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21세기에는 단위 유전자 분석시대를 지나 전체 genome을 분석하고 해석하는 genomics 시대로 접어들게 될 것으로 예상되며, 특히 1-2 년 후 주요 생물체의 genome에 대한 염기서열 분석이 완료될 예정입니다. 그러나 이러한 유전체 연구가 생산해 내는 유전자의 서열정보만으로는 그 유전자의 기능을 추측하기 힘들기 때문에, 최근 다량의 유전자 기능을 효율적으로 분석하는 기능성 유전체 연구(functional genomics) 분야가 새롭게 등장하였습니다.
유전자의 기능을 밝히는 방법은 insertional mutagenesis, antisense suppression, activation tagging, DNA chip 등 다양한 유전적 방법이 있으며 단백질 수준에서 기능을 유추하는 proteomics 분야도 최근 급성장을 하고 있습니다. 기능성 유전체 연구중 본 그룹에서 수행하는 random antisense mutagenesis (RAM) approach는 식물체에서 효과적인 다량의 기능성 유전자 발굴에 대한 새로운 가능성을 제공합니다.
RAM은 기본적으로 antisense cDNA library를 이용하여 형질 전환체 library를 만든 후 이들 형질 전환체중 antisense cDNA 도입에 의해 특정 형질을 나타내는 돌연변이체를 선별하고 그로부터 간단한 PCR 방법에 의해 돌연변이체로부터 cDNA를 분리하는 기술로, 이미 antisense에 의해 변이형질이 나타나는 cDNA를 대상으로 하므로 분리된 유전자의 기능을 동시에 확인하는 획기적인 방법입니다.
Antisense cDNA library의 제작시 돌연변이체 선발의 효율성을 높이기 위하여 본 연구팀은 antisense cDNA의 normalization을 수행하였습니다. 이러한 기술은 식물세포에서 발현되는 유전자의 양이 수십 또는 수 백배에 이르는 정도의 차이를 극복할 수 있으며, 서로 다른 돌연변이체의 다량 선발에 아주 효과적입니다
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