UNIST, 딥러닝 기반 단백질 결합 분석 소프트웨어 개발

김동혁 교수팀 연구…대용량 데이터도 신속·정확하게 처리 가능

특정 단백질이 DNA에 결합하는 위치를 확인하는 '염색질 면역 침전'(Chromatin immunoprecipitation·ChIP)의 데이터 분석을 신속·정확하게 처리하는 소프트웨어를 울산과학기술원(UNIST) 연구진이 개발했다.

UNIST에 따르면 에너지화학공학과 김동혁 교수 연구팀은 딥러닝 기반의 ChIP-exo 피크 선별 소프트웨어인 'DEOCSU'를 개발했다.

ChIP-exo는 엑소뉴클리아제를 활용한 염색질 면역 침전의 최신 실험 기술로, 고해상도로 단백질 결합 부위를 식별할 수 있다.

그러나 단백질이 실제로 결합하고 있는지를 판별하기 위해서는 연구자의 추가 확인 단계가 필수적인데, 많은 시간과 노동력이 소모됐다.

이 때문에 대용량 데이터를 신속·정확하게 처리하지 못하는 한계가 있었다.

DEOCSU는 ChIP-exo 데이터로 결합 부위 후보를 감지한 후 학습된 데이터를 통해 실제 결합 부위를 선별한다.

해당 결과 데이터는 연구팀이 자체 개발한 시각화 소프트웨어를 통해 확인할 수 있다.

DEOCSU는 학습에 사용된 데이터뿐만 아니라 미지의 ChIP-exo 데이터에 대해서도 정확하게 결합 부위를 선별했는데, 기존 소프트웨어와 비교했을 때도 우수한 성능을 보였다고 연구팀은 설명했다.

특히 원핵생물뿐만 아니라 진핵생물과 고세균 분석에서도 성능이 유지돼 범용성도 확인됐다.

김동혁 교수는 "단백질과 DNA의 상호 작용을 고해상도로 식별할 수 있는 이점에도 불구하고 분석의 어려움으로 ChIP-exo 실험 기술의 사용이 제한됐었다"며 "DEOCSU가 분석에 대한 연구자의 부담감을 줄여 관련 연구 속도가 빨라질 것"이라고 말했다.

연구 결과는 생물정보학 학술지인 '브리핑스 인 바이오인포메틱스'(Briefings in Bioinformatics)에 지난 1월 25일 자로 출판됐다.

연구는 과학기술정보통신부의 바이오·의료기술개발사업과 동그라미 재단의 혁신과학기술센터 및 프로그램 공모사업의 지원을 받아 이뤄졌다.

/연합뉴스