hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
집단유전학
집단 유전학(population genetics)은 집단으로서 나타내는 유전형질들의 분포, 유전, 질병 연관성등을 연구하는 유전학과 진화학의 한 분야이다. 개체군들에서 특정 유전형질의 빈도를 계산하고, 그 빈도의 변화와 진화의 속도를 연구한다. 집단 유전학에 사용되는 모델은 다양하며, 이는 방향성 선택과 분리성 선택과 같은 형태의 유전형질 빈도 변화를 예측할 수 있다.
집단 유전학은 현대 진화적 종합의 출현에 중요한 요소였다. 이 분야를 개척한 주요 인물로 시월 라이트, J. B. S. 홀데인 및 로널드 피셔가 있었으며 이들은 양적유전학 관련 분야의 토대를 마련했다. 고도의 수학적 학문인 현대 인구 유전학의 연구는 전통적으로 이론, 실험실 및 현장 작업을 포함한다. 인구 유전 모델은 DNA 시퀀스 데이터의 통계적 추론과 개념 증명/반증 모두에 사용된다.
대립 유전자
대립유전자(對立遺傳子, 영어: allele) 상동 염색체의 같은 위치에 존재하며, 같은 형질을 결정하는 유전자이다. 한 쌍의 대립유전자 조합에 의해 표현형이 결정된다.
대립 유전자 대립유전자
일반적으로 대립유전자는 대립 형질을 지배하는 한 쌍의 유전자를 가리키기도 한다. 염색체 상의 같은 유전자좌(유전자자리, locus)에 위치하며, 서로 우성(優性)과 열성(劣性) 관계에 있는 것이 보통이다.
대립 유전자 표현형으로 이어지는 대립 유전자
많은 경우에, 유전자좌에서 두 대립 유전자 사이의 유전형 상호 작용은 두 개의 동형 접합 표현형 중 이형 접합체가 가장 유사한 것에 따라 우성 또는 열성으로 설명될 수 있다. 이형 접합체가 동형 접합체 중 하나와 구별할 수 없는 경우, 발현된 대립 유전자는 우성 표현형이라고 하고 다른 대립 유전자는 열성이라고 한다. 우세의 정도와 패턴은 유전자좌에 따라 다르다. 이러한 유형의 상호 작용은 멘델에 의해 처음 공식적으로 설명되었다. 그러나 많은 형질이 이 단순한 분류를 무시하며, 표현형은 공동 우성 및 다유전자 유전에 의해 모델링된다.
대립 유전자 표현형으로 이어지는 대립 유전자
야생형 대립유전자라는 용어는 초파리(Drosophila melanogaster)와 같은 유기체의 야생 개체군에서 볼 수 있는 전형적인 표현형 특성에 기여하는 것으로 생각되는 대립유전자를 설명하는 데 때때로 사용된다. 이러한 야생형 대립유전자는 역사적으로 열성, 희귀, 빈번하게 유해한 표현형을 초래하는 돌연변이 대립유전자와 대조적으로 우성, 공통 및 정상 표현형으로 이어지는 것으로 간주되었다. 이전에는 대부분의 개체가 대부분의 유전자 좌위에서 야생형 대립유전자에 대해 동형접합이고, 임의의 대안적인 돌연변이 대립유전자가 소수의 영향을 받는 개체에서 종종 유전 질환으로 동형접합 형태로 발견된다고 생각했다. 돌연변이 대립유전자에 대한 보인자의 이형접합 형태로 더 자주 발생한다. 이제 대부분의 또는 모든 유전자 좌위는 다중 대립형질을 갖는 고도로 다형성이며, 그 빈도는 개체군마다 다르며, 상당한 양의 유전적 변이가 명백한 표현형 차이를 일으키지 않는 대립형질의 형태로 숨겨져 있다는 것이 인정된다.
대립 유전자 복대립 유전
복대립 유전(Multiple alleles)은 하나의 형질을 결정하는 데 3개 이상의 대립유전자가 관여하고 개체의 형질을 결정하는 데에 이 중 2개의 대립유전자에 의해 결정되는 것을 말한다. 대표적인 예로 ABO식 혈액형이 있다. O, A, B와 같은 대립유전자(3개의 대립유전자)가 모여 하나의 형질, 즉 A형(AA, AO), B형(BB, BO), O형(OO), AB형(AB)이라는 형질을 나타낸다. 혈액형을 제외한 복대립 유전의 예시로는 나팔꽃의 잎이나 초파리의 눈 색깔 등이 있다.
대립 유전자 유전자형 빈도
이배체 집단에서 대립 유전자의 빈도는 해당 유전자형의 빈도를 예측하는 데 사용할 수 있다. 2개의 대립유전자가 있는 단순 모델의 경우 다음과 같다.
여기서 p는 하나의 대립유전자의 빈도이고 q는 대체 대립유전자의 빈도이며, 반드시 합이 1이 된다. 그런 다음, 는 첫 번째 대립 유전자에 대한 동형 접합체의 분획, 는 이형 접합체의 분율, 는 대체 대립 유전자에 대한 동형 접합체의 분율이다. 첫 번째 대립 유전자가 두 번째 대립 유전자보다 우성이면 우성 표현형을 나타내는 모집단의 분율은 이고 열성 표현형을 가진 분획은 이다.
대립 유전자 이배체
이배체(二倍體)는 배우자의 염색체 수가 기본 수의 두 배인 세포나 개체이다. 대부분의 고등 동식물이 이에 해당한다. 한 쌍의 배우자가 서로 자신의 두 벌(2 copies)중 인 한벌(1 copy)을 제공한다.
시스템 생물학
계생물학(系生物學) 또는 시스템 생물학(Systems biology, SB)은 생명현상을 복합체로 규정하고 생물학뿐만 아니라 컴퓨터과학, 수학, 물리학, 화학 등의 원칙을 사용하여 분석하고 모사 발명하는 것을 목표로 하는 학문이다. 시스템 생물학은 최신 생물학의 한 갈래로 생체 동역학적 수리모델을 수립하고 경향을 탐구하려는 성격을 가지고 있다.
시스템 생물학 개요
기존의 현대 과학은 구성 요소를 하나 하나 분해하여 개별적인 기능을 알아내는 환원주의적인 방식을 통해 발전해왔다. 예를 들어 특정 유전자를 없애서  나타난 반응을 통해 유전자의 기능을 유추해왔다. 그러나 사람의 몸은 수많은 유전자와 단백질, 다수의 화합물들이 복잡한 반응을 통해 끊임없이 상호작용을 하고 있기 때문에 하나의 유기적인 시스템으로 볼 수 있다. 사람을 비롯한 모든 생명체는 자기 조직화를 통해 전일성과 다양성, 비존재성, 존재성을 가지게 된다. 따라서 특정 생명 현상을 설명하기 위해서는 단순하게 기존의 환원주의식의 연구를 통해서는 한계가 있다. 오늘날 염기 서열 해독의 고속, 자동, 대용량화가 급진적으로 진행되었다. 또한 인터넷 망이 확산됨과 컴퓨터 전산 처리 능력이 발전함에 따라, 점차 생명과학은 다양한 오믹스 데이터 분석을 통해 기능을 유추하는 패러다임으로 전환되었다.
시스템 생물학 개요
특정 현상을 정의하기 위해 수많은 변인들의 연결 고리를 규명함으로써 현상에 대한 근원적인 이해를 하고자 하는 것이 시스템 생물학이다. 한 마디로 시스템 생물학이란  유전자나, 분자, 세포 수준의 요소를 통해 그들 간의 관계를 찾고, 관계에 관한 정보들을 시스템 차원의 관점에서 통합하여 분석하는 학문이다. 최근 오믹스 생물학의 발전으로 다수의 변인에 대해 동시측정이 가능하게 되어  생명현상을 전체주의적인(holistic) 관점에서 해석하고자 하는 시스템 생물학적 접근이 활발하게 시도되고 있다. 시스템 생물학을 연구하기 위해서는 오믹스 데이터가 대량으로 요구될 뿐 아니라 대량의 데이터를 수집하여 각각의 관계도를 그려내고 시스템의 반응을 유추해주는 모델링 기술이 뒷받침 되어야 한다. 따라서 단일 학문이 아닌 다양한 학문분야가 관련된 융합학문으로 볼 수 있다. 시스템 생물학에서의 최종 목표는 생명 현상에서 일어나는 현상을 시스템 수준의 관점에서 고찰하여 창발적 속성에 대해 밝혀내는 것이다. 시스템 생물학의 이와 비슷한 모델은 인간 사회에서도 찾을 수 있는데 개인의 사회적 역할은 개인의 성격이나 특성보다 개인이 속해있는 집단의 성격에 의해 좌우되는 것을 예로 들 수 있다. 특정한 집단은 개인이 모여 이뤄지지만 개인으로 존재할 때는 없던 습성이 집단으로 행동할 때만 나타나는 것을 창발적 속성이라 할 수 있다.
시스템 생물학 역사
생물학에 시스템이라는 개념이 처음 도입된 것은 사이버네틱스의 창시자인 노버트 위너(Norbert Weiner)로부터이다.
초기의 중점적인 시스템 생물학의 연구과제
초기에 생물에 전산학을 도입한 과학자는 1952년 신경 세포에서의 엑손을 포함한  신경 전달 경로에 대해 수학적 모델을 도입해서 노벨 상을 수상한 영국의 신경생리학자인 앨런 로이드 호지킨(Alan Lloyd Hodgkin)와 앤드루 필딩 헉슬리(Andrew Fielding Huxley)이다.
이들이 세운 모델은 신경세포의 기능이 칼륨 채널과 나트륨 채널에 의해 연관되어 있고, 그 연관관계에 대해 시스템 생물학적으로 전산화해주었다.
시스템 생물학 역사
이후 정식으로 시스템 생물학이 하나의 학문으로 확립된 것은 1966년에 미하지오(Mihajlo D. Mesarovic)가 처음으로 "시스템 이론과 생물학"에 대해 거론하면서부터이다.
1960과 1970년 사이에는 대사과정이나 생화학적인 복잡한 분자들에 대해 연구의 초점이 맞춰졌다. 분자생물학의 전성기가 도래하면서 정량적인 생물학 분석이 외면받게 되었다.
그러나 고속 염기서열 분석기 등의 개발로 1990년대 기능적 유전체학이 등장하면서 전산학의 발전을 통해 높은 퀄리티의 많은 양의 데이터를 얻는 것이 가능해지면서 더욱 현실적인 모델을 예측하는 것이 가능해졌다. 1997년 마사루 토미타 팀이 처음으로 대사과정의 정량적 모델을 발표했고 시스템 생물학은 꾸준히 연구되었다.
시스템 생물학 역사
시스템 생물학의 역사에 가장 큰 획을 그은 사건은 2000년도 인간 게놈 프로젝트가 발표된 후 오믹스와 기능적 유전체학이 발달하게 된 것이다. 인간 게놈 프로젝트 이전에도 쥐나 애기장대와 같은 생물체의 유전체에 대한 연구는 진행되어 왔지만 인간 게놈 프로젝트의 완성을 기점으로 사람의 몸에서 일어나는 현상에 대해 연구를 할 수 있게 되었다.  크레이그 벤터가 세운 유전체 연구기관(TIGR; http://www.tigr.org)에서%5B깨진+링크(과거+내용+찾기)%5D 샷건 시퀀싱 방법을 개발하여  유전체 해독의 방법론에 획기적 전환을 가져오게 되는데 1995년 세계 최초로 유전체 염기서열 완전해독에 성공한 후 전 세계적으로 수백여 종의 복어, 애기장대, 꼬마선충, 닭, 쥐, 개 등의 유전체 해독이 완료되었고 인간에 대한 유전체 염기서열 분석이 완료되어 발표되기에 이르렀다. 약 30억개에 달하는 막대한 양의 인간 게놈 정보 속에서 데이터를 만들어 내는 것 못지 않게 데이터를 해석하는 것이 중요하게 되면서 정보 기술 (IT)와 생명과학기술(BT)가 융합된 데이터 마이닝과 생명기술, 생명정보학을 통해 시스템 생물학의 중요성이 대두되기 시작했다.
오늘날 막대한 양의 유전정보를 체계적으로 분류하고 검색하는 것의 중요성이 높아지면서 이를 처리하는 소프트웨어나 엔진, 데이터베이스 작업, 손쉽게 검색, 활용할 수 있도록 하는 웹이 꾸준히 개발되고 있다.
시스템 생물학 시스템 생물학과 연관된 학문
오믹스는 체학이라고도 하는데 다루는 대상에 따라 세분화된다. 오믹스(Omics)의 '옴(-ome)'은 덩어리라는 뜻을 가지고 있다. 어떤 것을 연구 할 때 모든 요소를 큰 덩어리로 보고 전체의 반응에 대해 예측하고자 하는 것이다. 여러 종류가 있지만 그 중 분자생물학의 중심원리와 밀접한 유전체학, 전사체학, 단백질 체학이 시스템 생물학과 밀접한 관계를 맺고 있다.  우리가 제대로 기능을 알고 있는 유전자의 수는 전체의 약 10-2-%정도인 3-5천개에 불과하다. 이런 유전자의 기능을 대규모로 밝히는 연구분야를 기능유전체학(functional genomics)이라 부른다. 오믹스 생물학과 시스템 생물학의 차이점을 살펴보면 오믹스생물학은 특정 대상에 대한 모든 요소에 대해 밝히는 것을 목적으로 한다면 시스템 생물학은 구성 요소간의 상호작용에 대해 규명하는 학문이라 할 수 있다. 시스템 생물학을 하기 위해서는 오믹스 생물학을 통해 나온 대량의 오믹스 데이터가 재료로 필요하다. 오믹스데이터는 마이크로어레이 데이터와 시퀀싱 데이터로 나눌 수 있다.
유전체학의 대표되는 기술
기계로 소량의 DNA 시료를 가지고 다양한 원리에 의해 서열을 해독해 낼 수 있다.
시스템 생물학 시스템 생물학과 연관된 학문
전사체학에서 대표되는 기술 생물학 데이터의 대량 생산에 큰 기여를 했다. 반도체 칩 제조공정과 유사한 방식으로 작은 판 위에 수백만 개의 유전자의 발현 정도를 볼 수 있다. 비교군과 대조군의 샘플에서 mRNA를 추출하여 상보적인 cDNA를 만들고 형광물질로 표지하여 탐침자가 붙어 있는 마이크로 칩에 뿌려주면 형광물질의 색으로 발현 정도를 볼 수 있다. 정량적이지 못하고 극단적이라는 단점이 있다. 사용하는 서열의 종류와 실험 기법에 따라 여러 종류가 있고 각 종류마다 나타내는 정보도 다르다.
사용하는 탐침자에 따른 대표적인 종류
시스템 생물학 시스템 생물학과 연관된 학문
기능 유전체학의 핵심은 발현이라 할 수 있다. 우리 몸의 모든 세포는 같은 유전자로 이루어져 있고 특정 부위의 발현 정도에 따라 각각 다른 세포로 분화되어 다른 기능을 가지게 되기 때문이다. 유전자 발현의 공간적, 시간적 변화정보를 얻기 위해 시스템 생물학을 통해 연구하려는 노력이 계속되고 있다. 발현 패턴을 통해 비슷한 발현 양상을 보이는 유전자들끼리 그룹 지을 수 있다. 이러한 그룹을 만드는 과정을 클러스터링이라고 한다. 특정한 기준을 알고 기준에 따라 나누는 것을 분류(classification)이라 한다면 클러스터링(clustering)은 기준을 모르는 상태에서 비슷한 것들끼리 뭉쳐보면서 기준을 찾는 것이다.
시스템 생물학 시스템 생물학과 연관된 학문
비교유전체학은 종간의 유전체를 비교함으로써 유전자의 보존도를 통해 기능과의 연관성을 밝히는 학문이다. 특정 종간에 유전체를 비교했을 때 특이적으로 보존이 잘 되어 있는 서열의 경우 생존과 밀접한 기능을 하는 서열로 예측할 수 있다. 예를 들어 젖이 나오는 기능을 하는 서열의 경우 어류에서는 나타나지 않지만 포유류의 경우 높게 보존되어 있을 수 있다. 비교유전체학이란 인간 유전체 연구를 위해서 여러 생물종을 모델로 이용하여 인체 생명현상 및 질환을 연구하는 것을 말한다. 미생물이나 초파리 및 생쥐에서 인체 질환 모델을 분석하고 유전체의 변화를 비교 연구하거나 다른 생물의 변이형을 이용하여 인간 생명현상을 연구할 수 있다. 유전체 염기서열을 분석하거나 단백질, 구조 및 대사산물의 비교 연구를 통하여 각 생명체간의 진화적 비교연구와 질환연구의 능력을 배양한다. 또한 사람들마다 유전체 염기서열간에 차이가 있고 이는 개인의 차이와 질병 감수성, 약물 반응성 등에 차이를 가져올 수 있다. 일염기다형성(Single nucleotide polymorphism)의 연구를 통하여 인간 다양성을 연구할 수 있고 어떻게 질환 발생에 영향을 주는지 알 수 있다. 이와 같은 비교유전체학 연구분야의 최신 지견과 연구방법을 숙지함으로써 생명정보를 활용하는 능력을 배양한다. 유전자의 구조를 예측시 더 정확하게 할 수 있다는 장점이 있다. 인간 게놈 프로젝트가 완성되기 이전까진 유전자의 구조를 정확히 알 수 없었고 비교유전체학을 통해 유전자 구조를 예측할 수 있었다.
시스템 생물학 시스템 생물학과 연관된 학문
컴퓨터과학, 수학, 통계학, 화학 등의 타분야가 생명과학과 융합된 형태. 전산생물학의 연구분야는 시스템즈 생물학과 중복되기도 한다. 주 연구분야는 서열정렬, 유전자 검색, 유전자 어셈블, 단백질 구조 정렬, 단백질 구조 예측, 유전자발현의 예측, 단백질간 상호작용, 진화모델 등 다양하다. DNA 서열 분석 방법의 발달에 따라 현재 수많은 종의 게놈 서열이 밝혀져 있으며, 이로부터 만들어지는 RNA와 단백질에 대한 서열의 정보 또한 급속히 증가하고 있다. 또한, 특정 조건에서의 유전자들의 발현량, 그들의 산물 및 상호작용들에 대한 정보가 transcriptomics, proteomics, metabolomics와 같은 방법들을 이용하여 대규모로 얻어지고 있다. 이와 같이 데이터의 양이 급격히 증가함에 따라 이를 수작업으로 다룬다는 것은 불가능하게 되었으며, 이로부터 유용한 지식을 얻어내기 위해서는 수학, 통계학, 전산학을 기반으로 하는 방법론들이 필요로 하게 되었다. 이처럼 생물체로부터 얻어진 대량의 데이터로부터 유용한 지식을 얻어내기 위한 전산/통계/수학적인 도구를 통칭하는 용어로써 생물정보학(bioinformatics)이 쓰이고 있으며, 전산생물학(computational biology)이라는 용어 또한 흔히 같은 뜻으로 쓰이고 있다. 이처럼 생물체로부터 얻어진 대량의 데이터로부터 유용한 지식을 얻어내고자 하는 노력 중에서, 시스템 전체에 대한 분석 및 수리적인 모델링(mathematical modeling)을 강조하는 용어인 시스템 생물학(systems biology)도 생물정보학과 상당부분 겹치는 용어이다.
시스템 생물학 시스템 생물학과 연관된 학문
생명 시스템을 네트워크라는 단위로 효과적으로 설명하고자 하는 시도. 시스템 생물학에서는 단백질, 단백질간의 상호작용이나 대상 경로, 신호전달 네트워크, 전사-조절 네트워크,  mRNA-타겟 네트워크, 협동적 발현 네트워크 등 생물학적 관계를 네트워크로 모델링하고자 한다. 대부분 이러한 생물학적 네트워크는 불규칙적이지 않고 독특한 구조를 형성하는데 이러한 구조가 어떤 기작으로 생성되었는지 이해하는 것은 시스템 생물학 기초 및 응용 연구의 기본 원리가 된다.
시스템 생물학 시스템 생물학과 연관된 학문
온톨로지는 일종의 용어를 정의하는 계약이라 할 수 있다. 주로 인용되는 온톨로지에 대한 정의는 '어떤 관심 분야를 개념화하기 위해 명시적으로 정형화한 명세서 (An ontology is an explicit and formal specification of a conceptualisation of a domain of interest. (c.f. Tom Gruber, 1993)'이다. 즉, 각 사물에서 공통점을 찾아내고 이를 하나의 집합 또는 범주로 나타내기 위해 의미, 지식의 쓰임새 등을 분명하고 자세하게 설명하는 것을 말한다. 또 Borst는 온톨로지를 '공유된 개념의 정형화된 명세이다. (Ontologies are defined as a formal specification of a shared conceptualization.)'라고 정의하고 있다. 앞의 정의에 '공유'의 개념이 추가되었는데, 이는 하나의 잘 정의된 개념을 각 분야에서 공통적으로 사용한다는 의미로 볼 수 있다.
생물학에서의 온톨로지(GO=Gene Ontology는 세 가지 독립된 수준에서 나눠볼 수 있다.
시스템 생물학 시스템 생물학과 연관된 학문
인간 게놈 프로젝트를 통해 유전체 정보를 알게 되었는데 그 활용은 생명과학 뿐 아니라 의학분야에서도 많은 가능성을 제시한다. 그 중 가장 파급 효과를 일으킬 것으로 예상되는 분야는 개인의 게놈 정보를 분석하여 보다 효과적인 치료를 제공할 수 있는 개인 맞춤 의학이다. 사람의 유전체는 모든 사람들이 100% 일치 하지 않기 때문에 같은 약을 사용해도 효과에 차이가 있을 수 있다. 하지만 개인 맞춤 의약은 환자의 유전 정보를 통해 환자를 위해 설계된 개인 맞춤 의약을 제공함으로써 부작용을 줄이고 예후가 좋을 것으로 기대된다.
개인 유전체학을 선도하는 핵심 기술은 2007년부터 도입된 차세대 염기서열 분석(NGS: Next Generation Sequencing) 방식이다. 기존의 시퀀싱 방법보다 비용과 시간을 대폭 절감하여 이미 2010년 천만원 정도 비용이면 2주 내에 개인 유전체 분석을 할 수 있다.
생식 세포를 제외하고 우리 몸의 모든 세포는 22쌍의 상염색체와 한 쌍의 성염색체를 가지고 있고 DNA 염기 서열의 수는 60억개 이상이다. 인간 게놈 프로젝트는 개인의 차이를 배제한 평균화된 표준 지도를 그린 셈이다. 따라서 사람마다 질병에 대한 감수성과 약물에 대한 민감도, 알레르기 반응등이 천차만별로 나타나는 것이다. 개인 유전체에는 이러한 모든 특성들이 들어 있는 것이다.
미국의 리로이 후드 박사(ISB: Institute for Systems Biology를 세운 사람)는 P4-의학에 대해 얘기한 바 있다.
즉 유전체 정보에 대한 기술이 발전함에 따라 유전 정보 분석 비용이 저렴해지면 개인의 유전체 정보를 분석하여 의학에 이용할 수 있는 시대가 올 것 이고 이는 현재의 사후대처적인 의료기술에서 예방의료기술로 전환될 것을 예측하고 있다.
시스템 생물학 관련 프로젝트 & 데이터베이스
인간 게놈 프로젝트(Human Genome Project, HGP)는 2005년까지 인간 게놈에 있는 약 30억개의 뉴클레오티드 염기쌍의 서열을 밝히는 것을 목적으로 한 프로젝트이다. 이 프로젝트는 미국, 영국, 일본, 독일, 프랑스 5개국의 공동 노력과 셀레라 게노믹스(Celera Genomics)라는 민간 법인의 후원을 받아 이루어지게 되었다. 이 프로젝트의 첫 단계는 효모와 선충류 등을 포함한 다른 종의 게놈 서열을 밝히는 것으로서 이미 완성되어 있다. 인간 게놈의 초기 지도는 2000년 6월에 발표되었고 이것은 예상보다 5년 앞서 완성된 것이다. 인간 게놈 프로젝트의 결과는 의학과 과학 분야에 많은 충격을 주었고, 이 결과로 많은 질병의 원인이 되는 유전자의 염색체 상에서의 위치를 알 수 있게 되었다. 인간 게놈 프로젝트를 시작하기 전, 생물학자들은 다른 생물들의 게놈서열을 밝히는데 성공하였다. 가장 잘 알려진 초파리의 경우, 유전자의 개수는 1만 3700개 정도였고, 다른 생물들도 이와 비슷하거나 좀 더 많은 정도였다. 이를 통해 생물학자들은 인간이 가진 생명활동의 복잡성에 근거하여, 인간이 대략 10만 개의 유전자를 가지고 있을 것으로 추정하였다. 이는 나름 타당해 보였는데, 단순한 생물들에 비해 복잡한 생물들이 많은 유전자를 가지는 경향을 보이기 때문이다. 또한 '1유전자 1단백질' 설에 의거, 인간이 가진 단백질의 종류를 보았을 때, 인간에게는 대략 10만 개의 유전자가 있을 것이라고 추정한 것이다. 게놈 프로젝트가 끝나고, 생물학자들은 인간이 가진 유전자의 개수와 관련된 연구결과에 충격을 받았다. 10만 개에 달할 것이라고 생각하였던 인간의 유전자 개수는, 게놈 분석결과 대략 2만 3천 개 밖에 되지 않았던 것이었다. 이는 하등 식물이 가진 유전자의 개수인 2만 5천 개보다 적은 숫자였다.
시스템 생물학 관련 프로젝트 & 데이터베이스
인간 유전체에 있는 모든 기능에 관련된 요소를 찾아 백과사전처럼 만들고자 한다. 사람의 유전체의 1%에 대해서 낱낱히 파헤지자는 취지로 전 세계에서 돈을 모아 2003년에 시작 2007년에 논문을 발표한 뒤 1차 프로젝트를 종료하고 2008년 2차 프로젝트를 시작했다.
시스템 생물학 관련 프로젝트 & 데이터베이스
햅맵 프로젝트(International HapMap Project)는 미국, 유럽, 중국 및 일본이 참여한 국제 생명과학 프로젝트로서, 인간의 염색체의 한 가닥을 지도화하는 프로젝트이다. 유전체를 분석하는 데 필요한 단계의 정보를 도출했고, 사이언스에 그 결과가 발표되었다. 본 프로젝트의 목적은 인간 유전체의 하플로타입 지도를 만드는 것으로 인간 유전적 변이의 공통된 패턴을 묘사하는 데 있다. 본 프로젝트의 결과는 건강과 질병, 약물반응, 환경요인에 영향을 미치는 유전적 변이를 찾는데 중요한 자원이 될 것으로 기대되며, 전 세계에 자유롭게 배포된다. 서로 관련없는 두 사람은 약 99.5%의 DNA 서열을 공유하고 있으며, 일부 다른 영역이 존재한다. 어떤 사람은 A이지만 G를 가진 사람도 있으며, 이를 단일염기다형성(SNP, Single Nucleotide Polymorphism)라고 하며, 이들 각각을 대립형질(Allele)이라고 한다. 햅맵 프로젝트는 인류전체중 적어도 1% 이상이 갖고 있는 공통된 SNP에 초점을 맞추고 있다.인간은 남성 성염색체를 제외하고는 모두 두벌의 염색체를 가진다. 각각의 SNP에 대한 대립형질의 조합을 유전형이라고 한다. 유전형분석은 특정영역에 어떤 유전형이 있는가를 밝히는 것을 의미한다. 본 프로젝트는 269명으로부터 샘플을 취하고 수백만 개의 잘 정의된 SNP를 선택하여 이들의 유전형을 알아내고 결과를 공개한 것이다. 하나의 염색체위에 존재하는 근처의 SNP의 대립형질들은 서로 연관되어 있다. 이것은 만일 어느 한 SNP의 대립형질이 알려져 있다면, 그 근처 SNP의 대립형질을 예측할 수 있다는 의미이다. 이는 각 SNP이 진화역사에서 단일 돌연변이로 나타나고, 더 이전의 돌연변이와 함께 자손에게 전달되기 때문이다. SNP이 서로 멀리 떨어질수록 연관정도가 낮아지는데 이는 각 세대마다 두 염색체간의 대립형질이 섞이는 유전자 재조합때문이다. 하나의 염색체위에 일련의 대립형질들의 순서를 하플로타입이라고 한다. 특정 질병에 관련된 유전요인을 찾기 위해서는 먼저 이전의 유전학연구로부터 유전체상의 관심영역을 정하고, 이 영역에 햅맵 데이터로부터 얻은 tag SNP을 위치시킨다. 이들 SNP은 근처의 다른 SNP들과 매우 잘 연관되어 있으므로 각 개인의 하플로타입을 결정할 수 있다. 이로써, 특정 질병과 특정 하플로타입이 관련되어 있는지 결정할 수 있다.
시스템 생물학 관련 프로젝트 & 데이터베이스
햅맵 프로젝트를 통해 스닙(SNP)를 찾게 되면 시스템 생물학에서는 특정 질병과 스닙(SNP)의 관계에 대해 탐구할 수 있다. 이를 전장유전체연관성분석(GWAS=Genome wide association Studies)라 부른다. 질병 유전자를 찾는데 가장 대표적인 연구 방법론이다. 유전자 전체를 비교하는 것이 아니라 사람마다 다른 염기를 가지고 있는 부분의 서열만 모아서 더 많은 사람을 비교하는 것이 경제적이고 효율적이기 대문이다.
전체 인구의 1%에서 나타나는 모든 변이에 대해 조사하고자 하는 프로젝트다.
시스템 생물학 관련 프로젝트 & 데이터베이스
1000 유전체 프로젝트(1000 Genomes Project)는 2008년 1월에 영국, 미국, 중국이 합작하여 3년 내에 다양한 인종으로 구성된 인간 1000명의 유전체를 해독하는 국제 프로젝트이다. 인간 게놈 프로젝트 이후 가장 큰 규모의 유전체 프로젝트이다. 기존에 한두 명의 게놈 지도를 해석하는 것이 아니라, 빠른 속도로 많은 사람의 유전체를 한꺼번에 해석하여 변이체학의 기초를 이룰 수 있는 매우 귀중한 자료를 만들겠다는 것이다. 또한, 이 자료는 일반인이 쉽게 찾을 수 있도록 공개된다. 이 프로젝트는 궁극적으로 $1000 유전체 프로젝트나 $0 유전체 프로젝트의 기초가 될 것으로 기대될 프로젝트로 알려져 있다. 유전학, 약리학, 의학, 생화학, 생물정보학 등에 도움을 줄 것으로 예상된다.
엔코드와 같은 것을 암에 대한 프로젝트.
10000종의 게놈 시퀀싱 취지의 프로젝트.
질량 분석법
질량 분석법(質量分析法, 영어: mass spectrometry) 또는 질량 분석(質量分析, MS)은 이온의 질량 전하비를 측정하는 데 사용되는 분석 기법이다. 결과는 질량 전하비의 함수로 강도를 나타내는 그림인 질량 스펙트럼으로 제공된다. 질량 분석법은 다양한 분야에서 사용되며 순수 시료와 복잡한 혼합물 모두에 적용된다.
질량 스펙트럼은 질량 전하비의 함수로 이온 신호를 나타내는 일종의 그림이다. 이러한 스펙트럼은 시료의 원소 또는 동위원소 기호, 입자 및 분자의 질량, 그리고 분자 및 기타 화합물의 화학적 정체성 또는 구조를 규명하는 데 사용된다.
질량 분석법
일반적인 질량 분석 과정에서는 고체, 액체 또는 기체 상태일 수 있는 시료를 이온화, 예를 들어 전자빔으로 충격하여 이온화한다. 이로 인해 시료의 일부 분자가 양전하를 띤 조각으로 부서지거나 단순히 조각화되지 않고 양전하를 띠게 될 수 있다. 그런 다음 이 이온(조각)은 예를 들어 전기장 또는 자기장에 노출시켜 가속시켜 질량 전하비에 따라 분리된다. 질량 전하비가 같은 이온은 동일한 양의 편향을 겪게 된다. 이온은 전자 증배관과 같이 대전된 입자를 감지할 수 있는 메커니즘으로 감지된다. 결과는 질량 전하비의 함수로 감지된 이온의 신호 강도 스펙트럼으로 표시된다. 시료의 원자 또는 분자는 알려진 질량(예: 전체 분자)을 식별된 질량과 연관시키거나 특징적인 조각화 패턴을 통해 식별할 수 있다.
단백체학에서는 단백질 등과 같은 물질을 강한 전자빔 등으로 부수어서, 그 부분 질량을 계산하여 동정을 한다.
질량 분석법 질량 분석계의 역사
초기 이온의 질량 전하비를 측정한 분광학 장치는 질량 분광기라고 불렸는데, 이는 사진 건판에 질량 값 스펙트럼을 기록하는 기기로 구성되었다. 질량 분광기는 이온 빔이 형광체 스크린으로 향한다는 점을 제외하고는 질량 분광기와 유사하다. 질량 분광기 구성은 조정 효과를 신속하게 관찰하는 것이 바람직한 초기 장비에 사용되었다. 장비가 제대로 조정되면 사진 건판을 삽입하고 노출시켰다. 질량 분광기라는 용어는 형광체 스크린의 직접 조명이 오실로스코프를 사용한 간접 측정으로 대체된 후에도 계속 사용되었다. 현재는 빛 분광학과의 혼동 가능성 때문에 질량 분광학이라는 용어 사용은 권장되지 않는다. 질량 분석법은 종종 질량 분광법 또는 간단히 MS로 약칭된다.
질량 분석법의 현대적 기술은 아서 제프리 뎀스터와 F. W. 애스턴이 각각 1918년과 1919년에 고안했다.
질량 분석법 질량 분석계의 역사
섹터형 질량 분석기는 맨해튼 프로젝트 중에 어니스트 로런스가 개발하고 우라늄 동위원소 분리에 사용된 캘루트론으로 알려져 있다. 캘루트론 질량 분석기는 제2차 세계 대전 중 설립된 오크리지 Y-12 시설에서 우라늄 농축에 사용되었다.
1989년에는 한스 데멜트와 볼프강 파울이 1950년대와 1960년대에 이온 트랩 기술을 개발한 공로로 노벨 물리학상의 절반을 받았다.
2002년에는 존 베넷 펜이 전기분무 이온화(ESI) 개발, 다나카 고이치가 소프트 레이저 탈착(SLD) 개발 및 생체 거대분자, 특히 단백질 이온화에 이 기술을 적용한 공로로 노벨 화학상을 받았다.
질량 분석법 질량 분석계의 구성 요소
질량 분석계는 이온 소스, 질량 분석기, 검출기의 세 가지 구성 요소로 이루어져 있다. 이온화 장치는 분석 대상 물질(분석물)의 일부를 이온으로 변환한다. 시료의 상(고체, 액체, 기체) 및 미지의 화학종에 대한 다양한 이온화 메커니즘의 효율에 따라 다양한 이온화 기술이 존재한다. 추출 시스템은 시료에서 이온을 제거하고, 이온은 질량 분석기를 통과하여 검출기로 향하게 된다. 조각들의 질량 차이를 통해 질량 분석기는 이온을 질량 전하비에 따라 분류할 수 있다. 검출기는 지표량의 값을 측정하여 존재하는 각 이온의 존재량을 계산하기 위한 데이터를 제공한다. 일부 검출기는 공간 정보도 제공한다(예: 다중 채널 판).
질량 분석법 질량 분석계의 구성 요소
다음은 섹터형 질량 분석기의 작동을 설명한다. (다른 분석기 유형은 아래에서 다룬다.) 염화나트륨 (식탁용 소금) 시료를 고려하자. 이온 소스에서 시료는 기화(기체로 변환) 및 이온화(전하를 띤 입자로 변환)되어 나트륨 (Na+) 및 염소 (Cl−) 이온이 된다. 나트륨 원자와 이온은 단일 동위원소 원소이며 질량은 약 23 달튼 (기호: Da 또는 이전 기호: u)이다. 염소 원자와 이온은 약 35 u (자연 존재량 약 75%) 및 약 37 u (자연 존재량 약 25%)의 질량을 갖는 두 개의 안정적인 동위원소로 존재한다. 질량 분석기의 분석기 부분에는 이온에 힘을 가하는 전기장과 자기장이 포함되어 있다. 전하를 띤 입자의 속도는 전기장을 통과하면서 증가하거나 감소할 수 있으며, 자기장에 의해 방향이 변경될 수 있다. 움직이는 이온의 궤적 편향 크기는 질량 전하비에 따라 달라진다. 가벼운 이온은 무거운 이온보다 자기력에 의해 더 크게 편향된다(뉴턴 제2법칙, F = ma에 기초함). 자력으로 분류된 이온 흐름은 분석기에서 검출기로 이동하며, 검출기는 각 이온 유형의 상대적 존재량을 기록한다. 이 정보는 원래 시료의 화학 원소 구성(즉, 시료에 나트륨과 염소가 모두 존재함)과 그 성분의 동위원소 구성(35Cl 대 37Cl 비율)을 결정하는 데 사용된다.
질량 분석법 이온 생성
이온 소스는 질량 분석계의 구성 요소로서 분석 대상 물질(분석물)을 이온화한다. 생성된 이온은 자기장 또는 전기장에 의해 질량 분석기로 이동된다.
이온화 기술은 질량 분석법으로 분석할 수 있는 시료 유형을 결정하는 데 핵심적인 역할을 해왔다.
전자 이온화 및 화학 이온화는 기체 및 증기에 사용된다. 화학 이온화 소스에서 분석물은 소스 내부 충돌 과정에서 화학적 이온-분자 반응에 의해 이온화된다. 액체 및 고체 생체 시료에 자주 사용되는 두 가지 기술은 전기분무 이온화 (존 베넷 펜이 발명함) 및 매트릭스 보조 레이저 탈착 이온화 (MALDI, 원래 K. Tanaka가 유사한 기술인 "소프트 레이저 탈착 (SLD)"으로 개발했으며 노벨상을 수상했으며, M. Karas 및 F. Hillenkamp가 MALDI로 개발함)이다.
질량 분석법 이온 생성
질량 분석법에서 이온화는 질량 분석기 또는 질량 필터에서 분해에 적합한 기체상 이온을 생성하는 것을 의미한다. 이온화는 이온 소스에서 발생한다. 여러 이온 소스가 있으며, 각각의 특정 응용 분야에 장점과 단점이 있다. 예를 들어, 전자 이온화(EI)는 높은 수준의 조각화를 제공하여 숙련된 분석을 통해 구조 규명/특성화에 중요한 정보를 제공하고 동일한 작동 조건에서 얻은 질량 스펙트럼 라이브러리와 비교하여 알려지지 않은 화합물의 식별을 용이하게 할 수 있는 매우 상세한 질량 스펙트럼을 생성한다. 그러나 EI는 HPLC(즉, LC-MS)와 연결하는 데 적합하지 않다. 이는 대기압에서 전자를 생성하는 데 사용되는 필라멘트가 빠르게 타버리기 때문이다. 따라서 EI는 전체 시스템이 고진공 상태인 기체 크로마토그래피(즉, GC-MS)와 주로 연결된다.
질량 분석법 이온 생성
경성 이온화 기술은 대상 분자에 높은 양의 잔류 에너지를 부여하여 큰 정도의 조각화를 유도하는 공정이다(즉, 결합의 체계적인 파괴는 과도한 에너지를 제거하여 결과 이온의 안정성을 회복시키는 역할을 한다). 결과 이온은 분자 이온보다 낮은 m/z를 갖는 경향이 있다(양성자 이동의 경우와 동위원소 피크 제외). 경성 이온화의 가장 일반적인 예는 전자 이온화(EI)이다.
연성 이온화는 대상 분자에 거의 잔류 에너지를 부여하지 않아 거의 조각화를 일으키지 않는 공정을 말한다. 예로는 고속 원자 충격 (FAB), 화학 이온화 (CI), 대기압 화학 이온화 (APCI), 대기압 광이온화 (APPI), 전기분무 이온화 (ESI), 탈착 전기분무 이온화 (DESI), 매트릭스 보조 레이저 탈착 이온화 (MALDI) 등이 있다.
질량 분석법 이온 생성
유도 결합 플라스마 (ICP) 소스는 주로 다양한 유형의 시료에서 양이온 분석에 사용된다. 이 소스에서는 전체적으로 전기적으로 중성이지만 고온에 의해 상당 부분의 원자가 이온화된 플라스마가 도입된 시료 분자를 원자화하고 이 원자들로부터 외곽 전자를 더욱 떼어내는 데 사용된다. 플라스마는 일반적으로 아르곤 기체로부터 생성된다. 이는 아르곤 원자의 첫 번째 이온화 에너지가 He, F, Ne를 제외한 다른 모든 원소의 첫 번째 이온화 에너지보다 높지만, 가장 전기 양성적인 금속을 제외한 모든 원소의 두 번째 이온화 에너지보다 낮기 때문이다. 가열은 플라스마를 둘러싼 코일을 통해 고주파 전류를 통과시켜 이루어진다.
광이온화는 질량 분석법을 화학 반응 속도 메커니즘 및 이성질체 생성물 분지를 해결하는 수단으로 사용하려는 실험에 활용될 수 있다. 이러한 경우 X선 또는 UV와 같은 고에너지 광자가 He 또는 Ar의 운반 기체 내에서 안정한 기체 분자를 해리시키는 데 사용된다. 싱크로트론 광원이 활용되는 경우, 튜닝 가능한 광자 에너지를 사용하여 광이온화 효율 곡선을 얻을 수 있으며, 이는 전하 비율 m/z와 함께 사용하여 분자 및 이온 화학종을 식별하는 데 사용할 수 있다. 최근에는 대기압 광이온화 (APPI)가 개발되어 주로 LC-MS 시스템의 유출물로서 분자를 이온화한다.
대기압 이온화의 일부 응용 분야에는 환경 응용 분야뿐만 아니라 임상 응용 분야도 포함된다. 이러한 기술에서는 질량 분석계 외부의 이온 소스에서 이온이 형성된다. 시료는 이전 분리 또는 준비가 필요하지 않으므로 샘플링이 용이해진다. 대기압 이온화 기술의 예로는 실시간 직접 분석 (DART), DESI, SESI, LAESI, 탈착 대기압 화학 이온화 (DAPCI), 전달 화학 반응에 의한 연성 이온화 (SICRT) 및 탈착 대기압 광이온화 DAPPI 등이 있다.
그 외에는 글로우 방전, 전계 탈착 (FD), 고속 원자 충격 (FAB), 열분무, 실리콘 기반 탈착/이온화 (DIOS), 대기압 화학 이온화 (APCI), 2차 이온 질량 분석법 (SIMS), 스파크 이온화 및 열 이온화 (TIMS)가 있다.
질량 분석법 질량 선택
질량 분석기는 질량 전하비에 따라 이온을 분리한다. 다음 두 가지 법칙은 진공에서 전기장과 자기장에서 전하를 띤 입자의 동역학을 지배한다.
(로렌츠 힘 법칙);
(비상대론적 경우의 뉴턴 제2법칙, 즉 이온 속도가 빛의 속도보다 훨씬 낮을 때만 유효).
여기서 F는 이온에 가해지는 힘, m은 이온의 질량, a는 가속도, Q는 이온 전하, E는 전기장, v × B는 이온 속도와 자기장의 벡터 외적이다.
이온에 가해지는 힘에 대한 위의 표현을 동일시하면 다음과 같다.
이 미분 방정식은 전하를 띤 입자의 운동에 대한 고전적인 방정식이다. 입자의 초기 조건과 함께 m/Q 측면에서 입자의 공간 및 시간 운동을 완벽하게 결정한다. 따라서 질량 분석계는 "질량-전하 분석계"로 생각할 수 있다. 데이터를 제시할 때 (공식적으로) 무차원인 m/z를 사용하는 것이 일반적이다. 여기서 z는 이온의 기본 전하 (e) 수(z=Q/e)이다. 이 양은 비공식적으로 질량-전하비라고 불리지만, 더 정확히 말하면 질량수와 전하수 z의 비율을 나타낸다.
질량 분석법 질량 선택
정적 또는 동적 장, 자기장 또는 전기장을 사용하는 다양한 유형의 질량 분석기가 있지만, 모두 위의 미분 방정식에 따라 작동한다. 각 분석기 유형은 장점과 단점이 있다. 많은 질량 분석계는 탠덤 질량 분석법(MS/MS)을 위해 두 개 이상의 질량 분석기를 사용한다. 아래에 나열된 더 일반적인 질량 분석기 외에도 특수 상황을 위해 설계된 다른 분석기들도 있다.
몇 가지 중요한 분석기 특성이 있다. 질량 분해능은 약간 다른 m/z의 두 피크를 구별하는 능력을 측정하는 것이다. 질량 정확도는 m/z 측정 오차와 실제 m/z의 비율이다. 질량 정확도는 일반적으로 ppm 또는 밀리 질량 단위로 측정된다. 질량 범위는 주어진 분석기로 분석 가능한 m/z의 범위이다. 선형 동적 범위는 이온 신호가 분석물 농도와 선형 관계를 갖는 범위이다. 속도는 실험 시간 프레임을 나타내며 궁극적으로 단위 시간당 생성될 수 있는 스펙트럼 수를 결정하는 데 사용된다.
질량 분석법 질량 선택
섹터 필드 질량 분석기는 정적 전기장 및 자기장을 사용하여 전하를 띤 입자가 질량 분석기를 통과할 때 궤적 및 속도에 어떤 식으로든 영향을 미친다.
위에서 보듯이 섹터형 질량 분석기는 질량 분석기를 통과하는 이온의 궤적을 질량 전하비에 따라 구부리며, 더 전하를 띠고 더 빠르게 움직이는 가벼운 이온을 더 많이 편향시킨다. 분석기는 좁은 m/z 범위를 선택하거나 m/z 범위를 스캔하여 존재하는 이온을 목록화하는 데 사용할 수 있다.
질량 분석법 질량 선택
비행 시간 (TOF) 분석기는 전기장을 사용하여 이온을 동일한 전위를 통해 가속시킨 다음 검출기에 도달하는 데 걸리는 시간을 측정한다. 입자가 모두 동일한 전하를 가진 경우 운동 에너지는 동일하며, 속도는 질량에만 의존한다. 예를 들어, 질량이 낮은 이온은 더 빠르게 이동하여 검출기에 먼저 도달한다. 이온은 전기장에 의해 가속되기 전에 일반적으로 움직이고 있다. 이로 인해 동일한 m/z를 가진 입자가 검출기에 다른 시간에 도착한다. 초기 속도의 이러한 분포는 종종 이온의 질량에 의존하지 않으며, 최종 속도의 차이로 바뀐다. 이러한 속도 분포는 카운트 대 m/z 그림에 표시된 피크를 넓히지만, 이온의 시작 속도는 일반적으로 0을 중심으로 하므로 피크의 중심 위치는 일반적으로 변경되지 않는다. 이 문제를 해결하기 위해 TOF-MS와 시간 지연 초점/지연 추출이 결합되었다.
질량 분석법 질량 선택
사중극자 질량 분석기는 진동하는 전기장을 사용하여 평행한 네 개의 로드 사이에 생성된 라디오 주파수 (RF) 사중극자 장을 통과하는 이온 궤적을 선택적으로 안정화 또는 불안정화한다. 특정 질량/전하 범위의 이온만 언제든지 시스템을 통과하지만, 로드의 전위 변화를 통해 넓은 범위의 m/z 값을 연속적으로 또는 일련의 불연속 점프로 빠르게 스캔할 수 있다. 사중극자 질량 분석기는 질량 선택 필터 역할을 하며 사중극자 이온 트랩, 특히 선형 사중극자 이온 트랩과 밀접하게 관련되어 있다. 단, 트랩된 이온을 수집하는 대신 트랩되지 않은 이온을 통과시키도록 설계되어 있으며, 이 때문에 투과 사중극자라고 불린다.
자력 강화 사중극자 질량 분석기는 축 방향 또는 횡 방향으로 인가되는 자기장을 추가한 것이다. 이 새로운 유형의 장비는 인가되는 자기장의 크기와 방향에 따라 분해능 및 감도 측면에서 추가적인 성능 향상을 가져온다.
질량 분석법 질량 선택
투과 사중극자의 일반적인 변형은 삼중 사중극자 질량 분석계이다. "삼중 사중극자"는 세 개의 연속적인 사중극자 단계를 가지며, 첫 번째 사중극자는 특정 이온을 두 번째 사중극자인 충돌실로 전달하는 질량 필터 역할을 하며, 거기서 이온은 충돌 유도 해리에 의해 조각으로 분해될 수 있다. 세 번째 사중극자는 특정 조각 이온을 검출기로 전달하는 질량 필터 역할도 한다. 사중극자가 질량 필터 설정 범위를 빠르게 반복적으로 순환하도록 하면 전체 스펙트럼을 보고할 수 있다. 마찬가지로, 삼중 사중극자는 탠덤 질량 분석법의 특징적인 다양한 스캔 유형을 수행하도록 할 수 있다.
사중극자 이온 트랩은 사중극자 질량 분석기와 동일한 물리적 원리로 작동하지만, 이온은 트랩되고 순차적으로 방출된다. 이온은 주로 사중극자 RF 필드에 트랩되며, 두 개의 엔드캡 전극(일반적으로 DC 또는 보조 AC 전압에 연결됨) 사이의 링 전극(일반적으로 주 RF 전압에 연결됨)으로 정의된 공간에 있다. 시료는 내부적으로 이온화되거나(예: 전자 또는 레이저 빔 사용) 외부적으로 이온화되며, 이 경우 이온은 종종 엔드캡 전극의 개구부를 통해 도입된다.
질량 분석법 질량 선택
질량/전하 분리 및 격리 방법은 많지만 가장 일반적으로 사용되는 방법은 질량 불안정성 모드이며, 이 모드에서는 RF 전위가 증가되어 질량 a > b를 갖는 이온의 궤도가 안정적이며 질량 b를 갖는 이온은 불안정해져 z축을 따라 검출기로 방출된다. 비파괴 분석 방법도 있다.
이온은 공명 여기 방법을 통해 방출될 수도 있다. 이 방법에서는 보조 진동 여기 전압이 엔드캡 전극에 인가되고, 트랩 전압 진폭 및 여기 전압 주파수가 변경되어 질량/전하 비율 순서대로 이온을 공명 상태로 만든다.
원통형 이온 트랩 질량 분석계 (CIT)는 사중극자 이온 트랩의 파생형으로, 전극이 쌍곡선 모양의 전극이 아닌 평면 링으로 형성된다. 이 아키텍처는 트랩 크기가 작아짐에 따라 이온이 트랩되는 영역인 트랩 중앙 근처의 전기장 모양이 쌍곡선 트랩과 유사한 모양을 형성하기 때문에 소형화에 적합하다.
선형 사중극자 이온 트랩은 사중극자 이온 트랩과 유사하지만, 3차원 사중극자 이온 트랩과 달리 3차원 사중극자장이 아닌 2차원 사중극자장에 이온을 트랩한다. Thermo Fisher의 LTQ ("선형 트랩 사중극자")는 선형 이온 트랩의 예이다.
질량 분석법 질량 선택
원환형 이온 트랩은 선형 사중극자를 구부려 양 끝을 연결하거나 3D 이온 트랩의 단면을 회전시켜 원환체, 즉 도넛 모양의 트랩을 형성하는 것으로 시각화할 수 있다. 이 트랩은 링 모양의 트랩 구조 전체에 이온을 분산시켜 대량의 이온을 저장할 수 있다. 이 원환체 모양의 트랩은 이온 트랩 질량 분석기를 더욱 소형화할 수 있는 구성이다. 또한 모든 이온은 동일한 트래핑 필드에 저장되고 함께 방출되므로 검출기 정렬 및 어레이 가공의 변화로 인해 어레이 구성이 복잡해질 수 있는 검출이 단순화된다.
원환형 트랩과 마찬가지로 선형 트랩과 3D 사중극자 이온 트랩은 높은 감도, mTorr 압력 허용 오차 및 단일 분석기 탠덤 질량 분석 기능(예: 생성물 이온 스캔)으로 인해 가장 일반적으로 소형화되는 질량 분석기이다.
오비트랩 기기는 푸리에 변환 이온 사이클로트론 공명 질량 분석기와 유사하다(아래 텍스트 참조). 이온은 중심에 있는 스핀들 모양의 전극 주위를 궤도로 정전기적으로 트랩된다. 이 전극은 이온을 트랩하여 중심 전극 주위를 궤도를 돌고 중심 전극의 긴 축을 따라 앞뒤로 진동하게 한다. 이 진동은 검출기 판에 영상 전류를 생성하며, 이는 기기에 기록된다. 이러한 영상 전류의 주파수는 이온의 질량 전하비에 따라 달라진다. 질량 스펙트럼은 기록된 영상 전류의 푸리에 변환을 통해 얻는다.
오비트랩은 높은 질량 정확도, 높은 감도 및 우수한 동적 범위를 갖는다.
푸리에 변환 질량 분석법 (FTMS), 또는 더 정확하게는 푸리에 변환 이온 사이클로트론 공명 MS는 자기장이 존재하는 상태에서 이온이 사이클로트론으로 인해 발생하는 영상 전류를 감지하여 질량을 측정한다. 전자 증배관과 같은 검출기로 이온의 편향을 측정하는 대신, 이온은 페닝 트랩 (정적 전기/자기 이온 트랩)으로 주입되어 효과적으로 회로의 일부를 형성한다. 공간의 고정된 위치에 있는 검출기는 시간이 지남에 따라 이온이 근처를 통과할 때 발생하는 전기 신호를 측정하여 주기적인 신호를 생성한다. 이온의 순환 주파수는 질량-전하비에 의해 결정되므로, 신호에 역회선을 수행하여 이를 푸리에 변환할 수 있다. FTMS는 높은 감도 (각 이온이 한 번 이상 "계산"되므로)와 훨씬 더 높은 분해능, 따라서 정밀도를 제공한다는 장점이 있다.
이온 사이클로트론 공명 (ICR)은 FTMS와 유사하지만 이온이 전통적인 검출기로 감지된다는 점이 다른 오래된 질량 분석 기술이다. 페닝 트랩에 트랩된 이온은 RF 전기장에 의해 여기되어 트랩 벽에 충돌할 때까지 여기되며, 검출기가 그 위치에 있다. 질량이 다른 이온은 충돌 시간에 따라 분해된다.
질량 분석법 검출기
질량 분석기의 최종 요소는 검출기이다. 검출기는 이온이 통과하거나 표면에 충돌할 때 유도된 전하 또는 생성된 전류를 기록한다. 스캔 장비에서 스캔 과정 중 검출기에서 생성된 신호와 장비가 스캔하는 위치 (m/Q의 어느 위치)에 따라 질량 스펙트럼, 즉 m/Q의 함수로 이온을 기록한 결과가 생성된다.
일반적으로 전자 증배관의 일종이 사용되지만, 패러데이 컵 및 이온-광자 검출기를 포함한 다른 검출기도 사용된다. 특정 순간에 질량 분석기에서 나가는 이온의 수가 일반적으로 매우 작기 때문에 신호를 얻으려면 상당한 증폭이 필요한 경우가 많다. 마이크로채널 판 검출기는 현대 상업용 장비에 일반적으로 사용된다. FTMS 및 Orbitrap에서 검출기는 이온이 진동할 때만 근처를 통과하는 질량 분석기/이온 트랩 영역 내의 한 쌍의 금속 표면으로 구성된다. 직접 전류는 생성되지 않으며, 전극 사이의 회로에서 약한 AC 영상 전류만 생성된다. 다른 유도 검출기도 사용되었다.
질량 분석법 탠덤 질량 분석법
탠덤 질량 분석계는 일반적으로 분자 조각화의 어떤 형태에 의해 분리된 여러 라운드의 질량 분석을 수행할 수 있는 장비이다. 예를 들어, 하나의 질량 분석기는 질량 분석기에 들어오는 여러 펩타이드 중에서 하나의 펩타이드를 분리할 수 있다. 그런 다음 충돌 셀은 펩타이드 이온이 가스와 충돌하는 동안 안정화하여 충돌 유도 해리 (CID)에 의해 조각화되도록 한다. 그런 다음 다른 질량 분석기는 펩타이드에서 생성된 조각을 정렬한다. 탠덤 MS는 사중극자 이온 트랩과 같이 시간 경과에 따라 단일 질량 분석기에서도 수행할 수 있다. 충돌 유도 해리 (CID), 전자 포획 해리 (ECD), 전자 전달 해리 (ETD), 적외선 다광자 해리 (IRMPD), 흑체 적외선 복사 해리 (BIRD), 전자 제거 해리 (EDD) 및 표면 유도 해리 (SID)를 포함하여 탠덤 MS를 위한 분자 조각화 방법은 다양하다. 탠덤 질량 분석법을 사용하는 중요한 응용 분야는 단백질 식별이다.
질량 분석법 탠덤 질량 분석법
탠덤 질량 분석법은 다양한 실험 시퀀스를 가능하게 한다. 많은 상업용 질량 분석기는 선택된 반응 모니터링 (SRM), 전구 이온 스캐닝, 생성물 이온 스캐닝 및 중성 손실 스캐닝과 같은 일상적인 시퀀스의 실행을 가속화하도록 설계되었다.
중성 손실 스캔에서는 두 질량 분석기가 병렬로 스캔되지만 분석가가 관심 있는 분자 단위 질량으로 분리된다. 이온은 조각화 중에 해당 고정 질량을 잃으면 감지된다. 이는 특정 중성기를 잃을 수 있는 화학 물질, 예를 들어 설탕 잔기를 찾는 데 사용할 수 있다. 중성 손실 및 전구 이온 스캔은 특정 모티프를 가진 화학 물질을 찾는 데 함께 사용할 수 있다.
방사성 탄소 연대 측정에 사용되는 또 다른 유형의 탠덤 질량 분석법은 가속기 질량 분석법 (AMS)이며, 이는 음이온을 일종의 탠덤 질량 분석기에 가속시키기 위해 메가볼트 범위의 매우 높은 전압을 사용한다.
질량 분석법 탠덤 질량 분석법
'METLIN 대사체 및 화학 물질 데이터베이스'는 표준에서 얻은 실험 탠덤 질량 분석법 데이터의 가장 큰 저장소이다. 93만 개 이상의 분자 표준(2024년 1월 기준)에 대한 탠덤 질량 분석 데이터는 탠덤 질량 분석 실험에서 화학 물질 식별을 용이하게 하기 위해 제공된다. 알려진 분자 식별 외에도 유사성 검색/분석을 통해 알려지지 않은 분자 식별에도 유용하다. 모든 탠덤 질량 분석 데이터는 여러 충돌 에너지 및 양성 및 음성 이온화 모드에서 표준에 대한 실험 분석에서 얻은 것이다.