75종의 미생물 자료를 NCBI의 공개 데이터베이스로부터 수집하여 로컬 데이터베이스를 제작하고, COGs 데이터베이스의 공개파일전송 서버로부터 77069 개의 ortholog를 확보한 뒤, 이를 NCBI로부터 획득한 자료와 비교하여 무결성을 검정하고 아미노산 서열을 추출하였다. 이후 CLUSTALW를 이용한 다중서열비교를 통해 distance value를 계산했고, perl language, SPSS를 사용하여 자료를 분석하고 정리하였으며, 통계적 처리에는 SPSS를 이용하였다.
<h2>분석방법</h2> <p>분석 방법은 미생물 유전체 분석 작업 순서도 (Fig. 1)의 내용과 동일한 순서로 수행하였다. Figure 1 의 각 분석 단계는 각각의 출력을 가지며 다음 단계로 출력을 전달한다. 여러 분석 단계 중에서 CLUSTALW를 이용한 다중서열비교를 통해 distance value를 계산했고 [12, 15], 자료의 분석과 정리에는 perl language (Practical Extraction and Report Language)를 사용했으며, 자료의 통계적 처리에는 통계 패키지인 SPSS(ver. 10.0)를 이용하였다.</p> <p>각 분석단계별 과정은 다음과 같았다. NCBI 의 공개 데이터베이스로부터 전체 유전체가 공개된 \(75 \)종의 미생물 자료를 수집하여 [3,6,20], 미생물 유전체로만 구성된 로컬 데이터베이스를 제작하였다 (Fig. 1-A). 그리고 COGs 데이터베 이스의 공개파일전송(ftp) 서버로부터 총 \(43 \)종의 미생물 (arc-haebacteria \(9 \)종, eubacteria \(33 \)종, eucaryote \(1 \)종)에 대한 \(77,069 \) 개의 ortholog를 확보하였다 (Fig. 1-B) [8]. COGs 데이터베이스로부터 확보된 유전자 항목과 NCBI로부터 획득한 자료를 비교하여, 자료의 무결성을 검증하여 \(7 \)개의 COGs 유전자 항목이 누락된 것을 확인하였으며, 미생물 유전체의 로컬데이터배이스를 이용하여 이를 수정하여 \(43 \) 종의 미생물 유전체에 대한 아미노산 서열을 추출하였다 (Fig 1-C). 이후 두 가지 분석을 수행하였다. 하나는 보존적 유전자의 항목을 배열화시키는 분석이었고 다른 하나는 distance value를 배열화시키기 위해 다중서열비교를 수행하는 분석이었다.</p> <p>COGs 데이터 베이스의 자료는 단백질의 기능적 분류에 따라 정렬되어 있는테 이러한 \(1 \)차원의 자료를 \(2 \)차원 배열로 변환하여 종(species)과 ortholog에 따라 재정렬하여 개별 ortholog를 종을 기준으로 분류하였다 (Fig, 1-D). 분석단계 D에서 정렬된 자료 중 \(43 \) 종의 미생물 모두에서 존재하는 보존적 ortholog들만 추출하였다 (Fig. 1-E). 분석 단계 C에서 분기한 또 다른 작업경로로서 distance value를 구하기 위하여 CLUSTALW 프로그램을 이용하여 다중서열검색을 실시하여 (Fig. 1-F) 각 유전자들에 관한 distance valuc 를 담고 있는 ' * .dnd 파일과 다중정렬된 염기서열을 담고 있는 *.aln 파일을 생성시켰다. 총 \(77,069 \)개의 미생물 유전자 들이 포함된 \(3,852 \)개의 ortholog들에 대하여 perl language를 이용하여 일괄 처리(batch process)로 수행하였다. Distance valuc의 합을 모든 유전자들에 대하여 구하기 위해 '*dnd' 파일을 읽어 개별 유전자의 distance value의 합을 유전자 이름과 함께 구하였다 (Fig. 1-G). 분석 단계 G에서의 결과를 각 종별로 분류하여 종과 유전자로 구성된 \(2 \)차원의 배열로 하였다 (Fig. 1-H). 분석단계 E 와 H 각각에서 나오는 출력을 받아 \(43 \)종 미생물 모두에 보존적인 유전자를 각 distance value에 따라 그리고 종을 기준으로 \(2 \)차원 배열로 출력하였다 (Fig. 1-I). 분석단계 D부터 I까지의 모든 작업은 perl language를 사용하여 자동화시켰다.</p>