대규모 유전체 프로젝트로 인해 생성된 DNA 서열 데이터의 분석과 주석 작업은 필수적인 과정으로, 이에는 프로모터와 유전자의 예측이 포함된다. 이를 위해 개발된 윈도우 기반 CpG island 검색용 프로그램은 Visual C + + 6. 0으로 구현되었고, Takai와 Jones가 제시한 기준을 기반으로 한 검색 알고리즘을 채택하였다. 또한, CpG island의 메틸화는 분자 진단 및 암의 조기 진단에 큰 가능성을 보이며, 후성학적 변이를 정상화시키는 것이 유전자의 변이보다 더 쉬운 점으로 인해 암 치료에서도 응용 가능성이 높다.
<p>서론에서 언급한 것처럼 CpG island 메틸화는 분자 진단 및 암의 조기 진단에 활용될 가능성이 매우 높으며, 유전자의 변이보다는 후성학적 변이를 정상화시키는 것이 더 쉬울 것이라는 점에서 암의 치료적인 측면에서도 응용 가능성이 높다고 할 수 있다. 특히 메틸화 여부 혹은 그 양상의 차이 등은 같은 암을 가진 환자들에게서 예후를 짐작할 수 있게 하거나 항암제에 대한 반응 등을 예측하는데 사용될 수도 있을 것이다. 즉, 현재로써는 수많은 CpG island와 그와 관련되어 있는 메틸화 중에서 임상적으로 유용한 것들을 탐색하는 단계에 있지만 머지않은 장래에는 DNA 메틸화 표지가 암 위험도 측정, 조기 진단, 암 조직에 대한 분자 진단, 항암 치료 효과 예측, 재발 감시 등에 광범위하게 응용 될 수 있을 것이다. 전산학적 측면에서 볼 때 대규모 유전체 프로젝트로 말미암아 쏟아지는 DNA 서열 데이터에 대한 기본적인 분석 및 주석 작업이 필수적이며, 이러한 작업에는 기본적으로 프로모터 예측 및 유전자 예측이 필수적으로 포함된다. 대부분의 CpG island들은 유전자 발현을 제어하는 프로모터 부위 에 위치하고 있기 때문에 CpG island를 정확히 검색해 낼 수 있다면, 프로모터의 위치나 유전자의 시작지점 등에 대한 중요한 단서를 찾을 수 있을 것이다. 이러한 맥락에서 순수한 CpG island 연구뿐만 아니라 대규모 서열 데이터 분석 차원에서 정확한 CpG island를 검색할 수 있는 프로그램이 요구되고 있는 실정이다. 이에 따라 서버와 클라이언트 환경의 웹기반 프로그램이 아닌 윈도우 운영체제의 개인용 컴퓨터 상에서 구동될 수 있는 CpG island 검색용 윈도우 프로그램을 개발하게 되었다. 프로그램의 개발 도구로는 Visual C + + 6.0을 사용하였고, 검색 알고리즘은 Takai와 Jones가 제시한 기준을 기반으로 개발되었다. CpGi의 검색 결과에 대한 객관적 판단을 위해 22번 염색체의 AP00524와 21번 염색체의 NT_029490.3를 이용하여 CpG Island Searcher와 Emboss-CpGPlot에서 도출된 분석결과와 비교 분석해 보았다 앞에서 보았듯이, CpGi에 의한 검색 결과는 다른 두 프로그램에 비해 같거나 오히려 보다 정확한 검색 결과를 보여주었다. Emboss-CpGPlot와 CpG Island Searcher의 대부분의 파라미터 값들은 사용자들이 이미 고정적으로 제공된 라디오버튼 형태의 파라미터 값을 선택하는 방식으로 되어 있으나, CpGi의 경우 기본 값들은 Takai와 Jones의 기준에 의해 지정되어 있으면서도 편집박스 형태로 사용자가 임의의 값을 마음대로 지정해 줄 수 있어 보다 정교한 맞춤형 분석이 가능하다는 것이 큰 장점 중의 하나이다. 게다가, 기존 웹 기반 분석 프로그램들의 취약점인 그래픽 인터페이스의 강화로 사용자들이 보다 쉽게 이용할 수 있고, 분석 결과에 대한 이 해를 보다 용이하게 할 수 있다는 것도 중요한 의의로 부각 될 수 있다.</p>