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신재문,오연풍,이용식 한국체육정책학회 2016 한국체육정책학회지 Vol.14 No.1
The The purpose of this study was to classify into government control growth system of Korean table tennis player, to analyze present condition, problem-solving analysis, improvement plan, also, to analyze the actual condition of grade of rank between growth systems and to suggest the improvement alternative about the growth system. To achieve this purpose, the study was done as follow orders: first, the present condition and problem analysis classified by young player-nation’s junior player-national candidate player-national team player as analyzing table tennis player selection, training system and problem of the government control. secondly, analysis of present condition and problem about the growth system of national table tennis players, thirdly, analysis and implication about advanced table tennis country’s growth system, fourthly, improvement alternative about the growth system for Korean table tennis players, Literature investigation, field survey, and interview were done for this study. The results of this study was as follows. The government control of growth system for Korea table tennis players should be hierarchic as sports talented person-young player-prospect-national candidate player-national team player for the national team player project, and young player project-prospect project-national candidate project should be hierarchic by age and performance ability for supporting the national team player project. Also, joint training with higher level of team, coach exchange and Data Base(DB) sharing between lower level of teams, and coaching talent donation from higher level of team members(coaches, playeres, and etc.) to lower lever of team members should be needed for the growth system. Specifically, for table tennis’s talented player project, it is needed be hierarchic and under young player’s project after transferred from Korea foundation for the Next Generation Sports Talent to Korean Olympic Committee, and the age of players is needed to be from second grade to fourth grade of elementary school. The young player’s project is needed to be hierarchic as from fifth grade of elementary school to a first-year student of middle school, and after the name of prospect’s project is needed to be changed as youth player’s project, it is needed to be hierarchic from a second-year student of middle school to a first-year student of high school. The national candidate player’s project is needed to open about age of higher than second-year student of high school, so it should be ready as a constant candidate player under the national team player. The team of national player is needed to be open about the age, and the team should select a member of the team by selection match except method of drawing of lots.
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신재문(Jae-Moon Shin),홍상균(Sang-Kyoon Hong),공진화(Jin-Hwa Kong),이은주(Un-Joo Lee),윤지희(Jee-Hee Yoon) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.40 No.5
모든 암 세포는 체세포 변이를 동반한다. 암 유전체 변이 분석에 의하여 암을 발생시키는 유전자 및 진단/치료법을 찾아낼 수 있다. 본 연구에서는 차세대 시퀀싱 데이터를 이용하여 암 특이적 단위 반복 변이(copy number variation, CNV) 영역을 찾아내는 새로운 데이터 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방식에서는 암 환자의 암 유전체와 동일인의 정상 유전체에 존재하는 CNV 후보 영역을 각각 추출한 후, 이 들 결과를 상호 비교 분석하여 암 특이적 CNV 영역만을 선별해낸다. 본 연구에서 개발한 병렬 알고리즘은 암과 정상 유전체 데이터를 동시에 분석하여 암 특이적 CNV 영역을 추출/보고하며, 하둡(Hadoop) 환경의 맵리듀스(Map/Reduce) 함수에 의하여 이들 데이터를 분산, 병행 처리한다. 성능 평가를 위하여 악성 흑색종과 유방암 환자의 암/정상 유전체 데이터를 이용한 실험을 수행하였으며, 그 결과를 통해 제안된 방식이 대규모의 유전체 데이터로부터 암 특이적 CNV 영역의 타입 및 위치를 효율적으로 추출하고 있음을 보인다. The genomes of all cancer cells carry somatic mutations. Therefore, analyses of cancer genomes provide insight for understanding cancer-causing genes, diagnosis and therapy. In this work, we propose a data mining algorithm to detect cancer-specific copy number variation (CNV) regions by using next generation sequencing (NGS) data. The proposed method detects the candidate CNV regions from a cancer genome and the matched normal genome from the same individual, respectively, and identifies the cancer-specific CNVs by comparing the candidate CNV regions of a cancer genome with those of the matched normal genome. In this study, we also propose a novel parallel algorithm which simultaneously analyzes data from the cancer and patient-matched normal samples to identify cancer-specific CNV regions. This method is able to simultaneously perform tasks with large numbers of computing nodes using map and reduce functions in Hadoop project. The preliminary results conducted with the malignant melanoma and breast cancer data showed the prominent efficiency in identifying the types (gains or losses) and the exact locations of the cancer-specific CNVs.
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Jae-Moon Shin(신재문),Yun-Jeong Jeong(정윤정),Kwan-Kyu Park(박관규),Jung-Yoon Choe(최정윤),Sang-Mi Han(한상미),Kwang-Gill Lee(이광길),Joo-Hong Yeo(여주홍),Il-Kyung Chung(정일경),Young-Chae Chang(장영채) 한국생명과학회 2012 생명과학회지 Vol.22 No.1
봉독은 동양의학에서 관절염, 류마티즘 및 각종 암을 포함하여 다양한 질병을 치료하기 위하여 이용되었다. 최근 봉독의 신생혈관 억제효과에 대한 연구가 보고되었으나 정확한 분자메커니즘에 대해서는 보고가 미흡하다. 따라서, 본 연구는 봉독이 인간결장암세포인 HCT116세포에서 신생혈관생성과 종양진행에 중요한 역할을 하는 HIF-1α와 VEGF 발현 억제효과를 조사하였다. 그 결과 봉독은 CoCl₂로 유도한 저산소 상태에서 VEGF와, HIF-1α의 발현을 감소시키며 HIF-1α의 promoter 영역인 HRE 활성을 억제하였다. 이러한 봉독의 HIF-1α 발현억제효과는 ERK1/2의 인산화 조절을 통한 것이며, 봉독은 p38, JNK, AKT의 인산화에는 영향을 끼치지 않았다. 또한 봉독의 효과를 나타내는 단일물질 탐색을 위해 봉독의 생리활성 물질로 알려진 아파민과 멜리틴을 조사한 결과, HIF-1α와 VEGF 억제효과는 아파민에 기인하는 것이라고 예상 할 수 있었다. 이와 같은 결과를 통하여 본 연구에서는 봉독의 혈관신생 억제에 대한 새로운 신호전달기전 및 인간 결장암세포 전이 억제제로서의 잠재성을 확인하였다. Bee venom (BV) has been used in medicine to treat a variety of diseases including arthritis, rheumatism, and various cancers. Recent reports indicate that BV has anti-angiogenic effects, but the precise molecular mechanism underlying the effects of BV against colorectal cancer remains to be elucidated. We examined the effects of BV and its major components (melittin and apamin) on tumor angiogenesis and found that BV significantly decreased protein levels of hypoxia-inducible factor-1α (HIF-1 α), an important factor involved in angiogenesis and tumor progression, in human colorectal carcinoma HCT116 cells. BV also suppressed the transcription of HIF-1α under hypoxia, leading to a decrease in the expression of vascular endothelial growth factor (VEGF), a major target gene of HIF-1α. We also found that these effects were mainly elicited by apamin, but not melittin. BV specifically inhibited the phosphorylation of ERK1/2 without changing the total levels of this protein, but had no effect on kinases of p38/JNK and AKT. Our results suggest that BV may inhibit human colorectal cancer progression and angiogenesis by inhibiting HIF-1α and VEGF expression, thereby providing a novel potential mechanism for the anticancer action of BV.
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질병 원인 유전자 발견을 위한 엑솜 데이터 분석 파이프라인
전준범,신재문,공진화,윤지희,김윤중 한국정보과학회 2015 데이타베이스 연구 Vol.31 No.2
Most diseases are caused by mutations in more than one gene. Whole exome sequencing (WES)— the targeted sequencing of the subset of the human genome that is protein coding — provides a powerful, cost-effective and time-efficient tool for the study of the genetic variations. However, because the small size, sparseness and non-contiguous nature of exon regions makes the WES data more prone to noise, discovering and genotyping variants from WES data is more challenging than from whole genome sequencing (WGS) data. In this research, we propose a pipeline system to identify disease-causal genes in whole exome sequencing data, and provide a detailed method for implementing an exome data analyzer which is one of the main modules of the system. The analysis pipeline automates the execution of the following steps: 1) intial read data control and cleaning; 2) alignment to a reference genome; 3) post alignment analysis; 4) variation calling. The exome data analyzer, a downstream processor for the pipeline, drives the user allowing to browse the genomic variations (SNP, Indel, CNV) in the multi-scale of genetic (exonic) regions and easily access to OMIM, dbSNP, DGV, RefSeq databases for discovering variants-related informations. Furthermore, our exome data analyzer is a disease-specific PhenoToGeno knowledge-base system to integrate carefully curated and annotated phenotypic and genetic data sets, allows researchers to browse, search, check, filter out the identified variants for discovering variants-gene-phenotype relationships. By using the top-down approach for information browsing based on PhenoToGeno knowledge base, our system provides an efficient and easy-to-use solution for WES data analysis. Through our system non-IT mastered users can access to efficient public open softwares and biological databases, and quickly perform the experiments and analysis for identifying disease-causing gene. 대부분의 질병은 하나 이상의 유전자의 변이 발생에 그 발병 원인이 있다. 엑솜 시퀀싱 (whole exome sequencing, WES)은 전체 유전체 영역의 일부분인 단백질 코딩 영역만을 타겟 시퀀싱 하는 방식으로서, 유전자 변이를 발견하기 위한 시간, 비용 효율적인 강력한 도구가 된다. 그러나 WES 데이터는 엑손 영역이 갖는 작은 크기, 희소성, 비연속성의 특성으로 인하여 잡음의 영향을 많이 받기 때문에, 일반적으로 게놈 시퀀싱 (whole genome sequencing, WGS) 데이터에 비하여 변이 분석이 까다롭다. 본 연구에서는 질병 원인 유전자 발견을 위한 WES 데이터 분석 파이프라인 시스템을 제안하고, 주요모듈인 엑솜 데이터 분석기의 개발 방법론에 대하여 기술한다. 분석 파이프라인 시스템은 다음과 같은단계별 작업을 자동으로 수행한다: 1) 리드 데이터 제어 및 정제, 2) 리드 정렬, 3) 정렬 결과 후처리, 4) 유전 변이 추출. 파이프라인의 후반 처리 시스템인 엑솜 데이터 분석기는 추출된 유전 변이 (SNP, Indel, CNV) 정보를 다양한 유전체 영역 단위로 브라우징 가능하도록 지원하며, 또한 OMIM, dbSNP, DGV, RefSeq 등의 데이터베이스와 연동하여 변이 관련 정보의 검색 및 검증을 간단히 수행할 수 있도록 지원한다. 특히, 엑솜 분석기는 해당 분야 전문가에 의하여 개발된 질병 특이적 PhenoToGeno 지식베이스를 기반으로 구동되므로, 연구자로 하여금 변이-유전자-표현형 정보의 연관성을 밝히는 작업을 간편히 수행할 수 있도록 지원한다. 이와 같은 PhenoToGeno 지식베이스를 기반으로 하는 탑-다운 방식의정보 브라우징 기능은 보다 직관적이고 편리한 정보 검색/검증 환경을 사용자에게 제공하게 되며, 컴퓨팅 스킬을 충분히 갖추지 않은 연구자도 이 시스템을 통하여 효율적인 공용 소프트웨어 및 생물 데이터베이스를 간단히 사용 가능하며, 결과적으로 질병 원인 유전자 발견을 위한 실험 및 분석을 빠르게 진행시킬 수 있게 된다.
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