김재범 연구실
의생명공학과 김재범
김재범 연구실은 의생명공학 분야에서 생물정보학을 기반으로 한 유전체 및 오믹스 데이터 분석을 선도적으로 수행하는 연구실입니다. 본 연구실은 차세대 시퀀싱(NGS) 기술의 발전에 따라 폭발적으로 증가하는 유전체 및 메타유전체 데이터를 효과적으로 분석하고 해석하는 데 중점을 두고 있습니다. 이를 위해 자체 개발한 다양한 알고리즘과 소프트웨어를 활용하여, 미생물, 동물, 식물 등 다양한 생물 종의 유전체 구조와 기능을 심층적으로 연구하고 있습니다.
특히, 메타유전체 데이터의 분류 및 어셈블리, 참조 유전체 기반의 Y 염색체 어셈블리 향상, 미생물 군집의 다양성 및 기능 분석 등 환경 및 보건 분야에서 중요한 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 또한, DNA 메틸레이션, 전사체, 단백질체 등 다중 오믹스 데이터를 통합적으로 분석하여, 조직 특이적 유전자 조절 메커니즘과 질병 관련 바이오마커 발굴에도 기여하고 있습니다. 이러한 연구는 동물 모델을 활용한 기능 유전체학, 진화생물학, 의생명과학 등 다양한 분야에 실질적인 응용 가능성을 제시합니다.
진화유전체학 및 비교유전체학 분야에서도 본 연구실은 다양한 종의 유전체 데이터를 비교 분석하여, 염색체 구조 변화, 유전자 조절 네트워크의 진화, 기능적 유전자 집단의 보존 및 변형 양상 등을 연구하고 있습니다. 이를 통해 생물 다양성의 기원과 적응 메커니즘, 그리고 질병의 진화적 기원에 대한 새로운 통찰을 제공하고 있습니다. 자체 개발한 웹 기반 분석 플랫폼과 시각화 도구는 연구자들이 복잡한 유전체 데이터를 보다 쉽게 해석하고 활용할 수 있도록 지원합니다.
본 연구실은 국내외 다양한 연구 그룹과의 협력을 통해, 글로벌 수준의 연구 역량을 갖추고 있으며, 최신 생물정보학 기법과 빅데이터 분석 기술을 접목하여 유전체 및 오믹스 연구의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 앞으로도 김재범 연구실은 생명현상의 복잡성을 해명하고, 의생명공학 분야의 발전에 기여하는 연구를 지속적으로 추진할 것입니다.
이와 같은 연구 활동을 통해, 김재범 연구실은 생물정보학, 유전체학, 오믹스 데이터 분석, 진화유전체학 등 다양한 분야에서 국내외적으로 인정받는 연구 성과를 창출하고 있습니다. 연구실의 목표는 첨단 생명과학 연구를 이끌어가는 동시에, 실제 산업 및 의료 현장에 적용 가능한 혁신적인 분석 방법론과 도구를 개발하는 데 있습니다.
Genome Assembly
Epigenomics
Neurogenetics
생물정보학 기반 유전체 및 메타유전체 분석
본 연구실은 생물정보학을 기반으로 다양한 생물 종의 유전체 및 메타유전체 데이터를 분석하는 데 중점을 두고 있습니다. 차세대 시퀀싱(Next Generation Sequencing, NGS) 기술의 발전으로 방대한 양의 유전체 데이터가 생산되고 있으며, 이를 효과적으로 해석하고 분석하는 것이 현대 생명과학 연구의 핵심 과제로 부상하고 있습니다. 본 연구실에서는 참조 유전체 기반의 어셈블리 향상, 메타유전체 데이터의 분류 및 조립, 그리고 다양한 종 간의 비교 유전체학 연구를 수행하고 있습니다.
특히, 미생물 및 환경 샘플에서 얻어진 메타유전체 데이터를 분석하여 미생물 군집의 다양성, 기능, 그리고 상호작용을 규명하는 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 이를 위해 자체 개발한 알고리즘과 소프트웨어(예: RBRC, PLR-GEN, TAMA 등)를 활용하여, 기존의 한계를 극복하고 보다 정확하고 신뢰성 높은 유전체 및 메타유전체 어셈블리와 분류 결과를 도출하고 있습니다. 또한, 다양한 환경(예: 하천, 토양, 동물 조직 등)에서 수집된 시료를 바탕으로 실제 적용 사례를 제시함으로써, 이론과 실무를 아우르는 연구를 지향합니다.
이러한 연구는 미생물 생태계의 이해, 환경 오염 모니터링, 질병 진단 및 치료, 신약 개발 등 다양한 분야에 응용될 수 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 최신 생물정보학 기법과 빅데이터 분석 기술을 접목하여, 유전체 및 메타유전체 연구의 새로운 패러다임을 제시하고자 합니다.
에피유전체 및 다중 오믹스 데이터 통합 분석
본 연구실은 DNA 메틸레이션, 전사체, 단백질체 등 다양한 오믹스 데이터를 통합적으로 분석하여 생명현상의 복잡한 조절 메커니즘을 규명하는 연구를 수행하고 있습니다. 특히, DNA 메틸레이션과 같은 에피유전체 변형이 유전자 발현과 조직 특이적 기능에 미치는 영향을 심층적으로 탐구하고 있습니다. 이를 위해 자체 개발한 분석 파이프라인(msPIPE 등)과 다양한 공개 데이터베이스를 활용하여, 조직 및 세포 수준에서의 유전자 조절 네트워크를 해석합니다.
다중 오믹스 데이터의 통합 분석을 통해, 특정 조직(예: 돼지의 근육, 간, 지방 등)이나 질병 상태(예: 암, 신경질환 등)에서 나타나는 유전자 및 조절 요소의 변화를 정량적으로 평가하고, 이들 간의 상호작용을 규명합니다. 또한, 선택적 육종, 조직 특이적 기능 강화, 질병 바이오마커 발굴 등 실질적인 응용 연구도 함께 진행하고 있습니다. 이러한 연구는 동물 모델을 활용한 기능 유전체학, 진화생물학, 의생명과학 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다.
본 연구실은 오믹스 데이터의 대규모 통합 분석을 위한 효율적인 알고리즘 개발과, 분석 결과의 시각화 및 해석을 위한 웹 기반 플랫폼(DLEB, mySyntenyPortal 등)도 적극적으로 개발하고 있습니다. 이를 통해 연구자들이 복잡한 생명현상을 보다 쉽게 이해하고, 실제 연구에 적용할 수 있도록 지원하고 있습니다.
진화유전체학 및 비교유전체학
진화유전체학 및 비교유전체학은 본 연구실의 또 다른 핵심 연구 분야입니다. 다양한 동물 및 식물 종의 유전체 데이터를 비교 분석하여, 종의 진화 과정에서 나타나는 유전체 구조 변화, 유전자 조절 네트워크의 진화, 그리고 기능적 유전자 집단의 보존 및 변형 양상을 연구하고 있습니다. 이를 위해 조상 유전체 복원, 시넨티 블록 분석, 염색체 재배열 등 첨단 비교유전체학 기법을 적용하고 있습니다.
특히, 포유류, 조류, 어류 등 다양한 계통군에서의 염색체 구조 변화와 유전자 발현 조절의 진화적 특성을 규명하고, 이를 바탕으로 종 특이적 형질의 기원과 적응 메커니즘을 밝히고자 합니다. 또한, 진화적 관점에서 유전체 내 삽입/결실, 전이요소, 유전자 중복 및 소실 현상 등을 분석하여, 유전체의 다양성과 복잡성에 대한 이해를 넓히고 있습니다.
이러한 연구는 생물 다양성 보전, 신종 개발, 질병의 진화적 기원 규명 등 다양한 분야에 기여할 수 있습니다. 본 연구실은 자체 개발한 비교유전체 분석 도구(AGB, Synteny Portal 등)를 활용하여, 대규모 유전체 데이터의 효율적 분석과 시각화를 지원하고 있으며, 국내외 다양한 연구 그룹과의 협력을 통해 글로벌 수준의 진화유전체학 연구를 선도하고 있습니다.
1
Reference-based read clustering improves the de novo genome assembly of microbial strains
Sim Mikang, Lee Jongin, Kwon Daehong, Lee Daehwan, Park Nayoung, Wy Suyeon, Ko Younhee, Kim Jaebum
COMPUTATIONAL AND STRUCTURAL BIOTECHNOLOGY JOURNAL, 2023
2
msPIPE: a pipeline for the analysis and visualization of whole-genome bisulfite sequencing data
Kim Heesun, Sim Mikang, Park Nayoung, Kwon Kisang, Kim Junyoung, Kim Jaebum
BMC BIOINFORMATICS, 202209
3
Evolution of the ancestral mammalian karyotype and syntenic regions
Damas Joana, Corbo Marco, Kim Jaebum, Turner-Maier Jason, Farre Marta, Larkin Denis M., Ryder Oliver A., Steiner Cynthia, Houck Marlys L., Hall Shaune, Shiue Lily, Thomas Stephen, Swale Thomas, Daly Mark, Korlach Jonas, Uliano-Silva Marcela, Mazzoni Camila J., Birren Bruce W., Genereux Diane P., Johnson Jeremy, Lindblad-Toh Kerstin, Karlsson Elinor K., Nweeia Martin T., Johnson Rebecca N., Tewin Harris A., Zoonomia Consortium
PROCEEDINGS OF THE NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES OF THE UNITED STATES OF AMERICA, 202209