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새 천년이 접어든지 몇 달이 지나서 인간 게놈의 초안이 완성되었다. A,T,G,C 4개의 알파벳으로 구성된 30억개의 유전암호를 알아낸 것이다. 이것은 1초에 알파벳 하나를 읽을 경우 31년이 걸리는 것으로 콜린스와 벤터가 클린턴 대통령과 함께 인간 유전자 지도를 발표한 지도 어느덧 10년이라는 세월이 흘렀다.
이러한 시점에서 네이처는 과학자들에게 몇 개의 설문을 실시했고 그 결과를 Human genome at ten: Science after ther sequence라는 제목으로 실었다. 다 읽어 보진 않았지만 몇개의 그림이 인상적이서 간단히 언급해 보려고 한다.
그림 출처) Nature http://www.nature.com/news/2010/100623/full/4651000a.html
휴먼 게놈 시퀀싱으로 부터 어떤 분야에 혜택을 줄 것이냐? 는 물음에 sequencing technology가 압도적으로 많고 그 뒤를 computational biology라고 대답들을 했다.
어떤것이 시퀀싱 데이터의 홍수에서 걸림돌로 작용할것으로 보느냐?는 질문에 시퀀싱 데이터 처리 알고리즘과 소프트웨어, 바이오인포매틱스 연구자의 부족, 컴퓨팅 파워를 높게 뽑았다. 하지만 이러한 걸림돌에 대해서 그렇게 신경을 쓰는 윗사람은... 과연...
재미있는것은 자신의 게놈 시퀀싱이 얼마면 되겠어?라는 질문에 최고 많은 답변은 공짜 ^^;; 와 100달러
마지막으로 휴먼 게놈 정보를 기반으로하는 개인 맞춤 의학이 언제쯤 올까?라는 질문에 향후 10~20년, 바로 뒤를 10년안이면 이루어질 것이라고 대답을 했다.
간단히 정리하자면, 향후 10년안에 100달러로 개인 게놈 정보를 이용한 시대가 도래하고 이때 컴퓨터 알고리즘과 파워를 필수적인 요소가 될것이다.라고 말하고 싶지만 과연...^^;;
이러한 시점에서 네이처는 과학자들에게 몇 개의 설문을 실시했고 그 결과를 Human genome at ten: Science after ther sequence라는 제목으로 실었다. 다 읽어 보진 않았지만 몇개의 그림이 인상적이서 간단히 언급해 보려고 한다.
휴먼 게놈 시퀀싱으로 부터 어떤 분야에 혜택을 줄 것이냐? 는 물음에 sequencing technology가 압도적으로 많고 그 뒤를 computational biology라고 대답들을 했다.
그림 출처) Nature http://www.nature.com/news/2010/100623/full/4651000a.html
어떤것이 시퀀싱 데이터의 홍수에서 걸림돌로 작용할것으로 보느냐?는 질문에 시퀀싱 데이터 처리 알고리즘과 소프트웨어, 바이오인포매틱스 연구자의 부족, 컴퓨팅 파워를 높게 뽑았다. 하지만 이러한 걸림돌에 대해서 그렇게 신경을 쓰는 윗사람은... 과연...
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마지막으로 휴먼 게놈 정보를 기반으로하는 개인 맞춤 의학이 언제쯤 올까?라는 질문에 향후 10~20년, 바로 뒤를 10년안이면 이루어질 것이라고 대답을 했다.
간단히 정리하자면, 향후 10년안에 100달러로 개인 게놈 정보를 이용한 시대가 도래하고 이때 컴퓨터 알고리즘과 파워를 필수적인 요소가 될것이다.라고 말하고 싶지만 과연...^^;;
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