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R, RStudio 설치 Start.

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오픈소스 통계 프로그래밍 언어 R 과

R 통합개발 분석 환경 (IDE, Integrated Development Environment)인 RStudio 설치를 해보자.

1. R 설치

R은 Windows, MAC OS X, Linux 환경 모두에서 설치 가능하다. 여기서는 Window를 기준으로 설치를 진행한다.

R을 설치하려면 아래 보이는 공식사이트(https://www.r-project.org/)에서 R소프트웨어를 다운로드 한다. 
현재 최신버전은 3.5.1 (2018년07월02일) 이다.

아래의 download R을 클릭하면 R을 설치할 수 있는 Mirror 사이트로 연결된다. 

RStudio는 코드 직접실행, 구문강조, 괄호 자동입력지원, 명령어 완성, 다양한 단축키, 데이터 보기 및 가져오기, 그래픽 조작, 프로젝트 관리, 버전 관리 등의 다양한 기능을 제공한다. RStudio를 설치하기 위해서 RStudio 홈페이지로 이동한다. 

https://www.rstudio.com/

공식홈페이지에서 Download RStudio를 누르자.

클릭해서 들어가면 처음에 무슨 달러 써있고 이래서 놀랄 수 있는데, 가볍게 지나치고

스크롤을 내리면 아래 같은 화면이 나오고 해당 OS에 맞게 설치해주면 끝난다.

모든 설치가 끝나면 4개의 영역으로 구성된 RStudio를 볼 수 있겠다.

1. 소스 편집기 및 데이터view

2. R 콘솔

3. 작업환경과 히스토리

4. 파일, 플롯, 패키지, 도움말

R, RStudio 설치 End.

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[Driver Annotation] iCAGES Start.

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Cancer genomics 분석으로 Somatic mutation(체세포 돌연변이) 나왔을때, 그 변이가 해당암에서 Driver 역할을 하는지 알고싶다.

그래서 연구자들은 MuSiC, SIFT, FunSeq2 등의 프로그램들을 개발해왔고, Cancer에서 Driver variant 혹은 gene을 찾아 결과를 냈다.

오늘 소개할 툴은 이와 같은 맥락으로 만들어진

iCAGES (integrated CAncer GEnome Score for comprehensively prioritizing driver genes in personal cancer genomes) 를 다뤄보겠다.

iCAGES 는 coding, noncoding, structure 변이의 기여도를 종합하여, 분석으로 확인된 변이 및 유전자의 우선 순위를 메기고,

기존의 연구된 biological knowledge를 기반으로 driver gene을 찾는다. 최종적으로는, Driver gene들의 Drug treatment 까지 고려하여

우선 순위의 약물을 제시하는 플랫폼이 되겠다.

아래는 Driver gene 을 찾는 여러 툴들 간의 비교 테이블이다.

큰 카테고리로 Genomic variant analysis, Transcriptomic expression analysis, Phosphorylation analysis 의 3개로 나눠져있다.

MuSiC이나 SIFT같은 이미 많이 알려진 툴들이 보인다.

iCAGES 기능 중 Personalized drug, Prior knowledge integration 가 눈에 띄는데,

Personalized drug 은 특정 환자에서 나온 변이에 대해 Drug prioritization 을 해준다는 것이고,

Prior knowledge integration 은 Phenolyzer(database-mining tool)을 이용해 기존 관련 연구 내용을 스코어링해 prioritization을 돕는다는 것으로 보인다.

#iCAGES 의 파이프라인은 크게 3개의 layer를 가지고 분석이 진행된다.

Layer 1: Variant prioritization

첫 번째 layer는 돌연변이를 먼저, 여러 툴로 annotation한다. 그리고 coding, noncoding, SV 에서 각각 prioritization 스코어를 얻고 표준화시킨다.

Layer 2: Gene prioritization

두 번째 layer 는 모든 유전자 변이에 대한 점수를 위에서 전달받고, 몇몇 알고리즘을 거쳐 각 유전자에 대한 iCAGES score를 얻는다 (암유전자일수록 높은 스코어를 가질 가능성이 높다).

Layer 3: Drug prioritization

iCAGES의 마지막 단계는 표적 약물의 우선 순위를 정한다. 앞에서 받은 유전자를 DGIdb와 FDA Drug db에 쿼리하여, 해당 유전자가 Driver gene이 될 수있는지 표적으로 삼는 모든 potential drug을 찾고 스코어링 한다.

http://icages.wglab.org

iCAGES 논문에서는 위 사진처럼 웹에서도 쉽게 사용할 수 있다고해서 가봤더니, 안된다; 웹서버가 안된지 꽤 된 것으로 보인다..

하지만 아래 사이트엑 가면, iCAGES 다운로드와 튜토리얼을 친절하게 제공해주고 있으니 참고하면 좋겠다.

#iCAGES 다운 및 설치

http://boevalab.com/ONCOCNV/http://icages.openbioinformatics.org/en/latest/

마무리하며...

암유전체뿐만아니라 많은 연구에서 Driver gene을 찾는데 많은 노력을 기울이고 있다.

다양한 데이터베이스와 알고리즘이 알려져 있는데, iCAGES 툴을 공부하다 보면 어느정도 흐름이 보인다.

Drive gene 찾는 연구 초기에 분석을 어떤식으로 진행할지 막막하다면,

iCAGES 를 사용하면서 어떤 논리와 기준으로 스코어링을 메겨 Driver gene과 variant를 찾는지 봐두면 좋겠다.

iCAGES 논문

https://genomemedicine.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13073-016-0390-0#Tab1

[Driver Annotation] iCAGES End.

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1. 지원 자격요건

가. 국가공무원법 제33조의 결격사유가 없는 자

나. 남자의 경우 병역을 필한 자(군면제 포함)로 해외여행에 결격사유가 없는 자

2. 공통 우대사항

가. 「국가유공자 등 예우 및 지원에 관한 법률」등의 국가보훈대상자

※ 국가보훈처에서 「취업지원대상자증명서」를 반드시 발급받아 제출(공고일 기준 발급)

나. 「장애인고용촉진 및 직업재활법」에 의한 장애인

3. 채용분야(중복지원 불가능)

가. 공통사항

- 고용계약 : 임용일로부터 1년 

(※업무수행 능력 우수자에 한하여 매년 재계약 가능)

- 영어능력 : 연구직의 경우 영어 논문작성 및 학회발표 등 영어능력이

필수적이므로 일정수준 이상의 영어점수(동등자격) 요구.

나. 채용 세부내용

4. 영어 동등자격자 인정기준

1) 공인어학시험 점수기준

2) 다음 요건 중 하나를 충족하는 자

○ 영어를 공용어로 사용하는 국가에서 학위를 취득한 자.

○ 영어를 공용어로 사용하는 국가에서 1년 이상 연수 또는 근무한 자.

○ 영어로 논문을 발표한 자 [주저자, Full Paper에 한함]

5. 채용절차

가. 지원서 접수

1) 접수방법 : E-mail 접수에 한함(bora5456@dgist.ac.kr)

2) 접수기간 : 2018.06.18. ~ 2018.07.17 (18시까지 도착분에 한함)

3) 기타사항

- 전형단계별 추진 일정에 따라 합격 여부 개별 통보

- 상기일정은 기관 사정에 따라 변동될 수 있음

- 적격자가 없을 경우 채용하지 않을 수 있음

6. 접수 및 제출서류

가. 제출서류

1)온라인 입사지원시

2)서류심사 합격자

※ 입사지원서 상의 내용과 증빙서류가 상이하거나 관련 증빙서류를 미제출하는 경우 불합격 처리

※ 응시자 증빙서류 사본의 원본은 최종 합격자 발표 후 접수.

3) 지원서 제출방법 : E-Mail 접수(bora5456@dgist.ac.kr)

- 제출서류를 순서대로 정리하여 하나의 PDF 파일로 첨부

7. 기타사항

○ 국가보훈대상자 및 장애인은 증빙서류 제출시 관계 법령에 따라 우대

- 「국가유공자 등 예우 및 지원에 관한 법률」제 31조에 의거하여 가점 부여 대상자에게는 면접전형부터 5% 또는 10%의 해당 가산점 부여

- 「장애인고용촉진 및 직업재활법」에 따라 장애인에 대해서는 면접전형부터 총점의 5% 가산점 부여

○ 제출된 서류는 일체 반환하지 않으며, 본 초빙 외 목적으로는 사용하지 않음

○ 제출된 서류가 허위로 판명되는 경우 합격을 취소할 수 있으며, 최종합격자에게는 초빙에 관한 추가 서류를 요청할 수 있음

○ 지원자는 자격요건, 지원 분야의 적합여부를 확인한 후 제출 (중복지원 불가능)

○ 기타 채용에 관한 규정은 본원 규정에 의함

○ 최종 합격자는 신체검사(공무원에 준함) 실시

○ 기타 문의사항 (DGIST 핵심단백질자원센터 ☎ 053-785-1827)

#대구경북과학기술원 채용홈페이지

https://www.dgist.ac.kr/site/dgist/menu/133.do?siteId=dgist&snapshotId=2&cmd=read&contentNo=37303

COREMINE medical (Biomedical database) Start.

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노르웨이의 PubGene에서 제공하는 사용하기 쉽고 강력한 Biomedical 검색 엔진을 소개하겠다.

COREMINE Medical은 특정 키워드에 연관된 다양한 정보 (Biology, Drug, Food 등등)를 마이닝하여

입력 키워드를 허브로 하는 네트워크와 잘 정리된 카테고리로 정리해 보여준다.

​

COREMINE medical

https://www.coremine.com/medical/#search

위 링크를 타면 아래 홈페이지가 나타나고, 예제로 있는 Influenza 를 한번 검색해보자.

Influenza 의 키워드가 들어간 여러 정보들이 검색되었고 가장 많은 Connection이 있는 제일 위에 것을 선택했다.

Connection의 개수는 해당 키워드랑 매칭되는 Biomedical 정보의 개수라 봐도 되겠다.

이야.. 화려해보이는 네트워크와 검색된 정보들이 아래 보인다.

오른쪽 화면은 Influenza 에 관련된 Biomedical 정보들을 카테고리 별로 모아둔 것이고,

(Disease, Drug, Gene, Chemical 에서부터 관련 Expert, Food, Anatomy 등 흥미로운 소재들이 많다)

왼쪽은 앞서 말한 카테고리 중 Influenza와 높은 빈도로 매칭되는 Term 들을 시각화하였다.

Biological process를 살펴보니 'viral release from host cell' 가 가장 높은 스코어로 나왔다.

인플루엔자가 바이러스와 관련이 많구나!

COREMINE은 참 간단하게 다룰 수 있어 편하다.

동시에 Breast cancer 와 BRCA2 를 검색하였다 (검색되는 키워드 갯수는 제한이 없어 보이지만,, 많을수록 검색이 잘 안되겠지..)

유방암과 BRCA2 와 관련된 Drug 들을 살펴보았다.

검색에 다소 힘이 부치는 일반연구자들에게 텍스트 마이닝으로 다져진 'COREMINE 플랫폼' 은 상당히 유용해 보인다.

일반적으로 다루는 Gene, Drug, Pathway 외에 관련된 논문, 전문가, wiki까지?! 다룬다.

가입을하여 로그인을 하면 검색했던 정보들을 어느정도까지 저장할 수 있다.

COREMINE medical 은 데이터의 홍수속에서 생물의학연구자가 새로운

Biomedical Insight 를 얻을 수 있는, 디딤돌이 될 Database라 생각된다.

COREMINE medical (Biomedical database) End.

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Metastasis (암전이) Start

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1. Metastasis (암전이)

원발성 암 (primary tumor site) 부위에서 암세포들이 혈액, 림프를 타고 멀리 떨어진 곳으로 암이 전이가 일어나는 것을 의미한다.

쉽게 말해, 암이 내 몸 다른 곳으로 옮겨졌다는 얘기며, 암에 걸린 사람들 중

90%가 Metastasis (암전이)에 의해 사망한다고 한다..

Metastasis 자체가 아직까지 확실한 메카니즘이 밝혀진 것이 아니기에 쉽게 예측이 안될 뿐더러, 한 번 전이되면

치료하기 매우 어려운 형태로 나타나기, 우리에게 매우 위협적인 생물학 mechanism이 되겠다. 

2. Metastasis 과정

-암세포 전이에는 이를 조절하는 Transcription factor가 중요한 역할을 한다고 알려져있다.

-이 전사인자 활성에 의해 EMT (epithelial-mesenchymal transition) 라는 프로그램이 진행된다.

-EMT : 세포간의 강력한 결합을 가지는 표피세포 (epithelial cell) 가 움직이기 쉬운 중간엽세포 (mesenchymal cell) 로 전환되는 과정.

-결국, 말랑말랑해진 암세포는 혈관과 림프구를 통해 이동하여 다른 조직에 도달하게 되면 EMT의 역과정인 MET (mesenchymal-epithelial transition)가 발생.

-MET : 중간엽세포가 다시 강력한 결합을 가지는 표피세포로 전환되고 고착되는 과정 (전이완성).

 

3. Metastasis 의 방향성

암전이를 공부하면서 느낀 것은 특정 암에 걸렸을 때, 암에 따른 전이의 경향성? 방향성이 있을까 하는 것이었다.

무슨 암에 걸리면 어느 암에 전이가 쉬운지.. 물론 지금까지 많은 연구들을 통해 임상 의사들의 조언을 받을 수 있지만,

역시나 복잡한 Metastasis의 기작때문에 단언할 수 없을 것이다 (관련 데이터베이스도 거의 없어 보인다..)

그래도 자료를 좀 찾아보니 삼성서울병원에서 1995∼2007년 이 병원에서 치료를 받은 위암, 간암, 폐암, 유방암, 자궁경부암, 대장암, 전립샘암 등 

국내에서 발생빈도가 높은 7대 암 환자 8만7122명을 분석해 암이 어떤 장기와 조직으로 전이되는지를 보여 주는

‘암 전이지도’ 를 만들었더라.

예를 들어,  간암에 걸렸다면 폐로 전이되는 확률이 가장 높았다. 라고 해석하면 되겠다.

4. Metastasis Suppressor Genes

고무적인 사실을 그동안의 연구를 통해 암전이를 늦추거나 억제하는 유전자들을 일부 찾아냈다는 사실이다.

공부를 더 해봐야겠지만, 암 자체를 억제하는 유전자들과 암 전이를 억제하는 유전자들의 공통점이 별로 없다고 한다.

비슷해보이지만 다른 기작을 가질 것이라 예상되며, 몇몇 Metastasis Suppressor Genes 들이 알려져 있다.

NM23, MKK4, KAI1, BRMS1, KISS1, RHoGD12, CRSP3, VDUP1, KLF17, GAS1, SNED1, FLNC

#Metastasis 기작 관련 논문 내용도 찾아보았다

ㄱ) As the invasive site are distinct from the site of primary tumor origin, the cellular micro-environments are also changed: e.g., O2 concentration, pH value, cytokines, growth factors, chemokines, etc.

ㄴ) Starting from the outside of cell, extracellular matrix, a few MS genes are active on tissue invasion and matrix remodeling by controlling the matrix metalloproteases.

마무리하며...

사실 Metastasis 생물학적 기작에 대해 집중 다룰려고 했지만,, 쉽지 않은 주제다 보니, 부가 설명이 길어졌다.

사실 모든 생물학 주제들이 이런듯하다... 파면 팔수록 어렵고 난해하다. 아무튼..

다음 칼럼에서 Metastasis 의 다양한 가설들을 살펴보고 Public db가 있는지 확인해보자.

Metastasis (암전이) End

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#SK텔레콤 채용홈페이지

https://tas-sktelecom.taleo.net/careersection/ex/moresearch.ftl?lang=ko&portal