본 연구는 말에 대한 다양한 정보를 체계적으로 통합하고 정리하여, 연구자가 쉽게 접근할 수 있는 데이터베이스를 구축하였다. 이를 위해 말의 진화, 품종, 분포, 형태, 용도, EST 데이터, 지놈 정보 등을 포함하고 있다. 더불어, 지속적으로 공개될 말의 지놈서열에 대비한 생물정보학적 분석 환경을 제공하며, 기존에 공개된 말의 모든 지놈서열을 미리 분석하여 데이터로 제공하였다. 본 연구에서는 NCBI의 GenBank Build 35에 포함된 말의 전사체 서열을 활용하였으며, 이를 분석하기 위해 TIGR에서 사용된 매뉴얼 분석작업을 차용하고, TGICL 프로그램을 사용하였다.
<p>말이 놀이수단(스포츠)에 많이 이용됨으로써 우수한 혈통을 가진 말을 생산하는 분야에서 많은 연구가 이루어지기 시작했다. 특히 말에 대한 유전학적인 연구는 우수한 말의 품종을 생산하고 육종하는 분야에서 고부가 가치률 창출할 수 있는 중요한 분야로써 인식 되고 있다. 이러한 유전학적인 연구는 다양한 품종의 말을 사용용도에 적합하도록 품종 개량을 가능하게 하여 우수한 능력을 가지는 말을 생산할 수 있게 함으로써 말을 이용한 스포츠 산업을 더욱 더 성장하게 하였다. 이러한 말 산업의 부홍에 힘입어 우수한 품종을 체계적으로 생산하고 계량하고, 유지하기 위한 일환으로 1995년에 국제 켠소시움이 형성되어 말의 지놈 프로젝트가 시작되었다. 말의 지놈을 연구하는 중요한 목적은 첫째 말의 유전자의 지도를 완성하기 위한 것이고, 둘째 말 지놈 상에 분포하는 말의 유전자의 본질을 파악하는 것이며, 셋째 이들 유전자의 기능을 이해함으로써 말의 질병을 이해하기 위함이고, 마지막으로 다양한 포유류와의 비교분석을 통하여 이들의 유연관계를 이해하는 것이다. 말의 지놈을 연구 하게 됨으로써 얻을 수 있게 되는 상업적인 가치는 유전자의 분석을 통하여 우수한 혈통을 가지는 말 유전자의 다형성(single nucleotide polymorphisms, SNP)을 분석하여 우수한 말만이 가지는 특이적인 마커(marker) 유전자를 찾는 것이며, 또한 질병에 내성이 강한 말의 유전자를 비교 분석함으 로써 말에서 발생하는 여러 질병을 진단 또는 예방할 수 있게 하는 것이다. 또한 우수한 유전자를 보유한 말의 계통도를 체계적으로 구축함으로써 용도에 적합한 우수한 말들을 선택적으로 생산 가능하게 하는 것이다.</p> <p>그러므로 본 연구는 산재한 말에 대한 기초적인 정보들을 체계적으로 통합, 정리하여 말을 연구하고자 하는 연구자가 말에 대한 정보를 쉽고, 편리하게 얻을 수 있게 하고자 한다. 따라서 우리는 현존하는 말의 모든 정보(진화, 품종, 분포, 형태, 용도, expressed sequence tags (EST) 데이터, 지놈정보 등) 를 통합하여 체계적으로 정리하여 데이터베이스를 구축하였다. 또한 본 데이터베이스는 계속해서 공개될 말 지놈서열의 공개에 대비하여 지놈서열과 유전자서열을 생물정보학적으로 분석하고 정리할 수 있는 기본적인 분석 환경을 제공하며 현재까지 공개되어있는 말의 모든 지놈서열을 미리 분석하여 이를 데이터로 제공함으로써 말을 연구하는데 필요한 중요한 기초적인 자료를 제공하고자 한다.</p> <h1>재료 및 방법</h1> <h2>말 전사체 분석</h2> <p>본 연구에서 사용된 말의 지놈 데이터는 NCBI (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/)의 GenBank Build 35에 포함 되어있는 말의 전사체(expressed sequence tags) 서열이다. 말 전사체 서열을 분석하기 위해 TIGR (http://www.tigr.org/) 에서 전사체를 분석할 때 사용한 매뉴얼 분석작업을 응용하였고 이 때 TGICL (TIGR gene indices clustering tools)프로그램을 사용하였다. 전사체 서열의 분석에 앞서 분석결과의 신뢰성과 정확성을 높이기 위해 \( 100 \mathrm { bp } \) 이하의 전사체 서열을 제거하였다. 이들 \( 100 \mathrm { bp } \) 이하의 전사체 서열은 이후 분석작업중 클러스터링(clustering)과 어셈블리(assembly) 작업할 때 오류를 발생시킬 수 있기 때문이다. 전처리 작업을 수행한 후 클러스터링(clustering) 작업을 수행하기 전에 전사체에 존재하는 반복서열을 제거하여(masking) 클러스터링(clustering)으로 생길 수 있는 오류를 줄였다. 클러스터링(clustering)에 사용한 프로그램은 BLAST (basic local alignment search tool) 알고리즘(algorism)을 이용하여 만든 프로그램인 TGICL (TIGR gene indices clustering tools)의 클러스터링(clustering) 프로그램을 이용하였다. 클러스터링(clustering) 이후 어셈블리(assembly)과정에서는 CAP3라는 프로그램을 이용하였다. 어셈블리(assembly)된 말의 콘티그(contig) 데이터를 분석하기 위하여 BLAST (basic local alignment search tool)를 이용하여 분석된 결과를 유전자의 정보와 함께 서열이 정렬된 결과를 함께 제공하였다.</p>