BioHackersNetMolecularBiology 실험기법의 발달은 새로운 개념의 접근방법을 만들어 내었고, 이는 실제 밝혀지고 있는 유전체정보와 더불어 Complementary 한 정보들을 제공하고 있다.
이른바 HTS(HighThroughPut Screening)라 불리우는 대량실험방법은 기존의 하나하나 밝혀내던 분자생물학적 접근방법과는 다른 전체적인 관점에서 시스템적 해석방법을 요구하고 있다.
세포내의 CentralDogma 중, 세포내 전체 RNA 발현정도를 관찰 할 수 있는 DnaMicroArray, 전체 단백질 발현정도를 관찰 할 수 있는 Proteomics 는 실제 대량의 분석데이타를 얻어낼 수 있고, 그 해석방법은 그 하나하나의 Gene 발현, Protein 발현을 알아낸다고 하기보다는 전체적인 관점에서 모든 유전자, 단백질의 발현 패턴이 어떻게 변화하느냐를 관찰하는 것이다.
최근 DnaMicroArray에 2만개정도의 cDNA를 올려놓을 수 있고, Proteomics에서는 만개이상의 spot을 관찰 할 수 있기에 이들 많은 데이터들이 시간변화(CellCycle), 약물치료변화, 병세변화등 외부환경에 어떻게 변화하는지의 패턴을 연구하게 되면, Clustering방법등을 통해서, 이로부터 GeneticNetwork, MetabolicPathway, SignalTransduction, BooleanNetwork 등의 정보들을 뽑아낼 수 있다.
이 분야역시 데이터로부터 정보를 뽑아내고, 이 정보로부터 지식을 만들어내는 일련의 과정인 DataDrivenDiscovery의 하나이며, 이 과정에는 많은 통계학적 접근방법들이 가세하고 있고, 이를 유용하게 해석할 수 있도록 하기 위한 전산학적 솔루션개발은 현재 Bioinformatics중에 가장 왕성한 연구를 보이는 분야이다.
각종자료들
분석방법