download0 view138
twitter facebook

공공누리This item is licensed Korea Open Government License

Title
노령화대비 전략적 국가 노화 및 노인성만성질환연구체계를 위한 노화시스템생물학(system biology of aging) 구축
Alternative Title
Construction of national systems biology research framework of aging and aging related disease
Author(s)
유석종
Alternative Author(s)
Yu, Seok-Jong
Publisher
한국과학기술정보연구원
Korea Institute of Science and Technology Information
Publication Year
2012-12
Description
funder : 보건복지부
agency : 질병관리본부 국립보건연구원
agency : Korea Center for Disease Control and Prevention
Abstract
노령화 대비 국가적인 노화 연구체계를 수립하기위해서는 기존에 보고된 노화연구내용을 수집과 노화연구에 언급되고 있는 유전자정보의 발굴이 중요하다. 국제적으로 노화연구는 초기단계이며, 이미 구축된 노화관련 데이터베이스인 GenAge 데이터베이스도 구축이후 데이터의 축적은 미미한 실정이다. 본 연구에서는 문헌 내에 생물학적인 상호작용 정보를 텍스트마이닝을 통해 수집하고 데이터베이스화 했다. 현재 이미 보고된 노화관련 유전자 461개중 OMIM(질병데이터베이스)와 GO(유전자 온톨로지)정보를 바탕으로 가장 노화와 관련된 64개의 유전자를 추출했으며, 각 유전자를 키워드로 NCBI의 pubmed 데이터베이스로부터 관련논문을 다운로드 받아 생물학적 상호작용 정보를 추출했다. 생물학적 상호작용은 NCBI에서 제공하는 Metamap 데이터베이스를 기반으로 각각의 생물학적 용어를 정의했다. 현재 노화 유전자 64개에 대해 128,729개의 생물학적 상호작용 정보를 추출했고, 8대 노인성만성질환에 대해 301,176개의 생물학적 상호작용 정보를 추출했다. 추출된 생물학적 네트워크가 실제 노화의 단계에서 중요한 네트워크인지를 확인하기 위해, 연령대 별로 뇌의 유전자 발현데이터를 GEO데이터베이스로부터 다운 받아서 분석했다. 20대, 50대, 70대 90대의 샘플을 대상으로 노화와 관계된 신호전달 네트워크를 분석한 결과 노화에 따른 3종류의 발현패턴을 분석했다. 노화에 따른 발현차이를 보이는 신호전달네트워크는 Chemokine pathway, Focal adhesion pathway, Nerotrophin pathway, MAP kinase pathway, Natural killer cell mediated cytotoxicity pathway, insulin pathway, cancer pathway로 나타났으며, 전체적으로 노화가 진행되면서 발현이 줄어드는 양상을 보였다. 또한 공동기전 분석 결과 알츠하이머병과 노화의 공동 기전에 대한 3가지의 네트워크를 추출하였다.

For preparing the aged society, collecting the previous studies of aging and aging related gene is important for constructing the research process. Aging research is in the early stages and GenAge database does not accumulate the gene information. In this research, we have made the aging database of biological relations by using a text-mining tool. 63 genes has been chosen based on comparing three different information including GenAge, GO, and OMIM databases. The biological relation networks of 63 genes and 8 major senile disease was collected with downloading the pubmed data and extracting the binary relation of each abstract. To clearly define the biological entity, we have used the Metamap database in text-mining process. we extracted 128,729 relations for 63 genes and 301,176 relations for 8 major senile disease. To check the relation between text-mining and gene expression profiles, we analysed GEO data of frontal cortex with comparing the age of 20s, 50s, 70s, 90s and made the sub-networks that is affected during aging process. 3 different gene expression pattern was classified and the major signal transduction pathway is chemokine pathway, focal adhesion pathway, nerotrophin pathway, MAP kinase pathway, natural killer cell mediated cytotoxicity pathway, insulin pathway and cancer pathway. We also find 3 common mechanisms between aging process and Alzheimer's disease. The hub node of the networks is amyloid precursor protein which occurs Alzheimer's disease.
Keyword
aging; systems biology; gene expression analysis; text-mining; database
Files in This Item:
There are no files associated with this item.
Appears in Collections:
7. KISTI 연구성과 > 연구보고서 > 2012
URI
https://repository.kisti.re.kr/handle/10580/11086
http://www.ndsl.kr/ndsl/search/detail/report/reportSearchResultDetail.do?cn=TRKO201300030800
Fulltext
 http://www.ndsl.kr/ndsl/commons/util/ndslOriginalView.do?dbt=TRKO&cn=TRKO201300030800
Export
RIS (EndNote)
XLS (Excel)
XML

Browse