유전체 및 후성유전체 비교 분석을 위한 생물정보학 방법론 연구 = Bioinformatics Methods for Comparative Genomics and Epigenomics Analysis

국문 초록 (Abstract)

유전체는 한 생물체를 구성하는 모든 유전 정보를 의미하며 생명 현상을 유지하고 개체의 특징을 결정하는 역할을 한다. 반면 후성유전체는 DNA 서열은 변하지 않지만 유전자 발현을 조절하는 모든 요소를 의미하며, 대표적으로 DNA 메틸화, 히스톤 변형, 염색질 구조 변화 등이 있다. 보통 서로 다른 종, 개체, 조건 간 유사성과 차이를 분석하여 생명체의 기능적, 진화적, 구조적 의미를 이해하게 한다.
본 연구는 유전체 및 후성유전체 수준에서의 비교 분석을 위한 방법론 개발에 초점을 맞춘다. 유전체 대상으로는, 종 전체의 다양성을 반영하는 범유전체(Pangenome) 그래프의 품질을 정량적으로 평가할 수 있는 UCE(Ultra-Conserved Elements) 기반 평가 방법을 제시한다. 이 방법은 코어 노드 탐지, UCE 매핑, 대체 경로 검출, 결과 분류 및 점수화(S, U, M, X) 단계를 통해 그래프가 보존 영역을 얼마나 정확하게 표현하는지 평가한다. HPRC GRCh38 Minigraph-Cactus 범유전체와 시뮬레이션된 효모 범유전체 그래프에 적용하였으며, UCE 기반 점수화가 실제 그래프 대상으로 잘 작동하며 그래프 품질을 효과적으로 정량화함을 보였다.
후성유전체 대상으로는, WGBS(Whole-Genome Bisulfite Sequencing)을 입력으로 받아 원시 데이터 전처리부터 DMR(Differentially Methylated Region), SNP 등 다양한 분석 결과물을 내주는 end-to-end DNA 메틸화 분석 파이프라인을 구축하였다. 특히, DMR 결과물을 내는 다양한 도구들을 지원해 사용자가 선호하는 도구를 선택적으로 적용할 수 있도록 하였다. 그 외에도 웹 기반 인터페이스, 컨테이너 기술, 병렬 처리 방식 등을 적용하여 사용 편의성과 재현성을 높여 사용자 친화성을 높였다.
결론적으로 본 연구는 범유전체 그래프의 생물학적 타당성을 평가할 수 있는 방법론을 제안하여 범유전체 연구 기반을 마련하였다. 또한, 사용자 친화적인 DNA 메틸화 분석 파이프라인을 구축하여 종 특이적 조절 메커니즘 규명, 개체 수준 표현형 분석 등 다양한 생물학 연구에 기여할 수 있는 기반을 마련한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The genome refers to all genetic information constituting an organism, playing a role in maintaining life processes and determining individual characteristics. In contrast, the epigenome encompasses all factors regulating gene expression without altering DNA sequences. Typically, analyzing similarities and differences between different species, individuals, and conditions enables understanding the functional, evolutionary, and structural significance of living organisms.
Generally, analyzing similarities and differences among different species, individuals, and conditions enables us to understand the functional, evolutionary, and structural significance of organisms.
This study focuses on developing comparative analysis methodologies at the genome and epigenome levels. For genomic targets, I propose a UCE-based evaluation method that quantitatively assesses the quality of pangenome graphs reflecting species-wide diversity. This method evaluates how accurately the graph represents conserved regions through the steps of core node detection, UCE mapping, alternative path detection, result classification, and scoring (S, U, M, X). Application to the HPRC GRCh38 Minigraph-Cactus pangenome and simulated yeast pangenome graphs demonstrates that UCE-based scoring performs well on real graphs and effectively quantifies graph quality.
For epigenomic targets, I built an end-to-end DNA methylation analysis pipeline that takes WGBS as input, performing raw data preprocessing and resulting various analysis outputs such as DMR and SNPs. User-friendliness was enhanced by applying a web-based interface, container technology, and parallel processing methods to improve usability and reproducibility.
In conclusion, this study has laid the foundation for pangenome research by proposing a methodology to evaluate the biological validity of pangenome graphs. Furthermore, by establishing a user-friendly DNA methylation analysis pipeline, it is expected to contribute to comparative epigenomics research, including the elucidation of species-specific regulatory mechanisms and the performance of individual-level phenotypic analysis.

목차 (Table of Contents)

• 표목차 ⅱ
• 그림목차 iii
• 국문초록 ⅳ
• 제1장 서론 1
• 제2장 범유전체 그래프 평가 방법론 개발 3
• 제1절 범유전체 그래프 평가 방법 연구의 필요성 3
• 제2절 범유전체 그래프 평가 방법론 6
• 제3절 방법론 적용 결과 12
• 제3장 DNA 메틸화 분석 파이프라이닝 개발 16
• 제1절 DNA 메틸화 분석 파이프라이닝의 필요성 16
• 제2절 DNA 메틸화 분석 파이프라이닝 설계 및 구현 17
• 제3절 파이프라이닝 주요 결과 20
• 제4장 결론 22
• 참고문헌 23
• ABSTRACT 26