(주)인실리코젠 이라는 회사를 알게 된 것은, 질병관리본부에서 연구원으로 근무하던 때였습니다. 용역사업을 담당했던 회사로 처음 접하게 되었는데, 당시에 박준형 부장님과 이규열 선임님을 만나면서 떠올랐던 느낌은 두 가지였습니다. 회사에 대해 전체적으로 깨끗한 느낌을 받았고, 좋은 사람들이 많이 있다고 생각했습니다. 또한 함께 사업을 수행하고 도우면서 내실이 있는 회사라는 느낌을 받았습니다. 회의차 만날 때마다 항상 밝은 얼굴로 맞아주시고, 즐거운 회사생활에 대해서 자랑하시니까 제가 그렇게 생각하는 것은 어쩌면 당연한 결과였습니다.

그러나 우리 회사에 결정적으로 오고 싶다는 생각을 하게 된 것은 최남우 사장님을 세미나 때 몇 차례 만난 후였습니다. 최 사장님은 비지니스와 인재상에 대해 설명하시면서, "세상에 완벽한 사람은 없으며, 어떤 사람이든지 동료와 조화를 이루고 시너지 효과를 내야만 성공할 수 있다"고 말씀하셨습니다. 그 말씀은 수 개월이 지난 후에 협력하며 살아가야 한다면, 좋은 사람들과 즐겁게 일을 할 수 있는 회사를 가고 싶다는 제 생각의 뿌리가 되었습니다.



본격적으로 Codes사업부의 Research팀의 일원으로서 입사해보니까, 중소기업다운 패기가 있으면서도 회사체계는 견고했으며, 생각이상으로 좋은 분석 솔루션들이 많았습니다. Codes사업부에서는 누구나 쉽게 게놈(genome) 분석이 가능한 다양한 CLC bio사의 제품들과 효과적으로 상호작용 또는 네트워크 분석을 돕는 Pathway Studio가 대표적이었는데, 제가 앞으로 많이 익혀야 할 분석 소프트웨어였습니다. 또한 KM사업부에서는 wiki 기반으로 업무 소통이 용이한 LabKM과 강력한 친자검색 기능을 가진 KinMATCH가 인상적이었고, Trac사업부에서는 최근에 개발된 이력추적시스템을 포함하여 그 동안 축적된 다양한 사례들이 놀라웠습니다. 무엇보다 이 분야에서는 흔치 않은 Descign팀(design과 science의 조합)이 회사내 모든 콘텐츠를 그 의미와 용도에 맞게 창조적으로 표현해주기 때문에 눈도 즐거웠습니다.

현재 회사가 지향하고 있는 분석 컨설팅 방향은 바로 人Co Business 입니다. 다양한 해석이 가능한 멋진 말인데, 그 중에서 가장 마음에 드는 뜻은.. 바로 "사람(人)과 사람(人) 사이에 통하는(Communication) 분석"입니다. 즉, 고객(client)과 분석가(analyzer)간의 소통을 통해 함께 최적의 결과물을 생산해 내는 것입니다. 이런 내용을 담은 회사의 가치체계는 연구분야에서 필요한 상생(相生) 정신이 그대로 녹아있었기에 저에게는 큰 감동이었습니다. 실제로 人Co Analysis를 담당하는 Research팀은 기존 분석 프로그램 활용을 넘어서 고객과 함께 고민하면서 최적의 생물학적인 의미(biological meaning)를 도출할 수 있도록 파트너 역할을 톡톡히 해왔다는 인상을 받았습니다.

지금까지 연구실에서의 경험만 있었기 때문에, raw data를 가지고 2,3차 가공을 통해 새로운 관점에서 논문을 작성해왔습니다. 다행스럽게도 저의 첫 담당업무가 분석된 데이터를 가지고 고객과 함께 협력하여 논문화 작업을 하는 것이었습니다. 새롭게 연구되는 종(species) 이기에 결과 분석 및 논문 작성이 쉽지는 않았지만, 남들이 하지 않는 것을 하는 것이기에 더욱 즐겁게 매진할 수 있었고, 고객과 함께 문제를 고민하고 해결했기에 보람된 결과를 기다릴 수 있었습니다. 입사 후 2개월 동안 매일 야근을 하다시피 했던 바쁜 일정이었지만, 저 혼자만이 아닌 여러 부원들과 함께 할 수 있었기에 오히려 즐거운 시간이었습니다. 가장 좋은 회사 적응은, 실무를 직접 경험하면서 사람, 업무, 사내 분위기에 동시에 적응하는 것이라고 생각했기 때문입니다.

최근에는 부원들과 함께 New Balance Race 10 km 마라톤 대회에 참가해서 친목도 다지고 완주도 했습니다. 이제 2개월이 지났을 뿐이지만, 회사생활을 하면서 2년, 20년 동안 수많은 난관들도 함께 잘 헤쳐나갈 수 있다는 믿음을 준 작지만 소중한 추억이었습니다. 미래를 위해 생물정보학 분야를 선택했는데, 이제 그 미래를 실현하기 위해 (주)인실리코젠 회사를 선택했습니다. 열심히 노력해서 저와 회사 모두가 앞으로 더 많이 성장할 수 있도록 진력(盡力)할 것입니다.

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입사한지 세달. 인턴기간.
학교에서 생물정보학을 열심히 공부하며 꿈꿔왔던 나의 미래상과 지금의 현실은 너무 만족스럽습니다.
교수님과 여러 지인들과의 상담을 통해 해외포닥, 축산과학원 공무원, 및 생물정보 회사 등 여러 갈래길 중에서 (주)인실리코젠에 입사하게 되었습니다. (주)인실리코젠에서 업무의 성과만이 아닌 김효영의 모습을 보여주고 싶습니다.

3개월 인턴기간 동안 CLC Genomics Workbench, BioXM, PathwayStudio, LabKM, KinMatch 등 총 5개의 솔루션을 공부하였습니다. 그 중 CLC Genomics Workbench, BioXM, PathwayStudio는 매뉴얼을 처음부터 끝까지 혼자 공부하면서 저만의 매뉴얼을 만들었습니다.

KM 사업부에 들어와서 처음으로 맡게된 일은 BioXM 솔루션을 마스터하는 것이었습니다.
BioXM은 Biomax사의 다양하고 복잡한 여러 종류의 생물 데이터 지식관리와 의미론적 데이터 통합 시스템으로, 여러 연구방법들에 의해 대량으로 생성되는 정보들과 상호 연결되어 있는 생물학적 시스템을 쉽게 이해할 수 있습니다.

현재는 숙지한 BioXM을 이용하여 맞춤형 약물 및 임상진행 정보 제공을 위한 온톨로지 구축 사업에 참여하였습니다. Gene, GO, Pathway, Disease, Chemical, Drug, CNV, SNP, ClinicalTrials, Cosmic mutation 등을 데이터베이스화하였고, 이 Entity 간에 상호관련 정보를 추출하여 관계를 맺었습니다. 이 데이터베이스에서 내가 원하는 정보 추출을 위한 쿼리를 생성하고 결과로 웹포탈을 연동하였습니다. 처음으로 맡은 비중 있는 일을 사업부의 동료들과 협력하며 잘 마무리하여 좋은 결과를 얻어 기뻤습니다.

인 턴기간 동안 CEO 칭기스칸, 사원의 마음가짐, 경영의 마음가짐, 사업의 마음가짐 총 4권의 필독서를 읽어서 직장생활을 하는데 많은 지침과 교훈을 얻을 수 있었고, '똑똑한 여우들의 직장생활 다이어리'라는 책은 직장생활의 첫걸음을 하는 저에게 직장생활에서의 예절, 말투, 생각 등 많은 도움을 준 책이었습니다.

또한 여러 제안서 작성 및 논문 작성, 다양한 연구결과와 생물정보 통합 기획을 통하여 내 자신이 가꾸어 지면서 미래의 나를 생각해보게 되었습니다. 너무나 멋지고 훌륭한 인재가 될 것 같습니다.

세 달이라는 인턴기간 동안 많은 배움과 가르침을 배울 수 있는 시간이었습니다. 앞으로 더 많은 사람들이 KM사업부의 고급 생물정보 컨설팅을 컨택할 수 있도록 BioXM 마스터 뿐 아니라 논문을 많이 읽어서 다양한 분야의 기획이나 제안서 작성에 도움이 되도록 많은 노력을 해야할 것 같습니다. 그리고 앞으로 함께 좋은 분위기를 만들어서 더 고가치의 (주)인실리코젠을 만들어 갔으면 좋겠습니다. 좋은 사람들과 함께 멋지고 고급스러운 생물정보 컨설팅을 할 수 있다는게 너무 행복합니다. 제가 선택한 사회의 첫걸음인 (주)인실리코젠이기에 멈추지도, 포기하지도 않고 전국민이 (주)인실리코젠을 알 때까지 지금부터 열심히 하겠습니다. 이제 직장다니는 제 모습이 일상이된 요즘 기쁩니다. 우리 모두 화이팅합시다!

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ChIP-Seq

ChIP 은 Chromatin Immunoprecipitation의 약자로 세포내에서 이뤄지는 단백질과 DNA간의 상호작용을 알아내는 주요한 방법으로 특정 단백질과 binding 하는 DNA sequence 를 알아내는 것을 목적으로 합니다. 특정 단백질과 결합된 DNA을 면역학적 방법인 antibody를 이용하여 침강시킨후 결합된 DNA를 따로 분리하여 그 sequence를 확인합니다. 이때, 해당 서열을 확인 하는 방법으로 microarray방식을 이용하면, ChIP-chip이 되고, NGS와같은 시퀀싱 방식을 이용하면 ChIP-seq이 됩니다. 이러한 방법은 유전자 발현을 조절하는 전사조절인자(transcription factor)의 bindig site와 기작을연구하는데 많이 이용되고 있습니다.

예를 들어 transcription factor A의 binding-site를 분석하기 위해, 먼저 세포내에서 transcription factor A와 DNA를 결합시킨 후 그 결합을 고정하기 위해 sample을 포름알데히드와 같은 고정액으로 고정시킵니다. 이후 세포를 lysis하여 DNA 전체를 분리한 다음 sonication 방법으로 DNA를 잘게 조각냅니다. 그러면 transcription factor와 결합된 상태의 DNA 조각과 그렇지 않은 조각이 생성됩니다. 이후 원하던 transcription factor A에 binding된 DNA 조각만을 분리하기 위해 transcrition factor A 특이적인 antibody와 beads 붙여 원심분리를 통해 transcription factor A와 이에 결합된 DNA만을 분리해 낼 수 있습니다. 마지막으로 분리된 transcription factorA와 DNA 사이의 결합을 끊어 DNA만을 분리해낸 다음 앞서 언급한 microarray방식과 NGS 기술을 이용한 시퀀싱 방식을 통해 각각 확인할수 있습니다. Microarray방식은 유전체상의 대부분의 영역을 microarray probe로 제작하여 chip에 심은 후 transcription factor A와 결합되었던 DNA조각을 binding 시켜 확인하게 되며, 시퀀싱 방식은 분리된 DNA조각을 직접적으로 시퀀싱을 통해 확인하게 됩니다. 이후 시퀀싱된 서열을 해당 유전체 서열에 mapping(reference assembly)을 통해 유전체 상의 binding location을 확인 합니다. 이들 모두 공통적으로 transcription factor A가 binding 하는 서열정보를 비롯하여 유전체내의 binding location을 함께 확인 할 수 있어 이차적으로 전자를 조절 받는 유전자 프로파일을 함께 확인 할수 있는 이점이 있습니다.

단백질과 binding 되는 DNA 서열이 짧기 때문에 , ChIP-Seq 분석을 할 때는 일반적으로 short read로 시퀀싱을 진행합니다. 또한 reference 서열에 mapping 할 때 역시 mapping 파라메터들을 엄격하게 설정하여 noise data의 생성을 예방합니다. 시퀀싱 reads의 서열들이 짧기 때문에 적은 bp의 mismatch나 gap일 지라도 실제 binding site가 아닌 엉뚱한 위치에 mapping될 확률이 높아 지므로 최종적으로 ChIP peak를 찾기 힘들어지게 될 수 있습니다. Mapping view를 보면 이렇게 특정 단백질에 특이적인 binding-site에만 read들이 mapping 되어 형성되는 'peak'을 확인 하실수 있습니다(Candidated transciption factor A binding position).

Peak 영역에 mapping된 read의 수와 전체 reference 서열의 mapping 된 read의 분포, 그리고 control 데이터에 mapping된 read의 분포 등을 고려하여 관찰되는 peak가 false positive인지 false negative인지 통계적으로 유의성을 검증할 수 있습니다. CLC Genomics Workbench를 이용하면 이렇게 찾아진 ChIP peak들에 대한 정보가 담긴 테이블과 해당 ChIP peak가 위치한 부분의 mapping view를 한 화면에서 확인할 수 있습니다.

그리고 mapping view를 조금 더 축소해 보면 해당 peak의 upstream과 downstream에 위치한 유전자를 확인하여, 어떤 유전자들이 해당 transcription factor A에 영향을 받을지 유추해 볼 수 있습니다.

부가적으로 BIOBASE사의 'TRANSFAC' 데이터베이스는 발표된 모든 논문들을 대상으로 생물 전문 큐레이터들이 검토하여 transcription factor와 transcription factor binding site에 대한 정보를 축적하고 있습니다. 또한 이렇게 형성된 TRANSFAC의 데이터는 보다 효율적으로 연구자들에게 공급하기위해 CLC Genomics Workbench에서 plug-in을 통해 ChIP-seq을 통해 찾아진 peak와 직접적으로 비교하여 관련된 유전자, 질병 및 mutation에 대한 다양한 정보를 제공 하고 있습니다.

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