이상엽 카이스트 특훈교수(생명화학공학과)가 버나드 팔슨 미국 캘리포니아대 교수(생명공학과) 연구팀과 단백질 서열로부터 전사인자를 예측하는 시스템 `딥티팩터(DeepTFactor)'를 개발했다.

전사인자는 특정한 DNA 서열에 특이적으로 결합해 유전자의 전사(유전 정보를 복사하는 과정)를 조절하는 단백질이다. 유전자 전사를 분석하면 유기체가 유전적 또는 환경적 변화에 어떻게 반응해 유전자 발현을 제어하는지 이해할 수 있다. 이러한 점에서 유기체의 전사인자를 찾는 것은 유기체의 전사 시스템 분석을 위한 첫 단계라고 할 수 있다. 

공동연구팀은 심층 학습 기법을 이용해 주어진 단백질 서열이 전사인자인지 예측하는 시스템인 딥티팩터(DeepTFactor)를 개발했다. 딥티팩터는 단백질 서열로부터 전사인자를 예측하기 위해 세 개의 병렬적인 합성곱 신경망(사진)을 이용한다. 공동연구팀은 딥티팩터를 이용해 대장균(Escherichia coli K-12 MG1655)의 전사인자 332개를 예측했으며, 그중 3개의 전사인자의 게놈 전체 결합 위치를 실험으로 확인함으로써 딥티팩터의 성능을 검증했다.

이 특훈교수는 “이번 연구에서 개발한 딥티팩터를 이용해서 새롭게 발견되는 단백질 서열과 아직 특성화되지 않은 수많은 단백질 서열을 높은 처리 능력으로 분석할 수 있게 됐다”며 “이는 유기체의 전사 조절 네트워크 분석을 위한 기초 기술로써 활용 가능할 것”이라고 밝혔다.

연구팀 관계자는 특정 생물군의 단백질 서열만을 위해 개발됐던 이전 예측 방법론들과 달리, 딥티팩터는 모든 생물군의 단백질 서열에서 우수한 성능을 보여 다양한 유기체의 전사 시스템 분석에 활용 가능할 것으로 기대된다고 전했다.
 

조준태 다른기사 보기