[바이러스학 논문 포스터] tRNA Prediction by Codon Usage

1. ABSTRACT

tRNA(transfer RNA) 예측은 유전자 발현 조절 및 단백질 합성의 메커니즘을 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 각 아미노산에 해당하는 tRNA는 특정 코돈과 쌍을 이루며, 코돈 사용의 패턴은 다양한 생물종에서 상이하다. 본 연구에서는 코돈 사용의 빈도를 기반으로 tRNA 예측을 수행하여 바이러스의 특성을 규명하고자 하였다. 바이러스는 숙주 세포의 번식 구조를 이용하여 자신의 유전 정보를 복제하고 발현하며, 이 과정에서 tRNA의 역할이 중요하다. 연구의 첫 번째 단계는 여러 바이러스의 유전체 데이터를 수집하여 각 바이러스 종에서 사용되는 코돈을 분석한 것이다. 이를 통해 코돈 빈도의 차이를 규명하고, 해당 바이러스에서의 tRNA의 분포 및 다양성을 평가하였다. 연구 결과, 특정 바이러스 종류에서는 선호되는 코돈 패턴이 나타났으며, 이러한 패턴은 숙주 세포의 tRNA의 상대적 가용성과 관련이 있는 것으로 나타났다. 다음 단계에서는 고급 기계 학습 기법을 활용하여 예측 모델을 수립하였다. 모델은 각 코돈의 사용 빈도와 tRNA의 존재 가능성을 바탕으로 하여, 주어진 유전체에 대한 tRNA의 위치 및 수량을 예측할 수 있도록 설계되었다.…(생략)