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컴퓨터 기반 OptimumGeneTM 코돈 최적화 분석을 이용한 항결빙 단백질의 생산시스템 개발
System Development for an Antifreeze Protein Production Using Optimization Analysis of Computer-Based OptimumGeneTM Codon

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제25권 제3호 (2025.06)바로가기
  • 페이지
    pp.127-134
  • 저자
    한미정
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A470091

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
This study aimed to develop an efficient production system for antifreeze proteins (AFPs) containing repetitive alanine residues by optimizing the codon usage and GC content ratio of Escherichia coli host cell genes using a computer-based predictive program. To achieve this, various gene and protein databases were analyzed to select two AFP genes (AFP01 and AFP02). These genes were then subjected to OptimumGene™ codon optimization analysis to adjust codon preference and GC content according to the host cell requirements. As a result, the codon adaptation index (CAI) of the AFP01 gene was improved from 0.7 to 0.83, and its GC content was modified from 72.6% to 65.4%. Similarly, the CAI of the AFP02 gene was increased from 0.64 to 0.84, and its GC content was adjusted from 67.5% to 68.2%. Based on these optimized gene sequences, synAFP01 and synAFP02 genes were artificially synthesized and inserted into an expression vector system to induce protein expression in E. coli. The results confirmed that both synAFPs were produced at high levels at the molecular level. The AFPs synthesized using this method are expected to have broad applications in industries requiring antifreeze properties, such as the food and pharmaceutical sectors.
한국어
본 연구에서는 컴퓨터 기반 예측 프로그램을 활용하여 알라닌 아미노산이 반복적으로 포함된 항결빙 단백질 (antifreeze proteins, AFPs)의 효율적인 생산 시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위해 대장균 숙주 세포의 유전자 코돈 과 GC 염기서열 함량 비율을 최적화하는 전략을 적용하였다. 먼저, 다양한 유전자 및 단백질 데이터베이스를 분석하여 여러 종류의 AFP 유전자 중 AFP01과 AFP02를 선정한 후, OptimumGene™ 코돈 최적화 분석을 수행하여 숙주 세포 에 적합하도록 코돈 선호도 및 GC 함량을 조정하였다. 최적화 결과, AFP01 유전자의 코돈 적응 지수(Codon Adaptation Index, CAI)는 0.7에서 0.83으로 개선되었으며, GC 함량은 72.6%에서 65.4%로 조정되었다. 또한, AFP02 유전자의 CAI는 0.64에서 0.84로 증가하였고, GC 함량은 최적화 전 67.5%에서 최적화 후 68.2%로 변경되었 다. 이러한 최적화된 유전자 서열을 기반으로 인공적으로 synAFP01과 synAFP02 유전자를 합성하고, 이를 발현 벡터 시스템에 삽입하여 대장균에서의 단백질 발현을 유도하였다. 그 결과, 두 종류의 synAFPs가 높은 수준으로 생산됨이 분자 수준에서 확인되었다. 본 연구에서 개발된 방법을 통해 합성된 AFPs는 식품 및 의약 산업과 같은 결빙 방지가 필요한 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Optimization of AFP Gene Sequences for E. coli Host Cells
1. Search and Selection of AFP Genes Using Gene and Protein Databases
2. Computer-Based OptimumGene™ Codon Optimization Analysis
Ⅲ. Experimental Procedures and Results
1. Synthesis of synAFP Genes Optimized for E. coli Production Strains
2. Amplification of synAFP Genes and Construction of Expression Vectors
3. Construction of synAFP Production System in Recombinant E. coli Strains
Ⅳ. Conclusion
References

키워드

항결빙 단백질 코돈 적응 지수 코돈 최적화 GC 함량 합성 생물학 Antifreeze proteins (AFPs) Codon adaptation index (CAI) Codon optimization GC content Synthetic biology

저자

  • 한미정 [ Mee-Jung Han | 정회원, 동양대학교 국제경영학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2289-0238
  • eISSN
    2289-0246
  • 수록기간
    2001~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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