한성규 연구실
인하대학교 생명과학과
한성규 교수
eQTL fine-mapping
single-nucleus open chromatin
chromatin accessibility quality control
한성규 교수 연구실
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한성규 연구실
인하대학교 생명과학과 한성규 교수
한성규 연구실은 유전체·크로마틴 접근성·전사체 데이터를 계산적으로 분석하여 질병 조절 기작과 생리적 변화를 해석하는 연구를 수행합니다. 신장 세포의 단일핵 open chromatin 정보를 활용해 베이지안 fine-mapping 기반 tissue-specific eQTL 지도를 고해상도로 구축하고, GWAS 연관 변이의 기능적 후보를 해석하는 방법론을 개발합니다. 또한 DNA sequence 기반 예측모델을 이용해 chromatin accessibility 데이터의 품질을 평가하고 피크 정제와 임계값 최적화를 수행하여 조절 지도와 downstream 해석 성능을 개선합니다. 전사체 데이터로 노화 및 senescence 관련 시그니처 상태를 분류하는 도구와, 데이터 업로드 없이 수행 가능한 오프라인 survival analysis 스위트를 함께 개발하여 실무 적용성을 보완합니다.
eQTL fine-mappingsingle-nucleus open chromatinchromatin accessibility quality controlDNA sequence-based machine learningGWAS colocalization
대표 연구 분야
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신장 조직 특이 eQTL 고해상도 지도 및 베이지안 미세지도화 연구
High-resolution, interpretable kidney eQTL mapping via Bayesian fine-mapping
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신장 조직 특이 eQTL 고해상도 지도 및 베이지안 미세지도화 연구
High-resolution, interpretable kidney eQTL mapping via Bayesian fine-mapping
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DNA 서열 기반 예측모델로 크로마틴 접근성 데이터 품질평가 및 정제 연구
Sequence-based predictive quality control for chromatin accessibility refinement
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전사체 기반 노화·노화세포분열 분류 및 오프라인 생존분석 도구 연구
Transcriptome-based aging/senescence classification and offline survival analysis tools
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
5개년 연도별 논문 게재 수
21총합
5개년 연도별 피인용 수
409총합
주요 논문
5
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2025T‐CLASS : An Online Tool for the Identification and Classification of Aging and Senescence Using Transcriptome Data
Seung‐Chul J. Lee, Seung‐Chul J. Lee, Gee‐Yoon Lee, Sieun S. Kim, Yunkyu Bae, Seokjin Ham, Jooyeon Sohn, Seong Kyu Han, Seung‐Jae Lee, Seung‐Jae Lee
IF 7.1 (2025)
Aging Cell
전사체(transcriptome) 분석은 노화 연구에서 점점 더 널리 활용되고 있다. 그러나 전사체 데이터로부터 노화 과정과 장수(longevity) 증진 요법을 좌우하는 핵심 분자적 변화들을 규명하는 일은 여전히 어렵다. 본 연구에서는 전사체 기반 시그니처 상태(Signature States)에 대한 적응 학습(Adaptive learning)으로 분류하는 Transcriptomic CLassification via Adaptive learning of Signature States (T-CLASS)를 제시한다. T-CLASS는 온라인 도구로서, 전사체 데이터로부터 수백 개 유전자로 구성된 유전자 세트(gene sets)를 식별하며, 이는 장수와 노화 패러다임을 최적으로 대표한다. 우리는 Caenorhabditis elegans에서의 장수 증진 요법, 배양 마우스 1차 세포 및 배양 인간 세포에서 서로 다른 방식으로 유도한 세포 노화(cellular senescence), 그리고 인간 근감소증(human sarcopenia)을 포함하는 다양한 데이터셋을 대상으로 T-CLASS의 효과를 체계적으로 평가하였다. 그 결과 T-CLASS는 기존의 사전 존재하는 기계/딥러닝 기반 유전자 선택 도구들과 비교하여 데이터셋 전반에서 견고하고 높은 분류 성능을 보였다. 이후 C. elegans에서의 장수 증진 요법에 분석을 집중한 결과, T-CLASS는 수명 연장(lifespan-extending) 소분자 10종이 유발한 전사체 변화를 성공적으로 분류했으며, 그중 rifampicin과 atracurium의 효과를 원리 입증(proof of principle)을 위해 실험적으로 검증하였다. 종합하면, T-CLASS는 노화에 영향을 미치는 유전적 및 약리학적 중재가 초래하는 생리적 변화를 규명하고 분류하는 데 효과적이고 실용적인 도구이다.
https://doi.org/10.1111/acel.70193
Transcriptome
Biology
Longevity
Senescence
Identification (biology)
Computational biology
Caenorhabditis elegans
Gene
Bioinformatics
Genetics
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2024OASIS portable: User-friendly offline suite for secure survival analysis
Seong Kyu Han, Hyunwoo C. Kwon, Jae‐Seong Yang, Sanguk Kim, Seung‐Jae Lee
IF 6.5 (2024)
Molecules and Cells
생존분석을 위한 온라인 애플리케이션(OASIS)과 그 업데이트 버전인 OASIS 2는 생물 및 의학 분야에서 생존분석에 널리 사용되어 왔다. 여기에서는 데이터의 온라인 서버 업로드 없이도 안전한 생존분석을 수행할 수 있도록, OASIS의 휴대용 버전(올인원 오프라인 패키지)을 제공한다. OASIS portable은 사용자 개인 컴퓨터에서 동작하는 OASIS 2 웹서버의 가상화되고 격리된 인스턴스를 제공하며, 인터넷 연결 및 보안 문제 없이도 사용자 친화적인 생존분석을 가능하게 한다.
https://doi.org/10.1016/j.mocell.2024.100011
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2023Mapping genomic regulation of kidney disease and traits through high-resolution and interpretable eQTLs
Seong Kyu Han, Michelle T. McNulty, Christopher J. Benway, Pei Wen, Anya Greenberg, Ana C. Onuchic-Whitford, Nephrotic Syndrome Study Network (NEPTUNE), Dongkeun Jang, Jason Flannick, Noël P. Burtt, Parker C. Wilson, Benjamin D. Humphreys, Xiaoquan Wen, Zhe Han, Dongwon Lee, Matthew G. Sampson
IF 14.7 (2023)
Nature Communications
발현 정량 형질좌위(expression quantitative trait locus, eQTL) 연구는 특정 유전자의 발현을 조절하는 유전체 변이를 밝혀내며, 전장유전체 연관 연구(genome-wide association studies, GWAS)를 통해 발견된 미세지도화된 좌위에 기여한다. 그 정확도를 극대화하기 위한 노력은 지속되고 있다. 사람 신장 생검에서 얻은 미세절제된 240개의 사구체(glomerular, GLOM) 및 311개의 세뇨관-간질(tubulointerstitial, TUBE) 시료를 사용하여, 신장 단일핵(open chromatin) 데이터와 전사 개시 지점(transcription start site) 거리 정보를 베이지안 통계적 미세지도화에서 “통합 사전분포(integrative prior)”로 반영함으로써, 발현(eGene)과 유의하게 연관된 변이를 적어도 하나 이상 포함하는 5371개의 GLOM 유전자 및 9787개의 TUBE 유전자를 발견하였다. 통합 사전분포의 사용은 (1) 신뢰도가 더 높은 상태에서 신뢰구간(credible sets)에 포함되는 변이 수의 감소, (2) 두 가지 신장 형질에 대한 GWAS에서 분할(partitioned) 유전율의 증가된 농축, (3) GWAS 좌위와 동시위치화(colocalized)된 변이 수의 증가, (4) 계산적으로 예측된 기능적 조절 변이의 농축으로 나타나는 더 높은 해상도의 eQTL을 제공하였다. 변이와 유전자의 일부는 시험관 내(in vitro) 실험 및 초파리 네프로사이트(nephrocyte) 모델을 이용하여 검증되었다. 보다 넓게는, 본 연구는 단일핵 open chromatin 데이터에 의해 정보가 제공되는 조직 특이적 eQTL 지도(tissue-specific eQTL maps)가 다양한 후속 분석을 위한 활용도를 향상시킨다는 점을 보여준다.
https://doi.org/10.1038/s41467-023-37691-7
Computational biology
Biology
Genomics
Genome-wide association study
Disease
Genetics
Kidney disease
Genome
Evolutionary biology
Medicine
최신 정부 과제
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과제 전체보기
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2024년 3월-2029년 3월
|247,950,000원유전체-생체네트워크 통합 인공지능을 이용한 개인 맞춤형 복합 유전질환 위험 예측 및 병인 해석 플랫폼 개발
본 연구는 유전체-생체네트워크 인공지능을 개발하여, 개인의 복합 유전질환 위험도를 예측하고 이에 대한 병인 해석을 제공하는 것을 목표로 함. 이를 위해, 유전체에서 발견된 변이들이 영향을 미치는 세포 유형 별 유전자, 분자 경로, 기능 손상 메커니즘을 예측함으로써 각 개인의 복합 유전질환 위험도를 예측하고 예방 전략을 도출하는 해석가능한 인공지능을 개발하고...
유전체 인공지능
복합 유전질환
비코딩 변이
단일세포 멀티오믹스
앙상블 전이학습
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주관|
2020년 8월-2027년 8월
|511,149,500원산학융합 인터랙티브 바이오공정 혁신 교육연구단
본 산학융합 인터랙티브 바이오공정 혁신 교육연구단은 바이오헬스 혁신신약 분야 인재 양성을 위해 교육 특성화·실용화를 추진하는 프로젝트임. “바이오시스템, 바이오소재, 바이오의약, 바이오공정” 4개 교육트랙을 운영하며, 지역 기업과의 공동연구·직무교육·현장실습 및 오픈 캠퍼스 기반 교육을 포함함.
연구 목표는 세계 Top 5 수준의 바이오공정 교육인프라로 국제화·고급 전문인력 양성에 있음. 핵심 연구 내용은 4개 트랙별 특화연구 소그룹의 독립 프로젝트 운영, 산학연 공동연구의 실용화 및 창업역량 강화, 산업 전문가 겸임교원 공동운영, 단계별 인턴·현장실습과 GE헬스케어패스트트랙센터 연계 실습임. 기대 효과는 전문인력 수급 불균형 완화, 스마트 바이오공정 원천기술·특허 창출, 국가 바이오 신산업경쟁력 증대임
산학융합 인터랙티브 바이오공정 혁신 교육연구단