GeneCards
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1. 개요
GeneCards는 1997년 와이즈만 연구소의 Crown Human Genome Centre에서 개발된 인간 게놈 정보, 유전자, 단백질 기능 및 관련 질병에 대한 통합 데이터베이스이다. 초기에는 유전자에 대한 생의학 정보를 '카드' 형식으로 제공하고 텍스트 기반 검색 엔진을 제공했으며, 이후 단백질 발현, 유전자 네트워크 정보 등 다양한 데이터 자원을 통합했다. GeneCards는 생물학 및 생의학 분야에서 널리 활용되며, 조기 발병 관상 동맥 질환 연구, 암 합성 치사 연구 등에 사용된다. 비영리 목적의 교육 및 연구에는 무료로 접근할 수 있으며, 상업적 사용은 라이선스가 필요하다.
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| GeneCards | |
|---|---|
| 일반 정보 | |
| 데이터베이스 유형 | 유전자 데이터베이스 |
| 범위 | 인간 유전자 및 모델 오르솔로그 |
| 생물 | Homo sapiens (사람) |
| PMID | 9097728 |
| 센터 | 크라운 인간 유전체 센터, WIS (와이즈만 과학 연구소) |
| 형식 | HTML |
| URL | GeneCards 웹사이트 |
2. 역사
1980년대 이후, 염기 서열 정보가 점점 풍부해지면서, 많은 연구소들이 이러한 정보를 중앙 저장소, 즉 1차 데이터베이스에 저장하기 시작했다.[7] 그러나, 1차 염기 서열 데이터베이스에서 제공하는 정보는 각기 다른 측면에 초점을 맞추고 있었다. 이러한 분산된 데이터를 수집하기 위해, 와이즈만 연구소의 Crown Human Genome Centre는 1997년에 'GeneCards'라는 데이터베이스를 개발했다. 이 데이터베이스는 주로 인간 게놈 정보, 인간 유전자, 암호화된 단백질의 기능 및 관련 질병을 다루었으며, 이후 그 범위가 확장되었다.[1]
2. 1. 1980년대: 염기서열 데이터 축적과 데이터베이스 필요성 증대
1980년대 이후, 염기 서열 정보가 점점 풍부해지면서, 많은 연구소들이 이러한 정보를 중앙 저장소, 즉 1차 데이터베이스에 저장하기 시작했다.[7]2. 2. 1997년: 와이즈만 연구소의 GeneCards 개발
1980년대 이후, 염기 서열 정보가 점점 풍부해지면서, 많은 연구소들이 이를 인지하고 이러한 정보를 중앙 저장소, 즉 1차 데이터베이스에 저장하기 시작했다.[7]그러나, 1차 염기 서열 데이터베이스(하위 레벨 데이터베이스)에서 제공하는 정보는 각기 다른 측면에 초점을 맞추고 있었다. 이러한 분산된 데이터를 수집하기 위해, 와이즈만 연구소의 Crown Human Genome Centre는 1997년에 'GeneCards'라는 데이터베이스를 개발했다. 이 데이터베이스는 주로 인간 게놈 정보, 인간 유전자, 암호화된 단백질의 기능 및 관련 질병을 다루었으며, 이후 그 범위가 확장되었다.[1]
3. 발전 과정
GeneCards 데이터베이스는 초기에 '카드' 형식으로 유전자에 대한 통합 생의학 정보를 제공하고 텍스트 기반 검색 엔진을 제공하는 두 가지 주요 기능을 가졌다. 1998년 이후, 단백질 발현, 유전자 네트워크 정보 등 더 많은 데이터와 기능을 통합하고 검색 엔진을 개선했으며, 유전자 중심에서 유전자 집합 분석을 포함하도록 확장되었다. 버전 3에서는 90개 이상의 데이터베이스에서 정보를 수집하고, GeneNote, GeneAnnot, GeneLoc, GeneALaCart, GeneDecks 등 특정 목적에 초점을 맞춘 도구들을 추가했다. 데이터베이스는 3년 주기로 업데이트되며, 이클립스, 아파치, 펄, XML, PHP, Propel, 자바, R, MySQL 등의 기술이 사용된다.
3. 1. 초기 기능 (1998년 이전)
GeneCards 데이터베이스는 처음에 두 가지 주요 기능을 가졌다. 첫째, '카드' 형식으로 유전자에 대한 통합된 생의학 정보를 제공했다. 둘째, 텍스트 기반의 검색 엔진을 제공하여 사용자가 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 지원했다.[1]3. 2. 기능 확장 (1998년 이후)
1998년 이후, GeneCards 데이터베이스는 단백질 발현 및 유전자 네트워크 정보 등 더 많은 데이터 자원과 데이터 유형을 통합했다. 또한 검색 엔진의 속도와 정교함을 개선했으며, 유전자 중심의 교리에서 유전자 집합 분석을 포함하도록 확장되었다. 버전 3 데이터베이스는 통합된 유전자 목록을 기반으로 90개 이상의 데이터베이스 자원에서 정보를 수집한다. 또한 더 구체적인 목적에 초점을 맞춘 일련의 GeneCards 도구들을 추가했다. 추가된 도구들은 전사체 분석을 위한 GeneNote 및 GeneAnnot, 유전체 위치 및 마커를 위한 GeneLoc, 일괄 쿼리를 위한 GeneALaCart, 기능적 파트너를 찾고 유전자 집합을 추출하기 위한 GeneDecks이다. 데이터베이스는 3년 주기로 계획, 구현, 개발, 반자동 품질 보증 및 배포를 통해 업데이트된다. 사용된 기술로는 이클립스, 아파치, 펄, XML, PHP, Propel, 자바, R 및 MySQL 등이 있다.3. 3. 버전 3 (Version 3)
버전 3은 통합된 유전자 목록을 기반으로 90개 이상의 데이터베이스 자원에서 정보를 수집한다.[1] 또한 "전사체 분석을 위한 GeneNote 및 GeneAnnot, 유전체 위치 및 마커를 위한 GeneLoc, 일괄 쿼리를 위한 GeneALaCart, 기능적 파트너를 찾고 유전자 집합을 추출하기 위한 GeneDecks."와 같이 더 구체적인 목적에 초점을 맞춘 일련의 GeneCards 도구를 추가했다.[1] 데이터베이스는 3년 주기로 계획, 구현, 개발, 반자동 품질 보증 및 배포를 통해 업데이트된다.[1] 사용된 기술로는 이클립스, 아파치, 펄, XML, PHP, Propel, 자바, R 및 MySQL 등이 있다.[1]4. GeneCards 확장 (Ongoing GeneCards Expansions)
5. GeneCards Suite
GeneCards 데이터베이스는 연구자들이 유전자 정보를 효율적으로 활용할 수 있도록 다양한 도구 모음을 제공한다. 이를 GeneCards Suite라고 부른다. GeneCards Suite에는 GeneDecks, GeneALaCart, GeneLoc 등이 있다.
5. 1. GeneDecks
GeneDecks는 GeneCards의 풍부한 인간 유전자 조합 주석을 바탕으로 유전자 간의 유사성을 분석하여 유사 유전자 또는 파트너 유전자를 식별하는 도구이다. GeneDecks는 다음과 같은 기능을 제공한다.- '''주석 조합''': 선택된 조합 주석을 이용하여 특정 유전자에 대한 유사 유전자 집합을 찾는다. 결과는 식별된 유전자와 프로브 유전자 간의 다양한 유사성 수준을 순위별로 나타내는 요약 테이블 형태로 제공된다.
- '''주석 통일''': 서로 다른 데이터 소스는 종종 이질적인 명명 시스템으로 주석을 제공하는데, GeneDecks의 주석 통일 기능은 GeneCards 유전자 내용 공간 감지 알고리즘의 유사성을 기반으로 이를 통일한다.
- '''파트너 찾기''': 사용자가 질의 유전자를 제공하면, 시스템은 가중치 속성의 조합 유사성을 기반으로 유사 유전자를 찾는다.
- '''세트 증류''': 사용자가 유전자 집합을 제공하면, 시스템은 주어진 유전자 집합 내에서 공유되는 정도에 따라 속성의 순위를 매긴다. 이를 통해 다양한 출처의 다양한 유전자 집합에 대한 정교한 조사가 가능하며, 관련 생물학적 패턴을 발견하고 설명함으로써 체계적인 유전체학 및 시스템 생물학 검토를 향상시킨다.[10][11]
5. 2. GeneALaCart
GeneALaCart는 널리 사용되는 GeneCards 데이터베이스를 기반으로 하는 유전자 집합 중심의 일괄 쿼리 엔진이다. 여러 유전자에 대한 정보를 일괄 쿼리로 검색할 수 있다.[8][12]5. 3. GeneLoc
GeneLoc은 통합된 인간 염색체 지도를 제공하며, GeneLoc 알고리즘으로 통합된 데이터를 기반으로 맞춤형 캡처 칩 설계에 매우 중요하다.[8][13] GeneLoc은 GeneCards, NCBI의 인간 게놈 시퀀싱, UniGene 및 매핑 자원에 대한 추가 링크도 포함한다.[8][13]6. 사용 방법 (Usage)
GeneCards 데이터베이스는 유전자 정보를 검색하고 활용하는 다양한 방법을 제공한다.
'''검색 방법'''
GeneCards는 텍스트 기반 검색 엔진을 제공하여, 홈페이지 검색창에 키워드, 기호, 별칭 등을 입력하여 검색할 수 있다.[1] 키워드 검색 시 MicroCard와 MiniCard가 표시되며, 기호만으로 검색하면 GeneCard로 이동한다.[14]
고급 검색 기능을 통해 섹션, 범주, GIFtS, 기호 출처, 유전자 집합을 기준으로 검색 범위를 좁힐 수 있다.[5] 섹션은 별칭, 질환, 기능, 유전체 위치 등 다양한 정보를 포함하며, 범주는 단백질 코딩, 유사 유전자, RNA 유전자 등으로 구성된다.[5] GIFtS는 유전자 기능에 대한 지식 수준을 나타내는 점수이다.[4][15]
검색 결과 페이지에는 관련 미니카드가 표시되며, 각 미니카드의 더하기 버튼을 클릭하거나 기호를 클릭하여 상세 정보를 확인할 수 있다.
'''검색 결과'''
GeneCards 검색 결과는 다음과 같은 정보를 제공한다.[5]
- '''머리글:''' 유전자 기호, 범주, GIFtS, GCID
- '''별칭:''' 유전자 동의어와 별칭
- '''요약:''' 유전자 기능, 위치, 표현형 요약
- '''유전체 뷰:''' DNA 서열, 조절 요소, 염색체 밴드 등 유전체 위치 정보
- '''단백질:''' 유전자 주석 정보, 번역 후 변형, 단백질 발현 데이터
- '''단백질 도메인/패밀리:''' 단백질 도메인 및 패밀리 주석 정보
- '''기능:''' 표현형, shRNA, miRNA 유전자 표적 등 유전자 기능
- '''경로 및 상호작용:''' 다양한 데이터베이스의 통합 GeneCards 경로 및 상호작용
- '''약물 및 화합물:''' GeneCards를 약물 및 화합물과 연결, 데이터베이스 관계
- '''전사체:''' mRNA, Unigene 클러스터, miRNA 제품
- '''발현:''' 데이터 출처, 발현 이미지 및 데이터, 유사 유전자
- '''오솔로그:''' 여러 종의 오솔로그 (표 형식)
- '''파라로그:''' 특정 유전자에 대한 파라로그 및 유사유전자
- '''유전체 변이:''' 유전체 변이 정보 (표 형식)
- '''장애/질병:''' 유전자 관련 장애/질병
- '''출판물:''' 유전자 관련 출판물
- '''외부 검색:''' PubMed, OMIM 등 외부 검색 링크
- '''유전체 데이터베이스:''' 기타 데이터베이스 및 전문 데이터베이스 링크
- '''지적 재산:''' 특허 정보, 사용 허가 가능 기술
- '''제품:''' 관련 제품 정보
6. 1. 검색 (Search)
GeneCards 데이터베이스는 텍스트 기반의 검색 엔진을 제공한다.[1] 홈페이지 검색창에 검색어를 입력하여 검색할 수 있다. 검색 방법에는 키워드, 기호만, 기호/별칭/식별자, 기호/별칭이 있다.[5] 기본 검색 옵션은 키워드 검색이다. 사용자가 키워드로 검색하면 MicroCard와 MiniCard가 표시된다. 그러나 사용자가 기호만으로 검색하면 GeneCard로 이동한다.[14]고급 검색을 통해 검색 범위를 좁힐 수 있다. 섹션, 범주, GIFtS, 기호 출처 및 유전자 집합을 기준으로 필터링할 수 있다. 섹션에는 별칭 및 설명, 질환, 약물 및 화합물, 인간 조직 내 발현, 기능, 유전체 위치, 유전체 변이체, 상동 유전자, 병렬 유전자, 경로 및 상호 작용, 단백질 도메인/패밀리, 단백질, 간행물, 요약 및 전사체가 포함된다. 기본 옵션은 모든 섹션을 검색하는 것이다.[5]
범주에는 단백질 코딩, 유사 유전자, RNA 유전자, 유전자 좌, 유전자 클러스터 및 분류되지 않은 항목이 포함된다. 기본 옵션은 모든 범주를 검색하는 것이다.[5] GIFtS는 GeneCards 추론 기능 점수(GeneCards Inferred Functionality Scores)로, 인간 유전자의 기능에 대한 지식 수준을 객관적인 숫자로 보여준다. 여기에는 높음, 중간, 낮음 및 사용자 지정 범위가 포함된다.[4][15] 기호 출처에는 HGNC (HUGO 유전자 명명 위원회), EntrezGene(NCBI의 유전자 중심 정보), Ensembl, GeneCards RNA 유전자, CroW21 등이 있다.[5]
또한 사용자는 모든 GeneCards를 검색하거나 유전자 하위 집합 내에서 검색하도록 선택할 수 있으며, 이는 더 구체적이며 우선순위가 있다.
검색 결과 페이지에는 모든 관련 미니카드가 표시된다. 기호, 설명, 범주, GIFtS, GC ID 및 점수가 페이지에 표시된다.[5] 사용자는 각 미니카드 옆의 더하기 버튼을 클릭하여 미니카드를 열 수 있다. 또한 사용자는 기호를 직접 클릭하여 특정 GeneCard의 세부 정보를 볼 수 있다.
6. 2. 검색 결과 (GeneCards Content)
GeneCards 검색 결과는 다음과 같은 다양한 정보를 제공한다.- '''머리글:''' 유전자 기호, 범주(예: 단백질 코딩), GIFtS (GeneCards 추론 기능 점수, 예: 74), GCID (예: GC19M041837)를 표시한다. 범주에 따라 다른 색상으로 표시되며, 배경은 HGNC 승인 유전자, EntrezGene 데이터베이스, Ensembl 유전자 데이터베이스, GeneCards 생성 유전자 등 기호 출처를 나타낸다.[5]
- '''별칭:''' 다양한 데이터베이스에 따른 유전자의 동의어와 별칭을 보여준다. 오른쪽 열에는 별칭이 리소스와 연결되는 방식과 이전 GC 식별자가 표시된다.[5]
- '''요약:''' 다양한 데이터베이스에서 유전자의 기능, 위치, 표현형에 대한 간략한 요약을 제공한다.[5]
- '''유전체 뷰:''' 참조 DNA 서열, 조절 요소, 후성 유전체, 염색체 밴드 및 다양한 소스의 유전체 위치를 제공한다. 이미지의 빨간색 선은 GeneLoc 통합 위치를 나타내며, GeneLoc 통합 위치가 Entrez Gene의 위치와 다르면 녹색, Ensembl의 위치와 다르면 파란색으로 표시된다.[5]
- '''단백질:''' 유전자의 주석 정보(권장 이름, 크기, 서브유닛, 세포내 위치, 보조 접근 등)를 제공한다. 번역 후 변형, 단백질 발현 데이터, REF SEQ 단백질, ENSEMBL 단백질, Reactome 단백질 세부 정보, 인간 재조합 단백질 제품, 유전자 온톨로지, 항체 제품 및 분석 제품도 소개된다.[5]
- '''단백질 도메인/패밀리:''' 단백질 도메인 및 패밀리의 주석 정보를 표시한다.[5]
- '''기능:''' 인간 표현형, 결합된 표적, shRNA, miRNA 유전자 표적, RNAi 제품, microRNA, 유전자 편집, 클로닝, 세포주, 동물 모델, in situ 핵산 혼성화 분석 등 유전자 기능을 설명한다.[5]
- '''경로 및 상호작용:''' 다양한 데이터베이스의 통합 GeneCards 경로 및 상호작용을 보여준다. 통합 GeneCards 경로는 슈퍼 경로로 수집되어 서로 다른 경로 간의 연결을 표시하며, 상호작용은 상호 작용제 및 상호작용 세부 정보를 보여준다.[5]
- '''약물 및 화합물:''' GeneCards를 약물 및 화합물과 연결한다. 화합물은 화학 화합물, 작용, CAS 번호 등을 표시하며, DrugBank, HMDB, Novoseek, BitterDB, PharmGKB 등 다양한 데이터베이스와의 관계를 보여준다.[5]
- '''전사체:''' 참조 서열 mRNA, Unigene 클러스터 및 대표 서열, miRNA 제품, 억제 RNA 제품, 클론 제품, 프라이머 제품, 추가 mRNA 서열 등으로 구성된다. GeneLoc에서 엑손 구조를 얻을 수 있다.[5]
- '''발현:''' 데이터 출처, 발현 이미지 및 데이터, 유사 유전자, PCR 어레이, 인간용 프라이머, 생체 내 혼성화 분석 등을 포함한다.[5]
- '''오솔로그:''' 특정 유전자에 대한 여러 종의 오솔로그를 표 형태로 제공한다. 표에는 해당 유기체, 분류, 유전자, 설명, 인간 유사성, 상동성 유형 및 세부 정보가 표시되며, ENSEMBL 유전자 트리, TreeFam 유전자 트리, 아미노드에 연결된다.[16]
- '''파라로그:''' 특정 유전자에 대한 파라로그 및 유사유전자를 표시한다.[5]
- '''유전체 변이:''' NCBI SNPs/변이 결과, HapMap 연관 불평형 보고서, 구조적 변이, 인간 유전자 돌연변이 데이터베이스(HGMD) 등 유전체 변이 정보를 보여준다. 표 형태로 SNP ID, 유효성, 임상적 유의성, Chr pos, 유전체 데이터 서열, AAChg, 유형, 대립 유전자 빈도 등 상세 정보를 제공한다.[5]
- '''장애/질병:''' 유전자와 관련된 장애/질병을 보여준다.[5]
- '''출판물:''' 유전자와 관련된 출판물을 표시한다.[5]
- '''외부 검색:''' PubMed, OMIM, NCBI에서 더 많은 정보를 검색할 수 있도록 링크를 제공한다.[5]
- '''유전체 데이터베이스:''' 기타 데이터베이스 및 전문 데이터베이스 링크를 제공한다.[5]
- '''지적 재산:''' 특허 정보와 사용 허가 가능한 기술을 제공한다.[5]
- '''제품:''' 관련 제품 정보를 제공한다.[5]
7. 활용 분야 (Applications)
GeneCards는 생물학 및 생의학 분야에서 널리 사용된다. 예를 들어, 조기 발병 관상 동맥 질환에 기여하는 유전자를 식별하는 연구[17]와 암에서 합성 치사를 이용한 치료법 연구[8] 등에 활용되었다. 합성 치사는 단일 유전자 돌연변이는 세포에 영향을 주지 않지만, 추가적인 유전자 변이가 세포 사멸을 초래하는 현상을 말하며, 암 치료에 응용될 수 있다. GeneCards는 유전자 데이터를 비교하고, GeneDecks Partner Hunter (현재 Genes Like Me)를 통해 상동성(유사성)을 분석하여 연구에 활용되었다.
7. 1. 예시 1: 조기 발병 관상 동맥 질환 연구
GeneCards는 생물학 및 생의학 분야에서 널리 사용된다. 예를 들어, S.H. Shah는 GeneCards에서 조기 발병 관상 동맥 질환 데이터를 추출하여 이 질병에 기여하는 유전자를 식별했다. 염색체 3q13, 1q25 등이 영향을 미치는 것으로 확인되었으며, 이 논문은 GeneCard의 도움을 받아 질병 유전자와 혈청 지단백질 간의 관계를 더 자세히 논의했다.[17]7. 2. 예시 2: 암 합성 치사 연구
암 치료를 위한 새로운 방법을 모색하는 연구에서, GeneCards와 GeneDecks Partner Hunter (현 Genes Like Me)를 사용하여 유전자 간 상동성을 분석하였다. 저항성 및 비저항성 신경모세포종 세포주에서 비활성화 표적을 추출하는 데에도 활용되었다.[8] 합성 치사는 단일 유전자의 돌연변이가 세포 기능에 영향을 미치지 않지만, 추가적인 유전자의 돌연변이가 세포 사멸을 초래할 때 나타난다. 이 연구는 약물의 치사성을 차단하여 암을 치료하는 새로운 방법을 찾는 것을 목표로 했다.[8]8. 접근성 (Availability)
GeneCards는 비영리 병원에서 교육 및 연구 목적으로 [https://www.genecards.org/ GeneCards] 및 학술 미러 사이트에서 자유롭게 이용할 수 있다. 상업적 이용은 라이선스가 필요하다.
참조
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