UNIST 연구팀, 염색질 면역 침전 분석 소프트웨어 개발

[아시아경제 영남취재본부 황두열 기자] 울산과학기술원(UNIST) 연구팀이 특정 단백질의 결합 위치를 조사하는 데 사용되는 염색질 면역 침전(ChIP, Chromatin immunoprecipitation)을 분석하는 소프트웨어를 개발했다.

염색질 면역 침전(ChIP)은 특정 단백질의 결합 위치를 조사하는 데 널리 사용되며 엑소뉴클리아제(exonuclease)를 활용한 최신 실험 기술인 ChIP-exo로 고해상도로 결합 부위를 식별할 수 있다.

하지만 목표로 하는 단백질이 실제로 DNA에 결합하는 부위인 피크에 대한 판별 작업은 연구자의 노동집약적 추가 확인 단계가 필수이기 때문에 대용량의 데이터를 신속·정확하게 처리하지 못하는 한계가 있었다.

UNIST 에너지화학공학과 김동혁 교수팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 딥러닝 기반의 ChIP-exo 피크 선별 소프트웨어 DEOCSU(DEep-learning Optimized ChIP-exo peak calling SUite)를 개발했다.

DEOCSU 개요.

DEOCSU는 참조 서열에 정렬된 ChIP-exo 데이터로 피크 후보를 먼저 감지한다. 감지된 각각의 신호를 이미지 데이터로 변환한 후 학습된 데이터로 이미지를 작은 단위로 나눠 각 부분을 분석하는 기법인 컨볼루션 신경망을 사용해 실제 피크를 선별한다.

선별된 각 피크는 위치 최적화와 결합 크기 등을 추정할 수 있다. 해당 결과 데이터는 자체 개발 시각화 소프트웨어인 MetaScope 확인한다.

대장균 K-12 MG1655 균주의 ChIP-exo 데이터를 기반으로 학습된 DEOCSU의 모델은 학습에 사용된 데이터뿐만 아니라 미지의 ChIP-exo 데이터에 대해서도 정확하게 피크를 선별해준 것으로 나타났다.

김동혁 에너지화학공학과 교수는 “단백질과 DNA의 상호 작용을 고해상도로 식별할 수 있는 유용한 이점에도 불구하고 분석의 어려움으로 인해 ChIP-exo 실험 기술의 사용이 제한됐었다”며 “이번 DEOCSU의 개발로 분석에 대한 연구자의 부담감을 극복시켜 관련 연구의 진행 속도를 가속화 할 수 있을 것”이라고 말했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부의 바이오·의료기술개발사업과 동그라미 재단의 혁신 과학기술 센터·프로그램 공모사업의 지원으로 수행됐다.

연구 성과는 생물정보학 연구 권위지인 브리핑스 인 바이오인포메틱스 (Briefings in Bioinformatics)에 1월 25일 자로 출판됐다.

영남취재본부 황두열 기자 bsb03296@asiae.co.kr