목차
◆서론
◆Genomics (유전체학)의 문제점
◆Proteomics의 핵심 기술
◆Proteomics의 목표
◆Proteomics의 분석도구 : 데이터베이스 (dBase System)
◆Proteomics 와 Protein Chip
-참고문헌
◆Genomics (유전체학)의 문제점
◆Proteomics의 핵심 기술
◆Proteomics의 목표
◆Proteomics의 분석도구 : 데이터베이스 (dBase System)
◆Proteomics 와 Protein Chip
-참고문헌
본문내용
를 동위원소로 생물체에서 표지하고, 표지된 동위원소와 대조군간의 차이를 MALDI-MASS 로 분석하는 기술이다.
이 방법으로 한 유전자로부터 만들어 지는 유사한 단백질들을 효과적을 정량할 수 있으며 효모와 박테리아등을 배양할 때 특정단백질을 Tagging 하면서 성장조건에 따른 분포변화를 정량할 수 있다.
3) Post-Translational Modification 규명
Genomic 와 Proteomics 간 가장 큰 차이점은 바로 단백질만이 갖는 변형패턴 (Phosphorylation, Glycosylation, Methylation, Farnesylation 등)일 것이다.
특히 단백질의 이러한 Modification이 실질적으로 그 단백질의 중요한 기능을 결정짓는 요인이므로 이것에 근거한 단백질의 식별과 특성연구를 할 수 있는 것은 Proteomics 만이 갖는 핵심기술이다. 이러한 변형은 세포의 주기별로, 단백질의 병적인 상태나, 균에 의한 전염상태 등 많은 요인들에 의해 다양하게 일어나므로 Proteomics가 이러한 것을 분석해낸다는 것은 매우 중요한 의미를 가진다.
4) Protein-Protein Interactions
Proteomics를 활용하면 세포내 각종 단백질들 사이에 결합이나 상호관계를 파악하는데 중요한 정보를 얻을 수 있다. 예를 들면 G-protein 관련 신호전달 과정에서 각 단백질들이 일련의 Oligomerization을 하거나, 그들간의 Non-Covalent 결합을 2-D gel로 분석하면, Yeast Ywo-Hybrid System이나 Western Blotting에 비해 간편하게 단백질간의 관계를 파악 할 수 있다.
실제로 약 2% 정도의 질병만이 단일 유전자에 의한 결합으로 알려지고 대부분은 단백질과 복합유전자들의 장애로 인한 질병이라고 알려져 있다.
특히 인산화 된 단백질이 원인이라면, Anti-Phosphotyrosine이나 Anti-Phosphoserine 항체를 사용하여 인산화 된 단백질을 2-D Gel상에서 Blotting 한 후 Western Blotting으로 찾아 낼 수 있다.
세포 내 네트워크를 규명할 수 있기 때문에 이를 ‘Functional Proteomics\' 라고 부르기도 한다.
5) Fuctional Proteomics
Proteomics를 분야별로 크게 Structural Proteomics 와 Functional Proteomics 로 나누기도 한다. 이중 Functional proteomics는 연구목적에 따라 다시 \'Expression Proteomics\'와 \'Cell map Proteomics\'로 구분되는 경향이 있다.
가령, 특정조건하에서 얻은 한 세포나 조직에서 EST 지도처럼, 발현된 단백질들의 정량적인 지도를 들 수 있으며, 이것을 통해 이러한 시도는 한 단백질의 경로가 질병이나 약물 또는 생리적인 자극에 의해 어떠한 형태로 변형되는지를 연구할 수 있게 한다.
이것을 \'Expression Proteomics\' 라고 정의한다. 이 기술은 낮은 수로 존재하는 단백질에 대한 표지기술을 활용하여 질병 Marker를 발견할 수 있고, 독성과 약물작용연구에도 사용된다. 세포내 경로별 단백질들의 정확한 측정이 Expression Proteomics 기술의 관건이다.
이에 반해 \'Cell map Proteomics\' 는 체계적으로 단백질 복합체와 이 복합체들 간의 결합을 분석하여 물리적 지도를 만들어 각각의 기능을 밝히고 상호관계를 규명하는 일이다.
실제로 이들을 모두 활용하여야만 완전한 단백질의 패턴 분석과 신규성 판단은 물론 표적단백질의 생리적 기능을 분석할 수 있다.
Cell map 작성으로 세포 내 신호전달과정의 규명과 약물표적의 식별과 검증이 가능하며 이러한 Cell map 이 완성된 \"Virtual cell\" 은 질병의 발병기전실험이나 약물투여 전후의 생리적 변화를 세밀하게 관찰할 수 있어서 21세기 의 세포분자생물학연구의 중요 도구가 되고 있다.
◆Proteomics의 향후 발전방향
1) 단백질의 전처리 기술
2-D의 가장 중요한 전제조건은 단백질 샘플의 전처리 과정으로 비단백질 성분과의 효과적인 분리와 용액화 (Solubilization)일 것이다.
특히, 세포벽의 단백질이나 지질막 결합된 단백질(효소, receptor 등)은 전처리가 효과적이지 못할 경우 정확한 Proteome 분석이 사실상 불가능하다.
가장 보편적인 IEF 전기영동용 샘플용액은
8M Urea,
4% CHAPS,
50-100mM DTT
Tris 이다.
그러나, 막결합 단백질의 경우 갖가지 세밀한 조건이 단백질별로 필요하며,
여기에는
Chaotropic Agent(Urea),
Surfactant(SDS, Triton X-100, b-octylglucoside),
Reducing Agent (DTT, Tributyl phosphate)
가 쓰이고, 요즘에는 SB3-10, ASB14와 같은 Surfactant를 사용한다.
단백질 전처리 방법과 단계적인 추출법을 적용하면, 보다 효과적으로 1D 분석용 단백질을 얻을 수 있다. 소수성의 막결합 단백질의 경우, 우선 1차로 세포를 분해시키고, 이것을 IEF Solution으로 처리한 후 상기한 Detergent를 단계별로 사용하여 용액화를 높임으로써 2D 분석에 되도록 많은 부분을 탐지할 수 있게 된다.
2) Laser Capture Microdisection (LCM)의 이용
최근에 NIH에서 개발되어 상용화된 Infra-red Laser Capture Disection (LCM) 기술은 매우 선택적으로 신속하게 Tissue의 특정지역을 미세절단 해낼 수 있다.
이렇게 절단된 조직을 사용하여 Proteomics에 적용할 경우 특정 세포와 특정 지역에 대한 cell map을 작성할 수 있으며, 이들의 변형유무를 판별하여 질환의 관련 여부를 규명할 수 있을 것으로 기대된다.
◆참고문헌
Stryer의 생화학
두산동아 백과사전
BiochemistryReginal.H.Carrett
◆참고 사이트
Naver
Google
Wikipedia
이 방법으로 한 유전자로부터 만들어 지는 유사한 단백질들을 효과적을 정량할 수 있으며 효모와 박테리아등을 배양할 때 특정단백질을 Tagging 하면서 성장조건에 따른 분포변화를 정량할 수 있다.
3) Post-Translational Modification 규명
Genomic 와 Proteomics 간 가장 큰 차이점은 바로 단백질만이 갖는 변형패턴 (Phosphorylation, Glycosylation, Methylation, Farnesylation 등)일 것이다.
특히 단백질의 이러한 Modification이 실질적으로 그 단백질의 중요한 기능을 결정짓는 요인이므로 이것에 근거한 단백질의 식별과 특성연구를 할 수 있는 것은 Proteomics 만이 갖는 핵심기술이다. 이러한 변형은 세포의 주기별로, 단백질의 병적인 상태나, 균에 의한 전염상태 등 많은 요인들에 의해 다양하게 일어나므로 Proteomics가 이러한 것을 분석해낸다는 것은 매우 중요한 의미를 가진다.
4) Protein-Protein Interactions
Proteomics를 활용하면 세포내 각종 단백질들 사이에 결합이나 상호관계를 파악하는데 중요한 정보를 얻을 수 있다. 예를 들면 G-protein 관련 신호전달 과정에서 각 단백질들이 일련의 Oligomerization을 하거나, 그들간의 Non-Covalent 결합을 2-D gel로 분석하면, Yeast Ywo-Hybrid System이나 Western Blotting에 비해 간편하게 단백질간의 관계를 파악 할 수 있다.
실제로 약 2% 정도의 질병만이 단일 유전자에 의한 결합으로 알려지고 대부분은 단백질과 복합유전자들의 장애로 인한 질병이라고 알려져 있다.
특히 인산화 된 단백질이 원인이라면, Anti-Phosphotyrosine이나 Anti-Phosphoserine 항체를 사용하여 인산화 된 단백질을 2-D Gel상에서 Blotting 한 후 Western Blotting으로 찾아 낼 수 있다.
세포 내 네트워크를 규명할 수 있기 때문에 이를 ‘Functional Proteomics\' 라고 부르기도 한다.
5) Fuctional Proteomics
Proteomics를 분야별로 크게 Structural Proteomics 와 Functional Proteomics 로 나누기도 한다. 이중 Functional proteomics는 연구목적에 따라 다시 \'Expression Proteomics\'와 \'Cell map Proteomics\'로 구분되는 경향이 있다.
가령, 특정조건하에서 얻은 한 세포나 조직에서 EST 지도처럼, 발현된 단백질들의 정량적인 지도를 들 수 있으며, 이것을 통해 이러한 시도는 한 단백질의 경로가 질병이나 약물 또는 생리적인 자극에 의해 어떠한 형태로 변형되는지를 연구할 수 있게 한다.
이것을 \'Expression Proteomics\' 라고 정의한다. 이 기술은 낮은 수로 존재하는 단백질에 대한 표지기술을 활용하여 질병 Marker를 발견할 수 있고, 독성과 약물작용연구에도 사용된다. 세포내 경로별 단백질들의 정확한 측정이 Expression Proteomics 기술의 관건이다.
이에 반해 \'Cell map Proteomics\' 는 체계적으로 단백질 복합체와 이 복합체들 간의 결합을 분석하여 물리적 지도를 만들어 각각의 기능을 밝히고 상호관계를 규명하는 일이다.
실제로 이들을 모두 활용하여야만 완전한 단백질의 패턴 분석과 신규성 판단은 물론 표적단백질의 생리적 기능을 분석할 수 있다.
Cell map 작성으로 세포 내 신호전달과정의 규명과 약물표적의 식별과 검증이 가능하며 이러한 Cell map 이 완성된 \"Virtual cell\" 은 질병의 발병기전실험이나 약물투여 전후의 생리적 변화를 세밀하게 관찰할 수 있어서 21세기 의 세포분자생물학연구의 중요 도구가 되고 있다.
◆Proteomics의 향후 발전방향
1) 단백질의 전처리 기술
2-D의 가장 중요한 전제조건은 단백질 샘플의 전처리 과정으로 비단백질 성분과의 효과적인 분리와 용액화 (Solubilization)일 것이다.
특히, 세포벽의 단백질이나 지질막 결합된 단백질(효소, receptor 등)은 전처리가 효과적이지 못할 경우 정확한 Proteome 분석이 사실상 불가능하다.
가장 보편적인 IEF 전기영동용 샘플용액은
8M Urea,
4% CHAPS,
50-100mM DTT
Tris 이다.
그러나, 막결합 단백질의 경우 갖가지 세밀한 조건이 단백질별로 필요하며,
여기에는
Chaotropic Agent(Urea),
Surfactant(SDS, Triton X-100, b-octylglucoside),
Reducing Agent (DTT, Tributyl phosphate)
가 쓰이고, 요즘에는 SB3-10, ASB14와 같은 Surfactant를 사용한다.
단백질 전처리 방법과 단계적인 추출법을 적용하면, 보다 효과적으로 1D 분석용 단백질을 얻을 수 있다. 소수성의 막결합 단백질의 경우, 우선 1차로 세포를 분해시키고, 이것을 IEF Solution으로 처리한 후 상기한 Detergent를 단계별로 사용하여 용액화를 높임으로써 2D 분석에 되도록 많은 부분을 탐지할 수 있게 된다.
2) Laser Capture Microdisection (LCM)의 이용
최근에 NIH에서 개발되어 상용화된 Infra-red Laser Capture Disection (LCM) 기술은 매우 선택적으로 신속하게 Tissue의 특정지역을 미세절단 해낼 수 있다.
이렇게 절단된 조직을 사용하여 Proteomics에 적용할 경우 특정 세포와 특정 지역에 대한 cell map을 작성할 수 있으며, 이들의 변형유무를 판별하여 질환의 관련 여부를 규명할 수 있을 것으로 기대된다.
◆참고문헌
Stryer의 생화학
두산동아 백과사전
BiochemistryReginal.H.Carrett
◆참고 사이트
Naver
Wikipedia
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