바이오인

DNA 염기서열을 화학적인 원리를 이용하여 순차적으로 읽어내는 시퀀싱기법들을 통해 세포 내의 유전정보로부터 시작되는 많은 생명현상들에 관련된 새로운 발견이 이루어졌다. 1990년대 시작된 인간게놈 프로젝트를 시초로 시퀸싱 기술들은 비약적으로 발전하였으며, 2000년 중반에 이르러 대용량, 저비용, 고속의 차세대 시퀸싱(Next Generation Sequencing) 기술이 등장하게 되었다. 샘플들을 전처리하고 결과들을 분석하는 다양한 방식들이 개발됨에 따라 각 유전체(genome), 전사체(tranome), 단백질체(proteome)등과 같은 개별 체학(omics)별로 그 기능들이 연구되었다. 그러나, 이러한 체학별 연구들을 통해 생명 현상 전체를 이해하는데 한계가 부딪히게 되어, 각 체학별 연구에 사용되는 데이터들을 결합하여 이들 사이의 상호관계와 전체 데이터들의 생물학적 의미를 밝히는데 시스템생물학적 접근이 시도되고 있다. 특히 다양한 시퀸싱 데이터들을 분석하여 얻어지는 CNV(Copy Number of Variations), SNV (Single Nucloetide Variation), 스냅(SNP), Methylation 등의 정량화된 데이터들이 이러한 연구들에 중요한 단서들을 제공하고 있다.