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카이스트에서 본 미래 Seeing into the Future

2018.04.16 14:33

고유지 15학번

조회 수 400 댓글 0
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이름 고유지
한줄요약 신기하고 재미있는 것들이 많은 생명과학을 공부하고 있습니다.

왜 생명과학에 관심을 가지게 되었나요?

저도 이유는 잘은 모르겠는데, 고등학교 때부터 어떤 과목들보다 생명과학을 공부할 때 가장 즐거웠고, 흥미를 느꼈습니다. 아무래도 직관적으로 이해하기가 비교적 쉬운 과목이고, 사람도 생명체이기 때문에 제 몸 속에 일어나는 일들을 배운다는 것이 신기하고 재미있다고 생각했기 때문인 것 같습니다. 그래서 자연스럽게 생명과학을 좀 더 많이 공부하게 되었고, 자연스럽게 카이스트에서도 전공으로 생명과학을 선택하게 됬습니다. 지금도 시험기간 때는 많은 양을 공부해야하기 때문에 힘들기는 하지만, 나름 즐겁게 학과 생활을 하고 있습니다.

 

기억에 남는 생명현상을 한가지만 소개해주세요

Histone octamerhistone H3-H4 dimer가 만드는 tetramerhistone H2A-H2B dimer 두 개가 합쳐진 구조입니다. DNA가 복제되는 동안, DNA 복제 fork 앞에서는 nucleosome이 깨져야 하고 fork 뒤에서는 새로 만들어져야 합니다. 여기서, 후성유전학 개론 수업 때 숙제로 내준 문제는 새로 만들어지는 H3-H4 dimer가 만드는 tetramer의 기원에 대한 문제였는데, dimer는 재사용된 histone으로부터 기원하고 또 다른 dimer는 새로 합성된 histone으로부터 기원할 수도 있고, 아니면 모두 재사용 된 H3-H4 histone dimer들로 구성되거나 모두 새로 합성된 histone으로 된 dimer들로 구성될 수 있는데 둘 중 어느 것이 맞을지 예상해보고 그 것을 증명할 수 있는 실험 방법을 제시해보라는 것이었습니다. 흥미로웠던 문제라 기억이 남고, 기말고사 때 이 문제가 시험에 나오기도 했습니다.

 

언급한 생명현상에 대해 가지고 계신 가설을 말해 주세요.

저는 H3-H4 dimer가 만드는 tetramer가 모두 재사용 된 H3-H4 histone dimer로 구성되거나 모두 새로 합성된 H3-H4 histone dimer로 구성될 것이라는 가설을 가지고 있습니다.

 

가지고 계신 가설을 어떤 실험적인 방법들로 증명할 수 있을까요?

적당한 모델 생물에 방사선 동위원소로 표지된 아미노산으로 이루어진 histone을 넣어주고 시간이 지난 후 chromatinhistone을 추출하여 밀도 차에 따라 분리시킬 수 있는 원심 분리를 하여 결과를 보면 될 것 같습니다. 제 가설이 맞다면, 방사선 동위원소로 표지된 dimer들로만 이루어진 tetramer가 형성될 것 입니다. 따라서 그에 해당하는 reference sample band 위치와 비교하면 그 가설이 맞는지 틀린지 알 수 있을 것입니다.

 

개별/졸업연구에서 진행한 실험의 내용과 의미를 설명해 주세요. 또는 배웠던 내용중 가장 기억에 남는 흥미있는 내용을 말해 주세요.

저는 작년 여름학기부터 생명과학과 정인경 교수님의 기능유전체 연구실에서 개별연구를 하고 있습니다. 현재는 머신 러닝과 딥러닝을 통해 유전자 조절에 중요한 역할을 하는 인핸서를 예측하는 알고리즘을 구현하는 프로젝트에 참여 중입니다. 이 프로젝트가 기존의 연구와 차별화된 점은 이 프로젝트에서는 기존에 인핸서 예측에 사용하던 Chip-seq을 통해 얻은 histone modification 등의 정보, DNase-seq을 얻은 open chromatin 정보, whole-genome bisulfite sequencing(WGBS)을 통해 얻은 whole-genome cytosine DNA methylation 데이터 뿐만 아니라 DNA의 지역 간 상호작용 정보를 가지고 있는 Hi-C 데이터를 활용하여 인핸서를 예측한다는 것입니다. 인핸서는 DNA의 프로모터와 상호작용을 통해 유전자 조절 기능을 하는데 아직 DNA 지역 간 상호작용 정보를 가지고 있는 Hi-C 데이터를 활용하여 인핸서를 예측하는 알고리즘이 없기에 이 정보를 활용하여 인핸서 예측을 하면, 기존의 인핸서 예측 알고리즘 보다 더 좋은 성능을 가지는 알고리즘을 만들 수 있을 것이라 기대하고 있습니다. 이 프로젝트에서 가장 핵심적인 문제 중에 하나는 어떻게 Hi-C 데이터를 머신 러닝과 딥러닝에 사용할 feature vector로 만들까?’입니다.

 

학과/실험실 생활 또는 연구/공부 과정에서 있었던 에피소드를 소개해주세요

저번 학기에 들은 생물통계학 수업에서 3개의 프로젝트가 있었는데 첫번째 term projectregression을 사용해서 gene expression level을 예측하는 프로그램 짜는 것이었고, 두번째 프로젝트와 세번째 프로젝트는 regression과 머신 러닝을 이용하여 각각 염색체 상호작용 빈도 fold change를 예측하는 프로그램, 뇌 조직의 종류를 예측하는 프로그램을 짜는 것이었습니다. 처음에는 프로그래밍이 익숙하지 않아서 힘들었지만, 같은 수업을 듣는 친구들과 선배들과 함께 이야기하며 늦게까지 프로젝트를 하면서 R에 많이 익숙해질 수 있었고, 머신 러닝을 쓰는 방법에 대해 배울 수 있어서 마지막 프로젝트 보고서를 제출하는 순간 큰 성취감과 보람을 느꼈던 것이 생각이 납니다.

 

다른 하고 싶은 이야기

대학원 생활이 궁금한 학생들과 연구를 미리 체험하고 싶은 학생들은 개별연구나 URP 같은 제도를 잘 활용하여 미리 랩 생활을 체험해보는 것도 좋을 것 같아요. 그리고 아직 많이 부족한 학부생에게 친절하게 많은 도움을 주시는 기능유전체 연구실 교수님, 랩 선배분들과 동기분들 모두 고마워요.


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