유전체 프로젝트로 얻어진 대규모의 유전 정보는 생물학 연구의 새로운 도전을 제기한다. 이 연구에서는 기계학습 알고리즘인 SVM을 이용하여 진핵생물의 프로모터 영역을 예측하는 방법론을 살펴보았다. 이를 위해 EPD 데이터베이스의 프로모터 데이터와 GENIE 프로그램에서 사용된 CDS 서열을 비프로모터 데이터로 활용하였다.
<h1>서 론</h1> <p>다양한 유기체를 대상으로 한 활발한 유전체 프로젝트의 수행결과로 말미암아 밝혀진 유전정보의 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 실험연구 기법의 자동화 및 대용량화의가속으로 바이오데이터의 홍수 속에서 살아가고 있다고 해도과언이 아니다. 2003년 4월에 인간 유전체 프로젝트의 종결을공식적으로 선언한 이래로 이미 서열결정이 완료되어 인터넷상에 공개되어 있는 것만 하더라도 850 여 종에 이른다. 게다가 긴 서열단편들 간의 갭 채우기가 조만간 완성되어 200 여종의 유전체 완결본이 머지않아 인터넷상에 공개될 전망이다. 이러한 유전체 프로젝트들은 엄청난 핵산 염기서열 데이터를 양산하고 있으며, 생성된 막대한 양의 유전분자 정보들을 해석하고 이해하는데 초점이 맞추어져 있는 전산생물학은 눈부신 발전을 거듭하고 있다. 비록 전산생물학은 추정 유전자와 그에 상응하는 기능들을 규명하는데 많은 기여를 하고있으나, 현재 이용 가능한 유전체 정보들을 해독하기 위해서해야 할 일들이 여전히 많이 산적해 있다. 특히 유전자가자신의 최종 산물을 생성하는 유전자 발현과정과 그러한 과정에서 이루어지는 복잡한 유전자 제어 및 조절에 있어서 더욱더 그러하다. 이러한 문맥에서 전산기법에 의해 유전체 DNA염기서열 상에서 특정 전사조절인자 결합부위 및 핵심 프로모터 영역을 예측하는 문제는 상당히 중요한 연구 관심사로 대두되고 있으며, 활발한 연구 및 투자가 절실히 요구된다. 전사 조절인자 결합부위나 프로모터 영역을 예측하는 것은 전사와 번역의 정확한 핵산 서열 결정자들을 규정하는 생화학적 문제와 본질적으로 상당히 밀접한 관련이 있을 뿐만 아니라, 유전자의 발현양상을 예측하거나 유전자의 기능을 규명 하는데 결정정인 단서를 제공한다. 더 나아가서는 그러한 유전자 제어모달 및 계층구조를 파악함으로써 살아있는 생명체의 육기적 네트워크 현상들을 규명할 수 있을 뿐만 아니라, 총체적 생명현상을 이해하는데 결정직인 단서를 얻을 수 있기 때문에 더욱 더 이 분야의 연구 및 개발이 필요하다.</p> <p>이러한 문백에서 본 논분에서는 최근늘어 생물성보학 분야에서 널리 사용되고 있는 기계학습 알고리즘의 일종인 SVM (Support Vector Machine)은 활용한 다양한 실험을 통해 진핵생물의 핵심 프로모터 영역을 예측하는데 있어서 여러 가지 고려사항 및 문제점들을 짚어보고 올바른 적용방법을 제시하고자 한다. 생물정보학 분야에서 \( a b \) initio 예측방법들, 즉 서열정보를 기반으로 하는 예측 방법들의 핵심 알고리즘으로 널리 사용되어 왔던 것들은 HMM (HiddenMarkov Model)을 비롯한 확률적 모델들 , 신경망(Neural Network)을 비롯한 기계학습 기법들 등이 과거에는 주류를 이루었으나 최근 들어서는 SVM (SupportVector Machine)이 널리 응용되고 있는 상황이다. 특히 단백진 상호작용 예측 분야에서는 널리 사용되고 있다.그러나 아직까지 유전자 프로모터 영역 예측 분야에 적용된 예는 그리 많지 않으며 초기 응용단계에 있는 실정이다.SVM (Support Vector Machine)은 선형 학습기법이 가지는 한계점을 극복하기 위해 새로운 가설 공간을 도입하여 데이터들을 분류하는 방법이다. 이것은 두 부류의 데이터 사이의 거리가 가장 그게 되는 분할평면(hyperplane)을 찾고 그 분할 평면을 기준으로 입력서열을 분류하는 방법이다. SVM에서 제공하는 커널함수(kernel function)는 선형(linear), 다항식(polynomial), 반경기반(radial basis function : RBF) 및 시그모이드(sigmoid) 함수 등이 있다. 본 연구에서는 공개되어 널리 사용되고 있는 SVMlight를 이용하였으며, 커널함수(kernel function)는 SVMlight의 도토 커널(dot kernel)과 다항식 커널(polynomial kernel)을 그대로 사용하였다. 본 논문에서는 프로모터 데이터로 EPD 데이터베이스의 프로보터영역 데이터를 사용하였고, 비(非)프로모터 데이터(non-pro-moter data)로는 GENIE 프로그램에서 사용했던 CDS(coding sequence) 서열을 사용하였다.</p>