다양한 유전체 서열이 밝혀짐에 따라 생명정보학 분야에서는 그러한 서열들이 암호화하고 있는 단백질들을 밝혀내고 해당 단백질들의 기능을 전산학직 기법으로 규명하고 전체적인 단백질 상호작용 네트워크의 구성요소로서 그 가능을 수행한다는 점에 초점을 맞추어 연구가 진행되고 있다. 상호작용 단백질 쌍들에 대한 데이터와 부가정보 등을 체계적으로 모아 놓은 단백질 상호작용 데이터베이스로는 DIP, GRID, BIND 등이 대표적이며 본 논문에서는 WASPIFA 시스템을 효율적으로 관리하고 운용할 수 있도록 시스템 내부의 백엔드 데이터베이스(Back-end database)들을 자동 갱신 및 관리하기 위한 운영관리 시스템 설계 및 구현에 대해 제시할 것이다.
<h1>서 론</h1> <p>유전암호 해독기술과 생명정보학 분야의 급속한 발전으로 엄청난 유전정보가 쏟아지고 있다. 2007년 11월 초에 IntegratedGenomics 사가 자신들의 웹 사이트(http://ergo. integratedgenomics.com/ERGO/)를 통해 밝힌 바에 의하면 1012여종의 완전 해독된 유전체 정보에 대한 서비스를 제공하고 있다고 한다. 이처럼 방대하고 다양한 유전체 서열이 밝혀짐에 따라 생명정보학 분야에서는 그러한 서열들이 암호화하고 있는 단백질들을 밝혀내고 해당 단백질들의 기능을 전산학직 기법으로 규명하고자 하는 연구가 엄청나게 이뤄지고 있다. 최근 얼마 전까지만 해도 단백질체(Proteome) 기능연구는 각 개별 단백질의 기능을 밝히는 것에 주안점을 두고 연구가 진행되어 왔다. 그러나 최근에는 개별 유기체의 전체 유전체 서열정보가 밝혀짐에 따라 단백질이 하나의 독립체로서 그 기능을 수행하는 측면뿐만 아니라, 전체적인 단백질 상호작용 네트워크의 구성요소로서 그 가능을 수행한다는 점에 초점을 맞추어 연구가 진행되고 있다. 게다가, 실용적인 측면에서는 특정 단백질간의 작용과 반작용은 신약 개발의 중요한 단서를 제공한다. 따라서 연구자들은 다양한 실험적인 방법과 전산학적인 방법들을 사용하여 단백질들 간의 상호작용 관계를 규명하려 한다. 상호작용 단백질 쌍들에 대한 데이터와 부가정보 등을 체계적으로 모아 놓은 단백질 상호작용 데이터베이스로는 DIP (Database of Interacting Proteins, http://dip. doe-mbi.ucla.edu/), BIND (the Biomolecular Interaction Network Database, http://www.bind.ca), GRID (the General Repository for Interaction Datasets, http://www. thebiogrid.org/index.php) 등이 대표적이다. DIP은 단백질 상호작용 데이터베이스 중에서 가장 널리 알려진 데이터베이스로써 56,186개의 단백질 상호작용 정보를 포함하고 있다. BIND는 상호작용하는 단백질 쌍 뿐만 아니라, 분자복합체(Molecular complex)들과 대사경로(Pathway) 등에 관한 정보들도 저장하고 있는데, 80,000여 개의 상호작용 정보를 포함하고 있다. 마지막으로 GRID는 기존에 밝혀진 상호작용 단백질 쌍 데이터들을 통합하기 위해서 만든 데이터베이스로 199,367개의 상호작용 원시 데이터를 갖고 있다.</p> <p>본 논문에서는 이미 개발 완로하여 발표한 적이 있는 WASPIFA (Web-based Assistant System for Protein-protein Interaction and Function Analysis) 시스템을 효율적으로 관리하고 운용할 수 있도록 시스템 내부의 백엔드 데이터베이스(Back-end database)들을 자동 갱신 및 관리하기 위한 운영관리 시스템 설계 및 구현에 대해 소개하고자 한다. WASPIFA는 단백질의 상호작용 관계를 단백질 서열의 상동성 수준, 단백질의 도메인 수준, 단백질의 상호작용 수준 등의 다양한 측면에서 단백질 상호작용과 기능을 규명하기 위한 시스템으로 내부적으로 DIP, BIND 및 GRID 등을 내포하고 있을 뿐만 아니라 다양한 처리과정에 의해 재생성된 여러 가공된 데이터베이스들이 백엔드 데이터베이스로 활용되고 있다. 일반적으로 생명정보학 분야에서 다양한 용도와 목적에 맞추어 분석 시스템들이 개발되지만, 가장 중요하면서도 일반 사용자들에게 쉽게 간과되는 것은 개발된 분석 시스템을 제대로 운영하고 관리하는 문제이다. 하나의 분석 시스템도 생명체처럼 부단히 진화하지 않으면 그 생명력을 잃을 수밖에 없다. 즉, 시스템 내부의 자체 로컬 데이터베이스를 구성하는 원본 외부 데이터베이스의 갱신이 이루어졌을 때 그것에 발맞추어 내부 로컬 데이터베이스가 최신 버전으로 갱신되지 않으면 어느 누구도 분석 시스템을 더 이상 신뢰하지 않을 것이며, 그것으로 인해 더 이상 사용되지 않고 도태될 것이다. 즉, 뛰어난 기능을 갖춘 분석 시스템 개발뿐만 아니라 시스템 내부 로컬 데이터베이스의 지속적인 갱신과 관리 등이 해당 분석 시스템의 생명력을 좌우한다. 이러한 문제는 현실적으로 보면 개발자와 사용자 및 관리자가 다른 경우가 일반적이기 때문에 야기된다고 할 수 있다. 대부분의 경우 위탁 및 용역에 의해서 시스템이 개발되다 보니 생명정보학 분야의 시스템 개발 전문가에 의해 개발이 이루어지고, 시스템이 제공하는 기능 및 특성에 대해서는 해박한 지식을 갖고 있을지는 모르지만 시스템 내부의 세부 구성 및 데이터 구조 등에 대해서는 전혀 문외한 일반 생물학 실험연구자들이 사용하고 운영하는 경우가 태반이다. 이러한 대부분의 경우에는 매뉴얼이나 각종 문서 등에 의존해서 유지 및 관리해야하는 상황이나 그러한 매뉴얼과 문서 등을 비전문가가 이해한다는 것은 그리 쉬운 일은 아니다. 블랙박스(Black box)화 되어 있는 분석 시스템의 세부 내부 구조와 각종 파싱엔진(Parsing engine) 등에 대해 전혀 모르더라도 효과적으로 관리하고 운용하기 위한 방안으로 개발된 단백질 상호작용 및 기능 분석용 로컬 데이터베이스 자동 갱신 및 관리용 하부 시스템에 대해 소개하고자 한다.</p>