식물 분야에서 최근 특정 유전자의 기능을 정의하기 위해 tagged mutant를 생산하고 wild type과 형태적으로 비교하는 방법이 사용되고 있다. FANCY(functional analysis by co-responses in yeast)는 효모의 knock out mutant를 이용하여 metabolic profiling을 통해 다변량통계분석하여 유전자 기능 예측이 가능하다. 애기장대의 tagged mutant과 식물부위에서의 non-targeted metabolic profiling과 DNA microarray를 연계하여 해당 mutant를 유발하는 유전자의 기능을 보다 효율적으로 정의할 수 있다.
<h2>유전자 기능 분석</h2> <p>식물분야에서 최근에 대사체 연구에 관심을 가지게 된 직접적 계기는 식물의 유전자 기능 분석과 밀접하게 연관되어 있다. 즉, 애기장대 혹은 벼와 같은 모델식물의 게놈 염기서열분석이 완료된 이후 확보된 무수한 유전자들의 기능을 규명하기 위하여 여러 분석 기법들이 활용 되고 있다. 이중 대표적인 유전자 기능 정의 방법으로 특정 유전자가 tagged mutant를 제작하여 wild type과 형태적으로 어떻게 구별되는 지를 분석함으로써 tagged gene의 기능을 정의하고 있다. 그러나 이와 같은 접근 방법으로는 구조 분석이 완료된 무수한 유전자들의 기능을 일일이 정의하기에는 분명한 한계를 가지고 있으며 보다 빠르고 간편한 방법으로 유전자의 기능을 유추하기 위한 수단으로 최근 대사체 연구 기법들이 연계되어 활용되고 있다. 표현형에 기초한 유전자 기능분석 연구에 있어서 커다란 단제점은 애기장대 knockout mutant의 \( 90 \% \)이상이 형태적 변화를 수반하지 않는 silent mutant라는 점이다. 이번 돌연변이주의 경우 유전자의 기능을 metabolic profiling을 통해서 인지할 수 있다. 이처럼 표현형이 수반되지 않는 대사조절 유전자의 경우 식물 대사체 연구를 통해 유전자 기능 정의가 이루어지고 있다.</p> <p>FANCY (functional analysis by co-responses in yeast)는 효모 (Saccharomyces cervisae)의 knock out mutant를 이용하여 유전자 기능 예측이 가능하다는 보고로 각 mutant를 개별적으로 metabolic profile한 후 다변량통계분석 하게 되면 클러스터링 패턴에 따라 유전자의 기능을 예측할 수 있다. 이 방법을 이용하여 식물 tagged mutant의 metabolic profiling을 통하여 미지의 유전자의 기능을 대량으로 유추해 볼 수 있을 것이다. 현재 본 연구그룹에서는 애기장대의 tagged mutant와 anthocyanin 생합성 조절 유전자의 knock out mutant를 이용하여 FT-IR 스펙트럼 분석 기법을 활용하여 anthocyanin 생합성 tagged mutant의 선발 및기능 정의를 시도하고 있다.</p> <p>그러나 실제 식물체에서 이루어지는 다양한 metabolism은 복잡한 network으로 연결 되어 있으므로 metabolic pro-filing만으로 간단하게 해당 유전자의 기능을 정의할 수는 없다. 따라서 DNA microarray 등 다른 결과들과 연계하여 해석을 해야만 보다 정확하게 기능 정의가 가능할 것이다. 이처럼 대사체 (metabolome)과 유전체 (transcriptome)데이터의 상호 연계를 퉁해 유전자의 기능 정의 및 생리현상을 총체적으로 해석하고자 연구가 진행되고 있다. 애기장대의 nutrition 및 2 차 대사과정에 관련된 transcriptome 데이터와 FT-MS 등의 metabolome 데이터와 연계를 통하여 식물의 대사과정을 총체적으로 해석 접근하는 시도된 바 있다. 또한 microarray 데이터를 이용하여 intensity 값을 측정한 후 알려진 gene과 novel gene의 clustering을 통하여 유전자의 잠재적인 기능을 예측하고 in vitro에서 novel gene의 기능을 metabolite와 연계시켜 유전자의 실제적인 기능을 정의한 보고도 이루어지고. 있다. 최근에는 애기장대의 drought 와 NaC1에 처리에 따른 microarray와 metabolite profiling 데이터 연계, 애기장대 뿌리의 ectomycorrhizas 처리에 따른 대사산물 변화와 어떠한 mRNA가 발현이 되는지 DNA-chip 데이터와 연계 등 metab-olite와 transcript를 연결시켜 abiotic stress를 해석하는 시도들이 증가하고 있다. 이는 tagged mutant 만으로 결정할 수 없는 많은 유전자의 기능을 효과적으로 밝히기 위한 방법으로 애기장대의 특정 조전과 식물부위에서의 non-targeted metabolic profiling과 DNA microarray를 연계하여 해당 mutant를 유발하는 유전자의 기능을 보다 효과적으로 정의할 수 있게 될 것이다.</p>