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5개년 연도별 피인용 수

595총합
주요 논문
3
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인용수 23
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2024
Highly efficient CRISPR-mediated genome editing through microfluidic droplet cell mechanoporation
You-Jeong Kim, Dayoung Yun, Jungjoon K. Lee, Cheulhee Jung, Aram J. Chung
IF 15.7 (2024)
Nature Communications
클러스터드 정규 간격 반복서열(clustered regularly interspaced short palindromic repeats, CRISPR) 기반 편집 도구는 유전체 편집 분야의 지형을 변화시켰다. 그러나 견고하고 안전한 CRISPR 전달 방법의 부재는 치료 적용에서의 잠재력을 계속 제한하고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 다양한 방법론이 등장했음에도 불구하고, 효율성과 편집 과정에 관한 문제는 여전히 지속되고 있다. 우리는 고효율이면서도 안전한 유전체 편집을 위해 droplet cell pincher (DCP)라는 마이크로플루이딕(microfluidic) 유전자 전달 시스템을 도입한다. 이 접근법은 액적 마이크로플루이딕스와 세포 기계천공(mechanoporation)을 결합하여, 미세 스케일 수축(microscale constriction)을 통해 세포와 CRISPR 시스템을 캡슐화하고 제어된 통과를 가능하게 한다. 통과 시 세포막과 핵막에서 형성되는 불연속성은 CRISPR 시스템의 핵 내 신속한 내부화를 촉진한다. 우리는 이 플랫폼을 사용하여 mRNA(약 98%) 및 플라스미드 DNA(약 91%)를 포함한 다양한 고분자량 물질의 성공적인 전달을 입증하였으며, 이를 통해 DCP의 활용성을 강조하고 CRISPR-Cas9 전달을 통한 성공적인 유전체 공학을 달성할 수 있음을 보여준다. 본 플랫폼은 현재의 표준(state-of-the-art) 방법인 전기천공(electroporation)과 비교하여 세 가지 핵심 영역에서 우수한 성능을 보인다: 단일 노크아웃(single knockout, 약 6.5배), 이중 노크아웃(double knockout, 약 3.8배), 그리고 노크인(knock-in, 약 3.8배). 이러한 결과는 임상 및 생물학적 세포 기반 연구에 대한 함의를 지니는 CRISPR 공학의 차세대 도구로서 우리의 플랫폼의 잠재력을 부각한다.
https://doi.org/10.1038/s41467-024-52493-1
CRISPR
Genome editing
Cas9
Electroporation
Genome engineering
Microfluidics
Computational biology
Synthetic biology
Computer science
Nanotechnology
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인용수 1
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2022
Massively Parallel Selection of NanoCluster Beacons (Adv. Mater. 41/2022)
Kuo Yuan, Cheulhee Jung, Yu‐An Chen, Hung‐Che Kuo, Oliver Zhao, Trung D. Nguyen, James R. Rybarski, Soonwoo Hong, Yuan‐I Chen, Dennis Wylie, John A. Hawkins, Jada N. Walker, Samuel W. J. Shields, Jennifer S. Brodbelt, Jeffrey T. Petty, Ilya J. Finkelstein, Hsin‐Chih Yeh
IF 29.4 (2022)
Advanced Materials
차세대 염기서열분석(Next-generation sequencing) 칩을 재활용함으로써 한 번의 실험에서 수백만 개의 형광 나노클러스터 비컨(NanoCluster Beacons, NCBs)을 스크리닝할 수 있다. 이러한 고처리량 스크리닝 플랫폼과 머신러닝 알고리즘을 결합하여, 논문 제2204957호에서 Hsin-Chih Yeh와 동료 연구자들은 실ico(in silico) 상에서 밝고 다색의 NCBs를 설계하기 위한 파이프라인을 구축한다.
https://doi.org/10.1002/adma.202270286
Beacon
Massively parallel
Pipeline (software)
Materials science
Throughput
Nanotechnology
In silico
Computer science
Nanomaterials
Fluorescence
3
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인용수 22
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2022
Massively Parallel Selection of NanoCluster Beacons
Kuo Yuan, Cheulhee Jung, Yu‐An Chen, Hung‐Che Kuo, Oliver Zhao, Trung D. Nguyen, James R. Rybarski, Soonwoo Hong, Yuan‐I Chen, Dennis Wylie, John A. Hawkins, Jada N. Walker, Samuel W. J. Shields, Jennifer S. Brodbelt, Jeffrey T. Petty, Ilya J. Finkelstein, Hsin‐Chih Yeh
IF 29.4 (2022)
Advanced Materials
NanoCluster 비콘(NanoCluster Beacons, NCBs)은 근접한 DNA 가닥인 활성제(activator)에 의해 형광이 활성화되거나 조절될 수 있는 다색 은 나노클러스터 프로브이다. 두 활성제(active activators) 한 쌍에서 단일 뉴클레오타이드의 차이가 극적으로 다른 활성화 결과로 이어지는데, 이를 ‘정반대 쌍(polar opposite twins, POTs)’이라 한다. 그러나 기존의 저처리량 특성분석 접근법으로는 새로운 POT-NCB를 발견하기가 어렵다. 여기에서는 약 40,000개의 활성제 서열에 대한 활성화 형광을 스크리닝하기 위해 용도를 전환한 차세대 염기서열 분석 칩을 활용하는 고처리량 선택 방법이 보고된다. 길이가 18 뉴클레오타이드인 활성제에서 7-12 위치의 염기서열은 밝은 NCB를 형성하는 데 중요하며, 4-6 및 2-4 위치는 각각 노랑-주황과 레드 POT를 생성하기 위한 핫스팟(hotspots)임이 밝혀졌다. 이러한 발견에 기초하여, 이들 핫스팟이 서로 다른 은 클러스터 크로모포어(chromophores)의 형성을 어떻게 촉진하고 그에 따른 화학적 수율을 어떻게 변화시키는지를 설명할 수 있는 ‘지퍼-백(zipper-bag)’ 모델이 제안된다. 고처리량 스크리닝과 기계학습 알고리즘을 결합하여, 실ico(인 실리코, in silico)에서 밝고 다색의 NCB를 설계하기 위한 파이프라인이 구축되었다.
https://doi.org/10.1002/adma.202204957
Activator (genetics)
Massively parallel
Materials science
Molecular beacon
Fluorescence
Computer science
Throughput
DNA
Computational biology
Nanotechnology

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