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DGIST, 빅데이터 분석 기반 초고성능 유전자 진단 기술 개발 성공

입력 2015-06-30 06:40 | 수정 2015-06-30 06:47

신종 바이러스 진단, 암 진단, GMO 탐지 등에 효과 탁월

▲ 관련사진((좌)DGIST 정보통신융합공학전공 김민수 교수, (우)DGIST 뇌·인지과학전공 구재형 교수)ⓒDGIST 제공

DGIST(총장 신성철) 정보통신융합공학전공 김민수 교수와 뇌·인지과학전공의 구재형 교수 공동연구팀이 유전자 빅데이터 분석 기반의 초고성능 유전자 진단 기술(MRPrimer) 개발에 성공했다.

DGIST는 이번 연구팀이 개발한 유전자 진단용 프라이머(Primer) 디자인 기술은 사람이나 동식물의 전체 유전자 데이터에 대해 맵리듀스(MapReduce) 기반의 복잡 알고리즘을 적용함으로써 프라이머를 자동으로 완벽하게 모두 찾아낼 수 있는 세계 최초의 초고성능 기술이다고 29일 밝혔다.

DGIST 연구팀은 개별 목표 유전자가 아닌 종(種) 전체의 수 만 개 유전자 데이터를 입력으로 받아 그들 사이의 모든 유전자 조합에 대해 목표 유전자 및 비목표 유전자들을 검출할 수 있는 조건들을 한꺼번에 검사하는 새로운 접근 방법을 찾아 개발하는 데 성공한 것이다.
 
4년여의 오랜 연구 끝에 개발한 MRPrimer 기술 개발로 유전자가 알려진 생물 종에 대해 프라이머들을 빠짐없이 모두 찾아주게 됐고 동시에 진단율이 우수한 순서대로 결과를 보여주는 뛰어난 성능을 갖춰 유전자 기반의 신종 바이러스 진단, 암 진단, GMO(유전자 변형 농산물) 탐지 등 광범위하게 사용될 것으로 기대된다.

김민수 교수는 “오늘날 유전체 해독 기술이 점점 발전함에 따라 유전자 데이터는 가장 중요한 종류의 빅데이터가 되고 있다”며 “빅데이터 기반의 유전자 진단용 MRPrimer 기술을 개발함에 따라 세계적으로 생명정보 SW 기술 분야를 선도할 수 있는 발판을 마련했다”고 밝혔다.

 

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