정량 단백체학 및 생물정보학을 이용한 원격 전이성 유방암 및 정서질환의 바이오마커 개발

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 의과대학 의과학과, 2022. 8. 김영수.서론: 액체 크로마토그래피 및 질량 분석법 기반 단백체 접근법이 특정 질병 및 장애와 관련된 바이오 마커를 발굴하고 개발하기 위해 적용되었다. 액체 크로마토그래피 고해상도 질량 분석법을 기반으로하는 비표적 단백체학은 수천 개의 단백질의 식별과 정량을 동시에 가능하게 하여 소량의 샘플에서 수백 개의 차등 발현 단백질을 생성한다. 액체 크로마토그래피 다중반응겁지 질량 분석법을 포함한 표적 단백체학은 높은 민감도, 정확도 및 재현성을 기반으로 표적 단백질을 정량하는데 사용된다. 임상 단백체학 연구에서 포르말린 고정 파라핀 포매조직절편 (FFPE), 혈액 및 기타 체액과 같은 임상 코호트에서 수집된 병리 및 임상 검체가 분석되었다. 임상 단백체학 분석의 경우 액체 크로마토그래피 및 질량 분석법 기반 접근법은 생체표지자의 발굴 및 개발과 높은 처리량과 높은 민감도로 임상 진단에 기여하는 강력한 기술이다. 또한, 액체 크로마토그래피 및 질량 분석법에 기반한 단백체학 연구는 특정 질병과 장애의 생물학적 및 분자적 특징에 대한 이해에 기여할 것이다. 방법: 1장에서는 필터 보조 검체 준비 (FASP), 연속 질량 꼬리 표지, 높은 산도 분획 및 액체 크로마토그래피-고분해능-질량분석법을 결합하여 원격 전이성 유방암 및 비원격 전이성 유방암의 포르말린 고정 파라핀 포매조직절편(FFPE)을 사용하여 심층 단백질 프로파일링 데이터를 획득하기 위한 통합 비표적 단백질 접근법이 적용되었다. 통계 분석은 차등 발현 단백질을 결정하고 원격 전이성 유방암을 예측하기 위한 후보 생체표지자를 발굴하기 위해 수행되었다. 원격 전이성 유방암의 분자 특성을 조사하기 위해 차등 발현 단백질 사용하여 유전자 온톨로지, 질병 및 기능, 표준 경로와 관련하여 생물정보학 분석이 수행되었다. 또한 후보 생체표지자의 원격 전이 가능성을 검증하기 위해 실시간 중합효소 연쇄 반응과 침입/이주 분석을 수행했다. 제2장에서는 크로마토그래피-다중반응검지-질량분석법에 기반한 표적 단백질 접근 방식을 적용하여 임상 코호트의 혈장 검체 에서 주요 우울 장애 및 양극성 장애와 관련된 단백질 후보 생체표지자를 정량 했다. 기술적 편차를 줄이기 위해 크로마토그래피-다중반응검지-질량분석법 데이터의 배치 효과 보정이 수행되었다. 이후 발현 양에 차이를 보이는 후보 단백질 생체표지자를 결정하기 위해 통계분석이 수행되었고, 특징 추출, 교차 검증 및 가중 모델 평균화를 결합한 최소 절대 수축 및 선택 연산자에 기반한 머신 러닝 접근법이 주요 우울 장애 와 양극성 장애를 구별하기 위한 잠재적 진단 모델을 개발하기 위해 수행되었다. 또한, 모델에 포함된 단백질과 기분 장애 사이의 생물학적 관계를 조사하기 위해 생물정보학 기반 네트워크 분석을 수행하였다. 결과: 1장에서 포르말린 고정 파라핀 포매조직절편-연속 질량 꼬리 표지 풀링 샘플 세트와 포르말린 고정 파라핀 포매조직절편-연속 질량 꼬리 표지 개별 샘플 세트로부터 각각 원격 전이 및 비원격 전이 그룹을 비교한 총 9,441개 및 8,746개의 단백질이 동정 되었다. 또한, 저침습성 및 고침습성 세포주를 비교한 유방암 세포주-연속 질량 꼬리 표지 샘플 세트에서 총 7,823개의 단백질이 동정 되었다. 후보 생체표지자의 단계별 결정 기준에 따라 2개의 단백질(LTF, TUBB2A)을 유방암 원격전이 예측을 위한 후보 생체표지자로 결정하였다. 14개 유방암 세포주의 RT-PCR 데이터의 LTF와 TUBB2A 발현 패턴을 크로마토그래피-질량분석 데이터의 발현 패턴과 비교했을 때, TUBB2A만이 두 데이터 사이에서 일관된 발현 패턴을 보였다. 그 결과, TUBB2A는 이후 원격 전이 활성이 검증되는 새로운 생체표지자 후보로 선정되었다. 또한 생물정보학적 결과를 통해 원격 전이의 전반적인 분자적 특징을 도출하였으며, 유방암 아형 간 원격 전이성 유방암의 분자 기능 차이를 입증하였다. 제2장에서는 270명의 혈장 샘플[90명의 주요 우울 장애, 90명의 양극성 장애, 90명의 정상 대조군]에서 주요 우울 장애 및 양극성 장애 에 관한 671 펩타이드에 해당하는 총 210개의 단백질표적을 크로마토그래피-다중반응검지-질량분석법을 사용하여 안정적으로 정량 하였다. 훈련 세트(72명의 주요 우울 장애 및 72명의 양극성 장애)에서는 9개의 혈장 단백질로 구성된 일반화 가능한 모델이 개발되었다. 모델은 테스트 세트(18명의 주요 우울 장애 및 18명의 양극성 장애)에서 평가되었다. 이 모델은 훈련 (곡선 아래의 면적 = 0.84)과 테스트 세트(곡선 아래의 면적 = 0.81)에서 MDD를 BD와 구별하고 현재 고조증/저조증/혼합 증상 (90명의 주요 우울 장애 및 75명의 양극성 장애)(곡선 아래의 면적 = 0.83)에서 우수한 성능(곡선 아래의 면적 > 0.8)을 보였다. 그 후, 이 모델은 약물 투여 경험이 없는 주요 우울 장애와 양극성 장애 환자 (11명의 주요 우울 장애 및 10명의 양극성 장애)(곡선 아래의 면적 = 0.96)에서 우수한 성능을 보였고, 주요 우울 장애 대 정상 대조군(곡선 아래의 면적 = 0.87) 및 양극성 장애 대 정상 대조군 (곡선 아래의 면적 = 0.86)에서 우수한 성능을 보였다. 또한, 9개의 단백질은 신경, 산화/질소 스트레스, 면역/염증 관련 생물학적 기능과 관련이 있었다. 결론: 제1장에서, 본 연구는 포르말린 고정 파라핀 포매조직절편 조직을 사용하여 가장 큰 원격 전이성 유방암 단백체를 처음으로 구축하였다. 깊이 있는 단백체 데이터를 통해 새로운 생체표지자 후보와 원격 전이성 유방암의 단백체 특성을 발견할 수 있었다. 다양한 유방암 아형에서 원격 전이성 유방암의 뚜렷한 분자적 특징도 확립되었다. 우리의 단백체 데이터는 원격 전이성 유방암 연구에 귀중한 자원을 제공한다. 제2장에서는 표적 단백체학 접근방식을 사용하여 주요 우울 장애 및 양극성 장애 환자를 구별 가능성을 제안했다. 우리는 주요 우울 장애와 양극성 장애를 구별하기 위해 9개 혈장 단백질로 구성된 일반화 가능한 모델을 개발했다. 우리의 결과는 이러한 장애가 개발된 모델을 사용하여 구별 및 진단 할 수 있음을 시사한다. 또한, 우리는 9개의 혈장 단백질이 우울 장애와 양극성 장애와 생물학적으로 중요한 연관성을 가질 것을 제안한다.Introduction: Liquid chromatography (LC)-mass spectrometry (MS)-based proteomic approaches have been applied to discover and develop biomarkers that are associated with specific diseases and disorders. Untargeted proteomics based on LC-high resolution MS has enabled simultaneous identification and quantification of thousands of proteins and hundreds of differentially expressed proteins (DEPs) in small amounts of samples. Targeted proteomics including LC-multiple reaction monitoring (MRM)-MS has been used to quantify interesting proteins with high sensitivity, accuracy, and reproducibility. Numerous clinical proteomics studies employ pathological and clinical specimens collected from clinical cohorts such as formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) tissues, blood, and other body fluids, . For clinical proteomic analysis, LC-MS-based approaches are powerful technologies in discovery and development of biomarkers with their high throughput and high sensitivity. In addition, proteomic studies based on LC-MS will contribute to understanding of biological and molecular features of specific diseases and disorders. Methods: In chapter I, an integrated untargeted proteomic approach that combined filter-aided sample preparation (FASP), tandem mass tag labeling (TMT), high pH fractionation, and LC-high resolution-MS was applied to acquire in-depth proteomic profiling data from FFPE tissues of distant metastatic breast cancer patients collected from a clinical cohort. Statistical analyses were performed to determine DEPs and discover candidate biomarkers for predicting distant metastatic breast cancer. Bioinformatics analyses were performed to examine molecular characteristics of distant metastatic breast cancer. In addition, in vitro assays were performed to validate distant metastatic potential of candidate biomarkers. In chapter II, targeted proteomic approach based on LC-MRM-MS was applied to quantify protein targets associated with major depressive disorder (MDD) and bipolar disorder (BD) in plasma samples collected from a clinical cohort. Batch-effect correction of LC-MRM-MS data was performed to reduce technical variations. Subsequently, univariate analysis was performed to determine proteomic candidate features, and machine learning approaches were performed to develop a potential diagnostic model for discriminating MDD and BD. In addition, network analysis was performed to examine biological associations between proteins included in the model and mood disorders. Results: In chapter I, a total of 9,441 and 8,746 proteins were identified from FFPE-TMT pooled samples set and FFPE-TMT individual samples set comparing distant metastasis and non-distant metastasis groups, respectively. In addition, 7,823 proteins were identified from the TMT-labeled breast cancer cell lines set comparing low invasive and high invasive cell lines. Two proteins (LTF and TUBB2A) were determined as candidate biomarkers. As a result, TUBB2A, which maintained consistent expression patterns between different quantitation platforms, was selected as a novel biomarker candidate. TUBB2A showed potential of distant metastatic activities. In addition, distinct alterations of proteome and molecular functions of distant metastatic breast cancer between breast cancer subtypes were demonstrated. In chapter II, 210 protein targets corresponding to 671 peptides pertinent to MDD and BD were stably and reproducibly quantified by LC-MRM-MS in individual plasma samples. In the training set, nine plasma protein biomarkers were developed and a generalizable model comprised of the nine proteins was constructed. The model demonstrated good performance (AUC > 0.8) in discriminating MDD from BD in the training (AUC = 0.84) and test sets (AUC = 0.81) and in distinguishing MDD from BD without current hypomanic/manic/mixed symptoms (AUC > 0.83). Subsequently, the model demonstrated excellent performance for drug-free MDD vs BD (AUC > 0.96) and good performance for MDD vs HC (AUC > 0.87) and BD vs HC (AUC > 0.86). Furthermore, the nine proteins were associated with neuro, oxidative and nitrosative stress, and immunity and inflammation-related biological functions. Conclusions: In chapter I, I constructed the largest FFPE tissue proteome of distant metastatic breast cancer proteome using. The depth of our dataset allowed us to discover a novel biomarker candidate as well as the proteomic characteristics of distant metastatic breast cancer. Distinct molecular features of various breast cancer subtypes were also established. Thus, our proteomic data can serve as a valuable resource for research on distant metastatic breast cancer. In chapter II, the viability of discriminating MDD and BD patients using a targeted proteomic approach was proposed. Our results suggest that the nine plasma proteins and their combined model has the potential to discriminate between MDD and BD patients and help diagnostic decision-making. Through both studies, the potential of LC-MS-based proteomics in the discovery and development of biomarkers was demonstrated.General Introduction 1 Chapter I Identification of TUBB2A by Quantitative Proteomic Analysis as a Novel Biomarker for the Prediction of Distant Metastatic Breast Cancer 9 Introduction 10 Materials and Methods 14 Results 30 Discussion 63 Chapter II Quantitative Proteomic Approach for Discriminating Major Depressive Disorder and Bipolar Disorder by Multiple Reaction Monitoring-Mass Spectrometry 68 Introduction 69 Materials and Methods 72 Results 111 Discussion 137 General Conclusion 144 References 148 Abstract in Korean 168   Chapter I 16 Table 1. Clinical information on patients 16 Table 2. Detailed statistical analysis of 17 overlapping proteins 43 Table 3. GO analysis using the DAVID bioinformatics tool 52 Table 4. Downstream biological functions and canonical pathways of DEPs by student t-test by IPA analysis 54 Table 5. Biological functions of TUBB2A and LTF 57 Table 6. Canonical pathways of clusters enriched by IPA analysis 62 Chapter II 78 Table 1. The 671 peptides (210 proteins) examined by LC-MRM-MS 78 Table 2. The 210 proteins (210 peptides) selected as candidate features in the training set 102 Table 3. Demographics and clinical characteristics of the study subjects 112 Table 4. Proportion of features selected for the 210 candidate features (210 proteins/210 peptides) used to determine the model for discriminating MDD from BD 115 Table 5. Summary of unique models originating from combinations of selected features 121 Table 6. Confidence interval of weighted average coefficient for the nine features of the developed model 124 Table 7. Differences in protein abundance of the nine selected features between MDD and BD in the training set 129 Table 8. Differences in protein abundance of the nine selected features between MDD, BD, and HC in the study population (90 MDD, 90 BD, and 90 HC) 131 Table 9. Correlation between the nine selected features and demographic/clinical variables in the training set 133 Table 10. Covariate analysis of the four features that showed statistically significant correlation with clinical variables in the training set 134 GENERAL INTRODUCTION 3 Figure 1. Overall workflow of LC-MS-based untargeted proteomics 3 Figure 2. Overall workflow of LC-MS-based targeted proteomics 4 Figure 3. Overall scheme of the study of chapter 1 6 Figure 4. Overall scheme of the study of chapter 2 8 Chapter I 21 Figure 1. Detailed experimental workflow of TMT-based proteomic study 21 Figure 2. Schematic of overall proteomic results of the TMT-based proteomic analysis 31 Figure 3. Identified and quantified proteins in TMT experiments 32 Figure 4. Dynamic ranges of protein abundance in pooled sample set and individual sample set 33 Figure 5. Comparative analysis between our FFPE tissue proteome and those of our previous studies 34 Figure 6. The quality assessment of MS analysis 36 Figure 7. Validation of TUBB2A and LTF as protein targets 44 Figure 8. Cell proliferation of MDA-MB-231 and Hs578T cell lines 46 Figure 9. Performance of the novel biomarker TUBB2A in the individual sample set 47 Figure 10. Gene ontology analysis of all 259 DEPs in the two sample sets using The Database for Annotation, Visualization and Integrated Discovery (DAVID) 50 Figure 11. IPA analysis of total 259 proteins that were sum of DEPs in the two sample sets on canonical pathway and downstream biological functions 53 Figure 12. Biological functions and canonical pathways related to two biomarker candidates by IPA and DAVID analysis 56 Figure 13. Proteomic alteration in distant metastatic breast cancer between molecular subtypes 60 Figure 14. A schematic model of regulation of distant metastasis of breast cancer 65   Chapter II 72 Figure 1. Overall scheme of this study 72 Figure 2. Determination of quantifiable targets for MDD and BD 77 Figure 3. Feature selection and extraction across 100 models generated by repeated application of LASSO regression with ten-fold crossvalidation on the training set 114 Figure 4. The nine features of the developed model 123 Figure 5. Performance of model in discriminating between MDD and BD based on AUROC curves 125 Figure 6. AUROC curves representing model performance in discriminating between MDD and BD (without current hypomanic/manic/mixed symptoms), between MDD and BD (drug-free patients), and between patient groups and HC 126 Figure 7. Protein levels of the nine features in the developed model 128 Figure 8. Box-and-whisker plots representing protein abundance of the nine features in all subjects of this study 130 Figure 9. The top protein network and associated canonical pathways generated by IPA for the nine selected features (proteins) 136박

생물정보학을 이용한 담관암 분석연구

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 바이오제약학과, 2017. 2. 서영준.담관암은 간 내의 주요한 원발암으로 전세계적으로 높은 악성 비율을 보인다. 담관암의 발생은 아직 증가하고 있으나 명확한 원인은 밝혀진바가 없다. 다른 소화기계통암인 췌장관선암종은 담관암과의 여러 비교할만한 성질을 보인다. 예를 들어, 담관암과 췌장관선암종의 생존율과 예후가 간세포암종과 같은 다른 암종에 비해 더 나쁘다. 임상적으로는 담관암의 치료법과 진단법이 췌장관선암종에의 것과 유사하다. 가능성 있는 한가지 해석은 두 암이 암발생과정에서 분자적 원리의 공유이다. 조직병리학적, 임상적 유사성을 토대로 공개적으로 접근 가능한 The Cancer Genome Atlas (TCGA)와 NCBI Gene Expression Omnibus (GEO)에서 담관암 자료들을 얻어 통합적인 유전체 분석을 하였다. 3개의 TCGA, 9개의 GEO 자료들이, 6개의 유전자 발현, 2개의 메틸화 자료 그리고 4개의 마이크로RNA, 모였다. 나는 10개의 과발현, 19개의 저발현을 포함한 총 29개의 차이 나게 발현되는 유전자들을 6개의 연구 사이에서 추릴 수 있었다. 공통되며 차이 나게 발현되는 29개의 유전자 중 9개는 몇 가지 세포 기능에 관한 유전자이다. 2개의 메틸화 연구들 사이에서, 302개의 촉진자와 86개의 증폭자를 포함하는 455개의 차이 나게 메틸화된 지역들이 374개의 유전자에 있다. 마이크로RNA 분석을 통해 나는 공통되며 차이 나게 발현되는 29개의 유전자 중 저발현되고 저메틸화된 UPB1, HBB 유전자에 작용하는 4개의 마이크로RNA를 찾았다. 하지만 4개의 연구 사이에서 공통된 마이크로RNA 특성은 없었다. Hippocampus abundant transcript-like 1(HIATL1)은 공통되며 차이 나게 발현되는 29개의 유전자들 중 담관암 환자들의 생존에 중요한것으로 밝혀졌다. HIATL1 저발현 담관암 집단은 생존이 나쁘다. 다음, 담관암과 췌장관선암종과의 유전자 발현 프로파일링 비교에서 나는 몇 가지 공통 특징을 찾았다. 흥미롭게도, HIATL1은 췌장관선암 환자들의 생존에 또한 영향을 미치며, 두암의 HIATL1 저발현 집단은 안 좋은 초기 생존을 보인다. 추가로 나는 두암의 HIATL1 저발현 집단 사이의 공통된 특징을 찾았고, 공통되며 차이 나게 발현되는 108개의 유전자을 가려냈다. 나트륨 이온 수송 관련 유전자들 중 sodium channel nonvoltage-gated1 (SCNN1D)가 이뇨제인 Amiloride에 의해 조절됨을 알아냈다. 종합하면, 나는 담관암의 메신저RNA, 메틸화, 마이크로RNA 자료들을 통합적으로 분석했다. 메타분석을 통해 담관암의 공통된 특징으로 생각되는 공통되며 구별되게 발현되는 29개의 유전자이 밝혀졌다. 특히, 공통 되며 차이 나게 발현되는 29개의 유전자 중 하나인 HIATL1은 담관암과 췌장관선암 환자들의 생존과 연관성을 보였으며, 이에 나는 두 암의 HIATL1 저발현 집단에 약물을 제안했다. 이 연구에서 독특한 담관암의 분자적 특성들은 환자 예후 예측과 향후 분자적 원리 연구에 쓰일 수 있다.Cholangiocarcinoma (CC) is the major primary cancer in liver, with a high malignancy rate worldwide. The incidence of CC is still increasing without explicit causes. Other gastrointestinal cancer, pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) has many comparable characteristics to CC. For examples, the survival rate and prognosis of CC and PDAC are similarly poorer than other carcinomas such as a hepatocellular carcinoma. Clinically, therapeutic and diagnostic approaches for CC resemble in those applied to PDAC. One of the possible explanations of sharing features between CC and PDAC is a common molecular mechanism(s) during their carcinogenesis. Given the histopathological and clinical similarities in two cancers, I performed an integrative genomic analysis of CC datasets collected from publicly accessible The Cancer Genome Atlas (TCGA) and NCBI Gene Expression Omnibus (GEO). 3 TCGA– and 9 GEO–datasets, 6 gene expression–, 2 methylation– and 4 miRNA–datasets, were gathered. I sorted out 29 differentially expressed genes (DEGs) consisting of 10 overexpressed and 19 underexpressed genes in 6 studies. 9 genes of 29 common DEGs were related to several cellular functions. In 2 methylation studies, 455 differentially methylated regions, 302 DMRs on promoters and 86 on enhancers, on 374 genes. After miRNA analysis, I found 4 miRNAs that regulate UPB1, HBB genes, underexpressed and hypomethylated, from 29 common DEGs. However, there were no common miRNA traits in 4 studies. HIATL1, hippocampus abundant transcript-like 1, was identified significant factor to CC patients survival in 29 common DEGs. HIATL1 low-expressed CC group revealed to poor survival. Next, comparison gene expression profiling between CC and PDAC, I found several similar characteristics. Interestingly, HIATL1 also affected on PDAC patients survival and HIATL1 low-expressed group of two cancer showed poor early survival. Additionally, I identified common traits of HIATL1 low-expressed group of two cancers so that 108 DEGs were sorted out. Among them, sodium channel nonvoltage-gated1 (SCNN1D), a function of the gene-encoding protein was found to be regulated by diuretic Amiloride, was selected within sodium ion transporting related genes. Taken together, I integratively analyzed mRNA, methylation, miRNA CC datasets. From meta-analysis, 29 common DEGs were identified which suggesting that common traits of CC. Especially, HIATL1, one of 29 common DEGs, showed correlation with survival in CC and PDAC patients, then I proposed the drug to two cancer HIATL1 low-expressed groups. In this study, unique molecular traits of CC could be used for predicting patient prognosis and further molecular mechanism study.INTRODUCTION 1 MATERIALS AND METHODS 4 RESULTS 7 DISCUSSION 29 REFERENCES 32 ABSTRACT IN KOREAN 36Maste

Total synthesis of anti-MRSA sesquiterpene, mansonone F and studies on its structure-activity relationship

학위논문(박사)--서울대학교 대학원 :약학과,2001.Docto

Selectivity of Na0.44MnO2 electrode and its application in high-purity KOH manufacture

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 화학생물공학부, 2016. 8. 윤제용.수산화칼륨은 칼륨계 화합물 제조, 의약품, 전자 재료 등 여러 분야에서 사용되는 기초 무기화합물로 용도가 다양하며 현재 KCl 용액의 전기 분해를 통해 대량 생산된다. 특히 의약품이나 전자 재료 분야에서는 수산화칼륨의 순도가 제품의 성능에 영향을 미칠 수 있기 때문에 불순물이 적게 포함되어야 한다. 이러한 수산화칼륨의 고순도화 요구에 따라 전자급 수산화칼륨 제품이 따로 생산되고 있으며 이를 만들기 위해 결정화법으로 불순물을 제거한다. 결정화법에 사용하기 위한 수산화칼륨은 나트륨 함유량이 200 mg/kg 이하여야 하는데 전자급이 아닌 일반 범용 수산화칼륨 수용액의 경우 나트륨 함유량이 ≤ 324 mM 이다. 따라서 결정화법으로 수산화칼륨 수용액을 고순도화 할 때 나트륨 불순물 함유량 감소가 불가피하다. 본 연구에서는 소듐 배터리 전극인 Na0.44MnO2 와 Ag 전극을 이용한 탈염 배터리 (desalination battery) 시스템의 Na+ 이온에대한 선택성을 확인하고 이를 전기 분해 전 KCl 수용액에 적용해 선택적으로 나트륨 불순물을 제거하고자 하였다. 또한 탈염 배터리 시스템의 성능을 발전 시켜 KCl 수용액의 전기 분해 후에 별도의 후처리 없이 전자급 수산화칼륨의 순도의 제품을 생산할 수 있는 가능성도 기대해 볼 수 있다. 먼저 Na0.44MnO2 전극의 Na+ 이온에 대한 선택성을 알아보기 위해 같은 농도 (30mM)의 Na+, K+, Mg2+, Ca2+ 이온이 용해된 용액에서 충∙방전 실험을 하였고 전극의 충전과 방전 과정에서 선택적으로 Na+ 이온이 탈∙삽입된다는 것을 확인하였다. 또한 순환전압전류법으로 전극과 각 양이온과의 반응을 통해 전극의 선택성을 간접적으로 확인하였다. 이 후 탈염 배터리 시스템을 칼륨계 화합물 제조사인 UNID 사에서 제공받은 공업용 KCl (low grade) 수용액에 적용하여 Na+ 이온의 농도가 선택적으로 감소하는 것을 확인하였다.제 1 장 서론 1 제 2 장 문헌 연구 4 2.1 KOH 의 용도 4 2.2 KOH 의 제조 방법 6 2.2.1 가성화법 (Causticization Process) 6 2.2.2 전기 분해 (Electrolysis) 8 2.3 Desalination Battery (탈염 배터리)의 원리 11 2.4 Sodium Manganese Oxide (Na0.44MnO2) 전극의 구조 및 특성 15 제 3 장 연구 방법 19 3.1 전극 제조 19 3.1.1 Na0.44MnO2 Powder 19 3.1.2 Na0.44MnO2 Electrode 20 3.1.3 Silver Electrode 23 3.2 전기 화학 셀의 구성 24 3.2.1 탈염 배터리 셀의 구성 24 3.2.2 순환전압전류 코인셀의 구성 26 3.3 실험 방법 28 3.3.1 여러 이온 환경에서 Na0.44MnO2 전극의 선택성 실험 28 3.3.2 공업용 KCl 용액에서 Na0.44MnO2 전극의 선택성 실험 29 3.3.3 정전류 사이클 실험 31 제 4 장 연구 결과 및 고찰 32 4.1 Na 0.44MnO2 전극의 Na+ 이온에 대한 선택성 32 4.1.1 다양한 이온 환경에서의 Na+ 농도 변화 32 4.1.2 다양한 이온 환경에서 Na0.44MnO2 전극의 순환전압전류 곡선 35 4.2 공업용 KCl 용액에서의 선택적 Na+ 추출 38 4.2.1 공업용 KCl 용액에서의 Na+ 농도 변화 38 4.2.2 선택적 Na+ 추출의 충∙방전 전압 프로필 43 4.3 정전류 사이클 실험 결과 45 4.4 선택적 Na+ 추출을 위한 탈염 배터리 시스템의 문제점 및 고찰 47 제 5 장 결론 50 참고 문헌 52 Abstract 56Maste

Biodiesel production from Scnedesmus bijuga cultivated in the effluent of anaerobic digested food wastewater

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건선 환자의 혈액 내 follicular helper T cell 에 대한 분석 연구

Dept. of Medicine/석사Psoriasis is a common, chronic inflammatory skin disease affecting about 2% of the worldwide population. Substantial clinical and basic research observations indicate that the cellular innate and adaptive immune responses, especially the activation of Th1 and Th17 cells, play a critical role in the pathogenesis of psoriasis. However, the role of B cells to pathogenesis of psoriasis is sparsely reported and controversial.Follicular helper T (Tfh) cell is a recently characterized subset of helper T cells, found in the germinal centers of the B cell follicles. The major function of Tfh cells is to help B cell activation and antibody production during humoral immune responses. Recently, several studies indicate that blood Tfh cells are frequently present in patients with autoimmune disease, such as systemic lupus erythematosus, rheumatoid arthritis and bullous pemphigoid. However, there is no report about Tfh cells in psoriasis.This study sought to analyze the blood Tfh cells in patients with psoriasis. I found no increased frequencies of circulating CXCR5+ Tfh cells, in disagreement with previous studies from several autoimmune diseases. However, the frequency of PD-1+ subset of activated Tfh cells decreased significantly in patients with psoriasis. Furthermore, the proportion and the absolute numbers of PD-1+ subset of activated Tfh cells negatively correlated with ESR levels. The proportion of PD-1+ Tfh cells and the absolute numbers of PD-1+ and ICOS+ Tfh cells were lower in psoriatic patients with high ASO titers. Meanwhile, the proportion of PD-1+ Tfh cells and the absolute numbers of PD-1+ and ICOS+ Tfh cells positively correlated with the disease duration of psoriasis. These findings suggest that the activated Tfh cells decrease in severe status and early phase of psoriasis. Furthermore, it also implies that B cell immunity weakens in psoriasis as a result of predominance of Th1 and Th17 cytokine axises. I expect that this elucidation of the altered frequency of activated Tfh cells will help the further investigation of pathogenesis and potential therapeutic targets in psoriasis.ope

Biodiesel production from microalgae grown in anaerobically digested food wastewater effluent

MasterAs petroleum is being depleted gradually, a demand for alternative energy source is increasing to substitute petroleum-based energy production. Biodiesel produced by microalgae has many advantages compared to other biofuels but also has limitations such as low economic feasibility. Therefore, this study focused on reducing the cost of biodiesel production from microalgae in the cultivation process. Microalgal species was cultivated in anaerobically digested food wastewater effluent (FWE) to treat the wastewater and produce biodiesel simultaneously. 5 species (Scenedesmus bijuga, Chlorella vulgaris, Scenedesmus obliquus, Scenedesmus dimorphus, Synechocystis sp. PCC6803) were cultivated in FWE mixed with primary effluent of municipal wastewater and compared the lipid productivity to select the species for further experiment. As a result, S. bijuga showed the best lipid productivity (16.55mg/L/d) among the tested species. And with this species, three different mixing ratios of FWE were compared for finding out proper dilution ratio in biodiesel production. Of these, 1/20 diluted FWE showed the largest biomass production (1.50g/L). Lipid content was highest in 1/10 diluted FWE (35.06%), and the lipid productivity showed maximum value in 1/20 diluted FWE (15.59mg/L/d). Nutrient removal was also measured in the cultivation. FAME compositions were mainly composed of C16-C18 (Over 98.96%) in S. bijuga. In addition, quality of FAMEs was evaluated by Cetane Number (CN) and Bis-Allylic Position Equivalent (BAPE).화석연료가 고갈되어감에 따라, 새로운 대체에너지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 바이오 에너지는 대체에너지 가운데 매우 유망한 분야이며 그 중에서도 바이오디젤 생산은 현재 사용되고 있는 디젤 엔진에 그대로 사용할 수 있다는 점에서 큰 장점을 가지고 있다. 하지만 2차 바이오매스의 경작지 문제와 리그닌과 헤미셀룰로오스와 같은 처리하기 힘든 성분을 포함하고 있다는 점에서 한계에 부딪혀 있는 상태이다. 따라서 3차 바이오매스인 미세조류를 이용한 바이오디젤 생산이 각광을 받고 있는 상태이다. 미세조류는 다른 광합성 식물들과 비교했을 때 더 높은 생산성을 나타내며 경작지가 따로 필요하지 않고, 대부분의 폐수에 들어있는 영양염류를 사용하여 성장할 수 있기 때문에 큰 장점이 있다. 바이오디젤 생산은 경제성이 낮다는 큰 문제점을 갖고 있는데, 바이오디젤 생산 단계 (배양, 수확, 건조, 추출, 트랜스에스테르화 반응) 에서 각각 비용절감 효과를 보아야 경제성을 맞출 수 있을 것이라 생각된다. 따라서 본 연구에서는 바이오디젤 생산 단계 중, 배양단계에서 폐수를 사용함으로써 영양염류와 물에 소모되는 비용을 줄이고자 하였다. 폐수를 이용한 미세조류의 배양은 다양한 연구가 진행되고 있는 상태지만 본 연구에서는 유기물질 등 영양염류를 많이 함유하고 있어 미세조류 배양에 가능성을 보이며 아직까지는 미세조류 배양에 사용된 적이 없는 혐기소화를 거친 음폐수 유출수를 사용하여 실험을 진행하였다. 음폐수는 2012년까지는 약 50% 이상이 따로 처리를 거치지 않고 해양에 투기되었는데, 2013년부터 이러한 해양투기가 전면 금지됨에 따라 혐기소화와 같은 다양한 처리방안이 모색되고 있는 상태이다. 하지만 혐기소화 처리를 거친 유출수에도 여전히 높은 농도의 영양염류를 포함하고 있기 때문에 추가적인 처리가 필요한 상태이며, 따라서 이런 처리에 본 연구에서는 미세조류를 사용하여 바이오매스의 생산과 폐수처리를 동시에 하는 장점을 가질 수 있다. 하지만 음폐수는 높은 암모늄 농도를 나타내고 있어, 미세조류의 성장에 저해를 주는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 상대적으로 영양염류의 농도가 낮은 1차 처리를 거친 하수를 사용함으로써 암모늄 농도를 희석하는 효과를 보고자 하였다. 우선적으로 혐기소화를 거친 음폐수 유출수에 적합한 종을 알아보기 위해 암모늄 농도에 의한 저해를 받지 않을 정도로 하수와 희석한 음폐수 유출수에 5가지 종의 배양을 통해 비교 실험을 진행하였다. 더 적합한 종을 판단할 수 있는 지표로는 지질 생산성이 사용되었고, 배양 기간 동안의 영양염류 제거도 측정되었다. 바이오매스 생산 결과는 Scenedesmus bijuga 종이 2.02g/L의 가장 높은 생산을 나타냈고, 지질 함량 역시 27.44%를 나타낸 S. bijuga 종이 가장 높은 결과를 보였다. 따라서 이 두 지표의 곱으로 나타내는 지질 생산성 역시 S. bijuga 종에서 가장 높은 것을 확인하여, 두 번째 실험으로 S. bijuga종을 통해 실험을 진행하였다. 두 번째 실험으로는 지질 생산성에 있어 가장 적합한 음폐수 유출수와 하수와의 혼합 배율을 찾기 위해 각각 10배, 20배, 30배로 희석한 음폐수 유출수에서 실험을 진행하였고, 실험결과 바이오매스 생산량은 20배로 희석한 음폐수 유출수에서 배양한 S. bijuga가 가장 높게 나타났다. 영양염류 제거율은 SCOD와 총인, 암모늄 농도 같은 경우 역시 20배로 희석한 음폐수 유출수에서 각각 66.4%, 90.5%, 100%로 가장 높은 것으로 나타났고, 총질소 같은 경우는 예외적으로 30배 희석한 음폐수 유출수에서 90.7%의 가장 높은 제거율을 나타냈다. 지질 함량 분석 결과는 10배 희석한 음폐수 유출수에서 배양한 S. bijuga에서 가장 높은 35%의 함량을 나타냈지만 바이오매스의 생산성이 가장 높았던 20배로 희석한 음폐수 유출수에서 가장 높은 지질 생산성인 15.59mg/L/d를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 생산된 지질의 구성성분을 알아보기 위해 FAME (Fatty acid methyl ester) 분석을 실시하였는데, 결과적으로 생산된 바이오디젤 모두 99% 이상이 C16-C18로 구성되어 있는 것을 확인하였다. 희석배수가 높을수록 Linoleic aicd (C18:2)와 Linolenic acid (C18:3) 등의 Polyunsaturated fatty acid의 비율은 감소하고, Monounsaturated fatty acid, saturated fatty acid의 비율은 증가하는 것도 확인할 수 있었다. 생산된 바이오디젤은 엔진에서 연소의 질을 나타내는Cetane Number (CN)와 산화에 대한 안정성을 나타내는 Bis-Allylic Position Equivalent (BAPE)의 두 가지 지표로 평가되었는데, 결과적으로 모든 생산된 디젤에서 CN은 ASTM기준을 만족하는 것으로 나타났고, BAPE는 10배 희석한 음폐수 유출수에서 배양한 S. bijuga에서 생산된 바이오디젤을 제외하고는 역시 ASTM 기준을 만족하는 것을 확인하였다. 결론적으로, 미세조류 배양을 목적으로 처음 사용되는 음폐수 유출수에서 미세조류 종을 배양하는 데 성공하였고, 다양한 종 간의 비교, 하수와의 희석배수의 비교를 통해 실험된 조건 중에서 지질 생산에 있어 가장 적합한 조건 (S. bijuga, 20배 희석한 음폐수 유출수)을 찾을 수 있었다

Mixotrophic cultivation of Cyanobacteria with organic wastewater

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The influences of Tenperature on Volatile Fatty Acid Production in the Anaerobic Fermenta-tion of Microalgae

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Biodiesel production from microalgae cultivated in the effluent of anerobic digested food wastewater

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