 리눅스 명령 하나하나가 무게감 있던 기억이네요. 전산 관련 업무 하는 분 가운데, 이런 경험 하신 분은 얼마 없을 것 같습니다.

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최근 인실리코푸드 시스템이라는 개인의 유전정보에 맞는 식단을 추천해 주는 프로젝트를 수행한 적이 있습니다. 현재 자신의 생활방식, 식습관 등 외형적인 기준에 따라 식단을 추천해 주는 프로그램과 앱 등이 많이 나와 있긴 하지만, 유전정보를 기반으로 사람의 속까지 들여다보며 맞춤 식단을 추천해 주는 프로젝트는 처음이지 않을까 생각됩니다. 다양하고 정리되지 않는 자신의 개인 데이터를 잘 정리할 뿐만 아니라, 최신의 과학적 정보까지 추가하여 최적의 맞춤 식이 정보를 제공할 수 있는 프로젝트를 성공적으로 수행한 뿌듯함과 동시에 아마도 향후에는 더 발전된 시스템으로 확장될 수 있을 것이라는 기대감, 식품 빅데이터라는 키워드를 연상하게 하는 미래를 내다보는 프로젝트인 것 같아 가장 기억에 남습니다.

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언론에도 소개됐던 한우 유전체 프로젝트가 기억에 남습니다. 2009년 당시만 해도 국내에 NGS를 이용한 연구가 이제 막 소개되던 때라 데이터를 구경할 기회조차 잘 없던 때인데, 운이 좋았었습니다. 국내에서 처음으로 대용량 데이터를 바탕으로 한우의 단일 염기 변이를 유전체 전반에 걸쳐 분석했고, 그 결과는 논문으로 정리됐는데, 재밌는 사실은 연구분야가 늘 그러하듯 대용량 데이터를 분석해 내기 위해 들인 그 많은 노력이 단순한 호기심을 해결하기 위해 시작됐고 그것으로 귀결된다는 것을 알게 됐다는 것입니다. 당시, 저는 한우의 그 누런 털이 어떤 유전자에 기인해서인지를 찾던 중 CORIN이라는 유전자를 만났고, 그날 옆자리의 동료는 한참을 저에게 꽉 안겨 있었던 기억이 납니다.


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생물정보학은 여러 학제간의 경계학문이라고도 합니다. 경계에 있다는 것은 어느 쪽에도 포함되지 않는다는 것으로 해석되기도 하지만, 동시에 경계에 있기에 두 영역의 결합자 역할이기도 합니다. 사람과 사람, 사람과 일에 있어 결합자 또는 풀(glue)과 같은 역할을 하고 싶다고 생각합니다.

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어려운 질문이네요. 그렇게 잘하고 있지 못하다고 생각합니다. 다만, 나의 진심과 열정이 드러나도록 대화하고, 이것이 서로 통할 때 이것이 바로 중요한 관계의 진전이 아닐까 느낍니다. 서로 간에 감정적으로 잘 챙기는 부분은 제가 잘하지 못하는 영역이기도 합니다만 늘 잘하고자 노력합니다.

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특별히 다른 이들에 비해 인간관계를 잘 관리하고 있다 생각되진 않지만, 인실리코젠의 기본 모토 중 하나인 사람에 대한 진심이 가장 큰 부분이 아닌가 생각됩니다. 진심은 통하고, 그 진심과 진실은 상황과 사람을 변화시킨다는 마음이 아마도 현재까지 함께하는 사람들과 쌓여 온 신뢰가 아닌가 합니다.

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저는 아마도 배려를 하기보다는 받는 쪽이었던 것 같습니다. 입사해서 애도 둘이나 낳고, 근근이 지내와서 특별히 뭔가를 하려 하지 않고 감사한 마음으로 지내왔던 것이 비결이라면 비결일 수 있을 것 같습니다. 오히려, 이번 기회를 빌려 주변 지인들에게 다시 한 번 감사하다고 전하고 싶네요.


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걱정의 80%는 절대 일어나지 않는 것들이라는 말이 있다고 합니다. 결정의 순간 걱정보다는 도전과 희망에 가중치를 줍니다.



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얼마 전부터 자신에게 묻고 있습니다. 이 회사가 내 회사고, 내가 리더이고, CEO라면 어떻게 선택하겠는가. 이 질문에 대한 고민은 우리 회사의 발전과 우리 모두의 성장에 도움이 될 것이라 생각합니다.



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지금 현재 가장 하기 힘들고 어려운 것을 선택하는 편입니다. 쉽고 유리한 것은 누구나 할 수 있기에 선택과 결정의 순간이 왔을 때 기회가 아닌 위기가 될 수 있음을 인지하고, 결정하려고 하는 편입니다. 이런 경우를 몇 번 겪으면서 느낀 건 아마도 이런 선택의 기준에 “가장 기본적인 것이 가장 중요하다”는 원칙이 있었던 것 같습니다.

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제가 지나온 시간은 대부분 답이 정해져 있었던 것 같습니다. 크게 고민의 기로에 서서 있었던 시간보다는 얼른 해내야 하는 시간이 많았습니다. 생물정보를 처음 시작하고 할 수 있었던 건 그저 빨리 프로그래밍을 공부하는 것이었고, 둘째를 낳고 할 수 있었던 것은 집에서는 아기를 업어주고, 회사에서는 빨리 데이터의 속성을 파악해서 문제를 해결하는 방법밖에 없었습니다. 지금 생각해 보니, 고민하기 보다는 지금의 문제를 신속히 해결하고자 하는 방식이었던 것이 아닌가 합니다.


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빠르게 변화하는 기술 유행어를 붙여서 무늬만 새로운 것들이 많습니다. 옥석을 가리고 우리 고객에게 제대로 된 가치를 돌려드릴 수 있는 것이 무엇인지 항상 고민하고 있습니다. 그 외 시간은 아직 아이들이 어려서 주말이라도 아이들과 시간을 보내고 있습니다.

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하루가 다르게 새로운 기술이 소개되고 있습니다. 특히 기계학습, 딥러닝 등 유전체 정보에 접목했을 때 더욱 가치 있을 분야에 관심이 많습니다. 최근 유전체 정보와 일부 설문 정보를 결합하면, 훌륭한 맞춤 질병 예측 모델을 만들 수 있을 것 같은 기대감이 있습니다. 새로운 IT 지식을 생물학적 고려하에 응용하는 것에 높은 관심이 있습니다.

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데이터 산업이라는 말이 많이 떠오릅니다. 물건을 만들 때 어떤 모양으로 어떻게 만들어서 얼마나 많은 사람이 사용하게 할 것인가를 고민하는 것처럼, 이미 만들어진 데이터를 어떻게 포장하고, 만들고, 정리하면 잘 사용할 수 있을까에 대한 고민은 많이 하게 됩니다. 지금은 식품에 많은 관심을 가지고 식품 데이터를 보고 있지만, 아마도 앞으로는 환경 데이터가 한 걸음 더 나가야 할 데이터 산업의 한 분야가 아닐까 하고 관심을 가지고 있습니다.

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'어떻게 하면 쉬지 않을 수 있을까?' 입니다. 토끼와 거북이 이야기에서 빠른 토끼보다 쉬지 않는 거북이가 더 빠른 것을 얘기하는데, 사실 쉬지 않는 시간보다 빠른 것은 없다고 생각하고 있거든요. 조급한 마음일 수 있겠지만, 일정 궤도에 얼른 올려놓고 싶은 것들이 한둘이 아니다 보니, 이것들을 한꺼번에 해결하려면 일차적으로 그 일들을 쉬지만 않고 갈 수 있으면 된다고 생각했습니다. 근데, 그게 참 어렵습니다. 하루를 보내고 한숨 한 번인데, 그렇게 일주일이 금세 지나가고 벌써 7월을 넘어서서, 무서움도 가끔 느껴집니다. 시간이 간다고 그냥 해결되는 일은 많이 없으니까요. 아무튼, 현재는 쉬지 않고 갈 수 있는 현실적인 방법을 찾는 중입니다.


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앞에서 언급한 환경부 연구과제에서부터 발표할 때 자주 사용하던 말이 있습니다. “데이터 규모가 문제가 아니라 그 데이터 간의 연결이 문제다”. 4차 산업혁명은 초(超; super)연결의 시대가 될 것으로 생각합니다. IoT 기술과 같이 불편한 정보의 연결을 편리하게 도와주는 것, 빅데이터 분석처럼 사람의 행동에서 숨어 있는 연결고리를 찾는 일들이 많이 생길 것으로 예상합니다. 그중에서 생물정보학을 기반으로 한 바이오 빅데이터는 초연결과 함께 그 인과관계도 동시에 제공할 수 있는 핵심 콘텐츠라고 생각합니다.

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우리는 좀 더 건강해질 것이고, 수명은 더 늘어날 것입니다. 이를 가능하게 하는 것이 인실리코젠이 하고 있는 생물정보 연구라고 봅니다. 물론 기초 과학 연구도 중요하지만, 머지않아 실질적 가치로 드러나게 될 것이라고 봅니다. 그 과정에 이바지하고 싶은 욕심이 있습니다.

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획기적인 유전체 기반 기술의 발달과 다양한 IT적 활용기술의 접목은 미래 4차 산업혁명의 핵심이 될 것으로 생각됩니다. 특별히 더 많은 유전정보를 확보하여 머신러닝, 인공지능까지 포함한 빅데이터 분석은 국가나 기업에 가장 큰 미래경쟁력이 될 것으로 생각합니다.

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작년까지만 해도 유전체 어셈블리를 두고 큰 고민을 했는데, 지금은 PacBio를 비롯한 Hi-C 기술로 고민의 대상에서 제외됐습니다. 많은 문제를 제시하고 빠르게 해결하면서 놀라운 발전을 보이는 생물정보는 빅데이터 생산에도 크게 이바지하고 있지만, 이렇게 쌓인 빅데이터가 다시 생물정보 분야를 발전시키고 있습니다. 인간의 호기심이 사라지지 않는 한 데이터와 생물정보는 늘 앞서거니 뒤서거니 하며 함께 발전할 텐데, 중요한 것은 질문을 던지는 쪽은 항상 빅데이터가 아닌 생물정보를 활용하는 소수의 사람이 될 것이라는 겁니다. 그때를 위해서라도 쉬지 않고 가야겠네요.


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많은 바이오 정보 중에서 접근성과 연결성을 갖춘 것들만 미래 산업에 활용될 것으로 생각합니다. 따라서 다양한 접근 경로와 연결 방법에 대한 준비와 경험을 갖추고 예상되는 시나리오와 애플리케이션을 시도하는 것이 중요하다고 생각합니다. 최근에 회사에서 준비하는 식품 바이오 빅데이터 기반의 애플리케이션이나 유전체 연관 분석 플랫폼 등도 그 일환입니다.

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기업 운영을 위한 조직력을 갖추고, 기본 연구 역량을 꾸준히 향상하다 보면 곧 건강증진과 수명 연장이라는 실질적 가치를 만들어내는 역할을 할 수 있으리라 봅니다. 지속적인 조직력 강화, 연구 역량 강화를 진행하다 보면 기회가 올 것이고, 그 기회를 잘 이용하면 중요한 가치 생산의 최전선 기업이 될 수 있을 것으로 생각합니다.


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인실리코젠은 이미 10년 전부터 데이터의 가치를 알고 데이터의 축척, 연결 그리고 이들을 통합하는 미래 산업인 데이터 산업을 준비해 왔습니다. 이러한 과정을 겪으며, 미래에는 각자가 생산한 파편적 데이터는 하나의 통로가 될 데이터 공장을 통해 다시 꾸려져 우리의 의식주를 관리할 것으로 생각됩니다. 이를 대비하기 위해서는 분야와 경계를 뛰어넘는 한 단계 업그레이드된 데이터 통합을 위한 준비와 데이터의 폭넓은 이해와 의미를 찾는 인재를 발굴하고, 기술을 개발하는 것이 필수적이라 할 것입니다.

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사실 제가 하는 분야는 다양한 분야에서 과학적 호기심으로 제기된 문제를 푸는데 생물정보학적 기술로 도움을 드리는 역할을 하고 있습니다. 그래서 전적으로 개개인의 시각이 같을 수 없고, 관심사가 같을 수 없어 같은 방법으로 일괄처리하기 힘든 부분이 있습니다. 따라서 개인의 관심도와 몰입도가 매우 중요한 요소로 작용했는데, 미래에는 예외 처리라고 생각되는 많은 부분이 개인 맞춤이라는 이름으로 자동 처리되도록 할 것입니다. 모든 생물 시스템을 비롯하여 이와 상호작용하는 환경과의 연계에서도 대부분 질문에 빅데이터는 답을 줄 것입니다. 곧 누구에게나 잘 맞춰진 쉬운 데이터가 놓이게 될 텐데, 이런 현실 속에서도 끊임없는 문제를 제기할 수 있고 재밌는 발상이 가능한 인재가 미래를 이끌 것으로 생각합니다.


지금까지 (주)인실리코젠 R&D Center 4인에 대한 인터뷰였습니다. 오랜 시간 함께 하여 호흡도 척척! 정말 훈훈한 분위기로 빅데이터의 심연을 탐구하고 있습니다.
2016년 다보스 포럼(세계경제포럼, World Economic Forum)에서 본격적으로 제기된 제4차 산업혁명! 지금 맞고 있는 이 시대의 일과 직업에 대한 전망 보고서에 의하면, 전문적 기술과 컴퓨터 및 관련 장치를 통한 커뮤니케이션과 정보처리 작업이 능숙한 소수의 ‘스타’들에게 큰 보상을 주게 될 것이라고 합니다.
이러한 추세는 새로운 아이디어와 비즈니스 모델, 상품과 서비스를 제공하는 등 혁신이 주도하는 생태계에 완벽한 적응 능력을 갖춘 사람들이 승자가 된다는 멱 법칙(冪法則, Power Law)의 양상을 띠고 있습니다.
성공신화는 적절한 기술과 가치관을 가진 사람, 즉 자발적으로 동기를 부여하고 노력하는 특성이 있으며 새로운 기술을 보완할 능력이 있는 사람에게만 주어질 이야기입니다. (4차 산업이 이끄는 일의 미래, Design Issue Report, Vol.14)
앞서 인터뷰한 네 분은 한 가지 분야에 충분한 소양을 갖추고 다양한 지식을 두루 겸비한 통섭형 인재! 자기 존중과 타인에 대한 겸손을 갖추고, 융화를 통해 함께 성장하고자 하는 人Co의 핵심 원동력이라 믿어 의심치 않습니다.

작성자 : 브랜딩 이사 정은미

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2017/08/04 07:39 2017/08/04 07:39
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일정

일시 : 2016년 10월 20(목)~ 10월 21(금)

장소 : KT인재개발원 1연수관 202호

내용

R의 기본 이론을 확립하고 실습을 통한 생물정보 기초 분석 능력을 습득할 수 있습니다.

(자세한 프로그램 내용은 http://kobicedu.labkm.net 참고)



신청방법

신청기간 : 2016년 10월 10(월) ~ 2016년 10월 12(수)

선발인원 : 30

교육대상 :

  1) 분석에 앞서 기초적인 R 초급 교육이 필요한 연구원 및 대학원생 등

  2) 모든 교육 일정에 참석이 가능한 교육생 (2일 일정 필수 참석)

선발안내 : 2016년 10월 13일(목) ~ 2016년 10월 14일(금)

교육비 : 무료 (중식 무료제공)

준비물 : 유무선 인터넷이 가능한 개인 노트북

신청방법

  - 온라인 신청 http://kobicedu.labkm.net

문의

  - ㈜인실리코젠 (031-278-0061, edu@insilicogen.com)

  - 문의게시판 이용 http://kobicedu.labkm.net/labboard/board/QnA



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2016/10/05 12:40 2016/10/05 12:40
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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


Posted by 人Co

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

지난 3월 11일, (주)인실리코젠CLC bio사, 그리고 서울대학교 식물유전체육종연구소와의 NGS 데이터 분석을 위한 기술적인 정보 교환과 공동 연구 개발 및 컨설팅을 위한 프로모션 등의 내용에 대하여 MOU를 체결하였습니다.

이번 MOU 체결식에는 (주)인실리코젠의 최남우 대표이사님, 서울대학교 식물유전체육종연구소의 소장님이신 고희종 교수님, CLC bio사의 아시아 마케 총괄 담당을 맡은 Wayne Hsu가 CEO인 Thomas Knudsen를 대신하여 참석하였으며, Next Generation Sequencing 기술을 바탕으로 한 식물의 게놈 분석을 위하여 그 동안 수행했던 프로젝트의 다양한 경험들과 기술적인 능력들을 공유하기로 동의하였습니다.

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왼쪽부터 CLC bio사의 Wayne Hsu, 서울대학교 고희종 교수님, (주)인실리코젠의 최남우 대표이사님


서울대학교 식물유전체육종연구소는 막대한 양의 NGS genome 데이터 분석에 중요한 기술적인 문제를 해결할 수 있는 강력한 파트너들을 갖게 됨으로서, CLC bio사의 NGS 데이터 분석을 위한 생물적보학 솔루션과 (주)인실리코젠의 고품질의 컨설팅 서비스를 모두 지원 받을 수 있게 되었고 또한 국내에서 뿐만 아니라 국제적으로 생물정보학과 식물 과학 분야에서 중요한 경쟁력을 갖게 될 것으로 생각됩니다.


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이번 MOU 행사는 한국과 아시아의 NGS를 이용한 유전체 연구에 새로운 장을 마련한 것으로, (주)인실리코젠CLC bio사서울대학교의 NGS 분석 관련한 프로젝트를 성공시키는데 최선의 지원을 해줄 것을 약속하였습니다.



Posted by 人Co

2010/04/12 17:52 2010/04/12 17:52
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지난 2일 국립수의과학검역원 동물위생연구동의 세미나실에서 올해 시범사업인 ‘바이러스 유전자 변이감시 프로그램’의 설명회가 있었습니다.

바이러스 유전자 변이감시 프로그램은 이미 e축산뉴스, 디지털타임즈, 축산경제신문 등의 언론보도가 있었고, 돼지인플루엔자 바이러스(SI)의 유전자 변이 및 신종 바이러스 유입 등의 정보를 체계적으로 감시하여 사전에 예측할 수 있는 유전자 분석 체계로서 지난 7월부터 경기 등 4개 시,도 방역기관에 시범적으로 시작되었습니다.

이번 설명회는 당사에서 구축한 시스템을 시연하는 자리로서 국립수의과학검역원 바이러스과, 4개 시,도 축산위생연구소, (주)마크로젠에서 모두 참석해주셨고, 강병철 박사님께서 시스템의 전반적인 설명과 실제 예제를 이용한 데이터 입력 방법, 분석 진행과정, 분석 결과 내용 등에 대한 발표를 진행하셨습니다.

또한 질의 및 답변 시간은 추가적으로 필요한 사항과 앞으로 개선되어야 할 점 등에 대한 토론으로 시스템이 한층 더 발전할 수 있는 계기가 될 수 있는 중요한 시간이었습니다.

그 리고 인플루엔자 서열 분석에 사용되어질 CLC Main Workbench 프로그램에 대한 기본적인 기능 및 간단한 시연을 할 수 있는 시간도 마련되었으며, 다른 기관에서도 기본적인 생물정보 분석을 진행해볼 수 있도록 프로그램 설치방법과 라이센스를 제공하였습니다.

아직 시작에 불과하지만 본격적인 분석 파이프라인이 구축되어지고, 더욱 더 전문적인 생물정보 분석을 통하여 현재 유행되고 있는 신종 인플루엔자 바이러스 또한 체계적으로 감시하고 정확하게 예측할 수 있길 기대합니다.

Posted by 人Co

2009/09/16 15:37 2009/09/16 15:37
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