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단백질 접힘
단백질 접힘(영어: protein folding)은 선형의 아미노산 복합체인 단백질이 개개의 단백질에 맞게 고유하게 정확히 접힌 구조를 형성하거나 안정화된 구조를 형성하는 과정을 말한다. 여기서 네이티브 폴딩(native folding)의 의미는 에너지 손실을 최저로 유지하면서 최적화에 도달하는 것을 가리킨다. 이러한 접힘에서의 고유한 형태는 고유한 기능의 결정과 매우 관련이 깊다.
단백질 접힘 발견
단백질의 화학적인 구조는 아미노산의 선형 복합체이다. 하지만, 대부분의 경우 단백질은 단순히 선형의 사슬 구조로 존재하지 않고 개개의 단백질에서 고유하게 접힌 형태로 존재한다. 20세기 중반에 미국의 화학자 안핀센(Anfinsen)은 리보뉴클레이스 A라는 단백질의 접힌 구조를 인위적으로 망가뜨린 다음, 적절한 조건에서 망가진 단백질이 다시 초기의 접힌 상태를 회복하는 것을 실험적으로 보여, 단백질의 아미노산 서열 자체의 정보가 고유한 접힌 형태를 결정한다는 것을 밝혔다. 안핀센은 이러한 업적으로 노벨 화학상을 수상하였다. 안핀센의 연구 결과는 단백질 접힘을 결정하는 화학적 원리를 이해한다면 단백질의 아미노산 서열로부터 그 단백질의 고유한 접힌 구조를 예측할 수 있다는 것을 보여주었다.
단백질 접힘 단백질 접힘 문제
단백질의 아미노산 서열이 어떻게 고유한 접힌 구조를 결정하는지에 대한 질문을 단백질 접힘 문제라고 한다. 이 문제를 해결하기 위해 지난 수십여 년 동안 단백질 접힘을 결정하는 생화학적 원리를 이해하려는 노력이 꾸준히 이루어져 왔다. 초기에는 단백질 접힘의 가역적 성질을 이용하여, 단백질 구조를 인위적으로 풀거나 다시 접히도록 하여 그 화학 반응의 특성들을 주로 연구하였다. 1980년대에 들어 단백질 공학의 연구방법론이 적용되기 시작했다. 유전자 조작을 통해 단백질의 특정 아미노산을 다른 아미노산으로 바꾸었을 때의 변화가 어떤 영향을 주는지를 연구하면서 단백질 접힘에 대한 연구가 급진전을 이루게 되었다.
또한, 단백질 접힘 문제를 이론적으로 접근하여 실험이 제공하지 못하는 정보들을 얻으려는 노력도 계속되었다. 중요한 질문으로는 어떤 화학적 결합력이 최종 구조를 결정하는지, 반응 속도가 어떻게 결정되는지, 반응 중간생성물이 존재하는지, 반응 경로가 유일한지 아니면 다양한지 등이다. 수많은 연구 결과를 통하여 상당량의 정보가 축적되고 이 현상에 대한 이해가 깊어졌지만, 단백질 접힘 문제는 아직도 해결된 질문보다 더 많은 의문점을 남기고 있다.
단백질 접힘 단백질 접힘 문제
단백질 접힘 문제의 궁극적인 해답은 주어진 아미노산 서열만으로 단백질의 접힌 구조를 예측할 수 있을 때 얻어진다고 볼 수 있다. 이러한 단백질의 구조 예측은 생화학 분야에서 가장 어려운 문제로 손꼽고 있다. 최근에는 생화학은 물론 이론화학, 물리학, 전산과학, 정보이론 등의 다양한 학문 분야에서 이 문제를 다루고 있고, 이러한 학제간 연구를 통하여 빠른 속도로 진전을 이루고 있다. 하지만 아직도 이 문제에 대한 해결은 단지 부분적으로만(크기가 작고 전형적인 구조를 가진 단백질에 한해서만) 제시되고 있을 뿐이다.
2021년 7월 ALPHAFOLD라는 딥 러닝 기반의 단백질 접합 구조예측 프로그램이 공개되었다. 이 프로그램은 CASP(Critical Assessment of protein Structure Prediction)에서 상당히 유효하다고 보여지는 결과에서 주목할만한 예측 프로그램으로 인정받았다.
단백질 접힘 단백질 접힘 문제
또한 이러한 단백질 접힘 문제는 미스폴딩(misfolding, 잘못접힘)과도 관련이 있다. 여러 연구결과는 미스폴딩이 퇴행성 뇌질환 등과 같은 주요한 생명공학의 의문점들을 이해하는데 많은 정보를 제공하였다. 잘못접힘)은 언폴딩(unfolding)을 통해 다시 리폴딩(re-folding)되는 방향 또는 세포 수준에서 이를 분해하여 제거하는 방향이 확인되고 있다.
단백질 접힘 단백질 접힘의 기능
단백질 접힘은 단백질 분자를 구성하는 펩타이드 사슬 고유의 2차 구조의 배치 순서로 공간적 배치를 바꾸어 고차 구조를 형성하는 일이라고 전제할 때, 예를 들어 효소와 같은 경우 이러한 고유한 입체적 형태(3차원적 구조)에서 구현된 활성 부위을 통해 보다 온전하게 제 기능을 발휘하여 기질과의 결합을 성공적으로 이룰 수 있다. 한편 이러한 단백질 접힘의 기능에 따른 단백질의 분류는 효소, 조절 단백질, 운반 단백질, 구조 단백질 등이 있다.
계산생물학
계산생물학(計算生物學, 영어: computational biology) 또는 전산생물학(電算生物學)은 컴퓨터 과학, 데이터 분석, 수학적 모델링 및 컴퓨터 시뮬레이션 기법을 사용하여 생물학적 시스템과 관계를 이해하는 것을 의미한다. 컴퓨터 과학, 생물학, 데이터 과학이 교차하는 분야이며, 응용수학, 분자생물학, 세포생물학, 화학, 유전학에도 기반을 두고 있다.
계산생물학 역사
생물학적 시스템 내 정보학 과정의 분석인 생물정보학은 1970년대 초에 시작되었다. 이때 인공지능 연구는 새로운 알고리즘을 생성하기 위해 인간 뇌의 네트워크 모델을 사용하고 있었다. 이러한 생물학적 데이터의 사용은 생물학 연구자들이 자신들의 분야에서 대규모 데이터 세트를 평가하고 비교하기 위해 컴퓨터를 사용하도록 촉진했다.
1982년까지 연구자들은 천공 카드를 통해 정보를 공유했다. 1980년대 말까지 데이터 양이 기하급수적으로 증가하여 관련 정보를 빠르게 해석하기 위한 새로운 계산 방법이 필요하게 되었다.
아마도 계산생물학의 가장 잘 알려진 예인 인간 유전체 프로젝트는 1990년에 공식적으로 시작되었다. 2003년까지 이 프로젝트는 인간 유전체의 약 85%를 지도화하여 초기 목표를 달성했다. 그러나 작업은 계속되었고, 2021년에는 잠재적 문제로 인해 0.3%의 염기만 남아 있는 "완전한 유전체" 수준에 도달했다. 누락된 Y 염색체는 2022년 1월에 추가되었다.
계산생물학 역사
1990년대 후반부터 계산생물학은 생물학의 중요한 부분이 되어 수많은 하위 분야를 탄생시켰다. 오늘날 국제전산생물학회는 21개의 다른 '특별 관심 커뮤니티'를 인정하고 있으며, 각 커뮤니티는 더 큰 분야의 한 부분을 나타낸다. 인간 유전체 서열 분석을 돕는 것 외에도 계산생물학은 인간의 뇌의 정확한 모델을 만들고, 유전체의 3D 구조를 지도화하고, 생물학적 시스템을 모델링하는 데 도움을 주었다.
계산생물학 전 세계적 기여
2000년, 콜롬비아는 프로그래밍 및 데이터 관리 분야의 초기 전문성 부족에도 불구하고 식물 질병에 초점을 맞춰 산업적 관점에서 계산생물학을 적용하기 시작했다. 이 연구는 감자와 같은 작물의 질병을 퇴치하는 방법을 이해하고 커피 식물의 유전적 다양성을 연구하는 데 기여했다. 2007년까지 대체 에너지원 및 기후변화에 대한 우려로 인해 생물학자들은 시스템 및 컴퓨터 엔지니어들과 협력하게 되었다. 그들은 함께 이러한 문제들을 해결하기 위한 강력한 계산 네트워크와 데이터베이스를 개발했다. 2009년, 로스앤젤레스 대학교와 협력하여 콜롬비아는 계산생물학과 생물정보학의 통합을 개선하기 위해 가상 학습 환경(VLE)을 만들었다.
계산생물학 전 세계적 기여
폴란드에서 계산생물학은 수학 및 계산 과학과 밀접하게 연관되어 있으며, 생물정보학과 생물 물리학의 기초 역할을 한다. 이 분야는 크게 두 가지 주요 영역으로 나뉜다: 하나는 물리학 및 시뮬레이션에 초점을 맞추고 다른 하나는 생물학적 서열에 초점을 맞춘다. 폴란드에서 통계 모델의 적용은 단백질 및 RNA 연구 기술을 발전시켜 전 세계 과학 발전에 기여했다. 폴란드 과학자들은 또한 단백질 예측 방법 평가에 중요한 역할을 하여 계산생물학 분야를 크게 발전시켰다. 시간이 지남에 따라 그들은 단백질 코딩 분석 및 하이브리드 구조와 같은 주제로 연구를 확장하여 전 세계 생물정보학 발전에 대한 폴란드의 영향력을 더욱 확고히 했다.
계산생물학 응용 분야
계산 해부학은 맨눈 해부학적  규모의 형태학에서 해부학적 모양과 형태를 연구하는 것이다. 이는 생물학적 구조를 모델링하고 시뮬레이션하기 위한 계산 수학적 및 데이터 분석적 방법의 개발을 포함한다. 의료 영상 장치보다는 영상화되는 해부학적 구조에 초점을 맞춘다. 자기공명영상과 같은 기술을 통한 조밀한 3D 측정의 가용성으로 인해 계산 해부학은 3D에서 형태소 규모의 해부학적 좌표계를 추출하기 위한 의학촬영 및 생물공학의 하위 분야로 부상했다.
계산 해부학의 원래 공식화는 변환을 통해 작용하는 예시로부터 모양과 형태의 생성 모델이다. 미분동형사상군은 에서 한 해부학적 구성에서 다른 해부학적 구성으로의 라그랑주 및 오일러 유동 속도를 통해 생성되는 좌표 변환을 통해 다른 좌표계를 연구하는 데 사용된다. 이는 모양 통계 및 형태측정과 관련이 있으며, 미분동형사상이 좌표계를 매핑하는 데 사용된다는 점에서 구별되며, 이 연구는 미분동형측정이라고 알려져 있다.
계산생물학 응용 분야
수리생물학은 살아있는 생물의 수학적 모델을 사용하여 생물학적 시스템의 구조, 발달 및 행동을 지배하는 시스템을 연구하는 것이다. 이는 실험생물학의 경험적 접근 방식보다 문제에 대한 이론적 접근 방식을 수반한다. 수리생물학은 이산수학, 위상수학 (계산 모델링에도 유용함), 베이즈 통계학, 선형대수학 및 불 논리를 활용한다.
이러한 수학적 접근 방식은 생물학적 데이터를 저장, 검색 및 분석하기 위한 데이터베이스 및 기타 방법을 만들 수 있게 해주었으며, 이 분야는 생물정보학으로 알려져 있다. 일반적으로 이 과정에는 유전학 및 유전자 분석이 포함된다.
계산생물학 응용 분야
대규모 데이터 세트를 수집하고 분석하면서 데이터 마이닝 및 계산 생체 모델링과 같은 연구 분야가 성장할 수 있는 여지가 생겼다. 계산 생체 모델링은 생물학적 시스템의 컴퓨터 모델 및 시각적 시뮬레이션을 구축하는 것을 의미한다. 이를 통해 연구자들은 그러한 시스템이 다양한 환경에 어떻게 반응할지 예측할 수 있으며, 이는 시스템이 "외부 및 내부 교란에 대해 상태와 기능을 유지할 수 있는지"를 결정하는 데 유용하다. 현재 기술은 작은 생물학적 시스템에 초점을 맞추고 있지만, 연구자들은 더 큰 네트워크를 분석하고 모델링할 수 있는 접근 방식을 연구하고 있다. 대다수의 연구자들은 이것이 새로운 약물 및 유전자 치료법을 개발하는 현대 의학적 접근 방식에 필수적이라고 믿는다. 유용한 모델링 접근 방식은 Petri nets를 esyN과 같은 도구를 통해 사용하는 것이다.
마찬가지로 최근 수십 년 전까지 이론 생태학은 경험적 생태학자들이 사용하는 통계 모델과 분리된 해석적 모델을 주로 다루었다. 그러나 계산 방법은 시뮬레이션을 통해 생태학적 이론을 개발하는 데 도움이 되었으며, 생태학적 분석에서 계산통계 방법의 적용도 증가했다.
계산생물학 응용 분야
시스템 생물학은 세포 수준에서 전체 개체군에 이르는 다양한 생물학적 시스템 간의 상호 작용을 계산하여 창발적 속성을 발견하는 것을 목표로 한다. 이 과정은 일반적으로 세포 신호전달 및 대사경로 네트워크를 포함한다. 시스템 생물학은 종종 생물학적 모델링 및 그래프 이론의 계산 기술을 사용하여 세포 수준에서 이러한 복잡한 상호 작용을 연구한다.
계산생물학은 다음을 통해 진화생물학에 기여했다.
계산 유전체학은 세포와 생물의 유전체를 연구하는 것이다. 인간 유전체 프로젝트는 계산 유전체학의 한 예이다. 이 프로젝트는 전체 인간 유전체 서열을 데이터 세트로 만들려고 한다. 완전히 구현되면 의사들이 개별 환자의 유전체를 분석할 수 있게 될 것이다. 이는 개인의 기존 유전 패턴에 기반한 치료법을 처방하는 맞춤형 의학의 가능성을 열어준다. 연구자들은 동물, 식물, 세균 및 모든 다른 유형의 생명체의 유전체 서열을 분석하려고 한다.
계산생물학 응용 분야
유전체를 비교하는 주요 방법 중 하나는 서열 상동성이다. 상동성은 공통 조상에서 유래한 다른 유기체의 생물학적 구조와 뉴클레오타이드 서열을 연구하는 것이다. 연구에 따르면 새로 서열 분석된 원핵생물 유전체에 있는 유전자의 80~90%가 이 방식으로 식별될 수 있다고 한다.
서열 정렬은 생물학적 서열이나 유전자 간의 유사성을 비교하고 감지하는 또 다른 과정이다. 서열 정렬은 두 유전자의 최장 공통 부분 수열을 계산하거나 특정 질병의 변종을 비교하는 등 여러 생물정보학 응용 분야에서 유용하다.
계산 유전체학에서 아직 손대지 않은 프로젝트는 인간 유전체의 약 97%를 차지하는 유전자 간 영역의 분석이다. 연구자들은 계산 및 통계 방법의 개발과 ENCODE 및 후성유전체 지도 프로젝트와 같은 대규모 컨소시엄 프로젝트를 통해 인간 유전체의 비코딩 영역 기능을 이해하기 위해 노력하고 있다.
계산생물학 응용 분야
개별 유전자가 분자, 세포, 유기체 수준에서 생물학에 어떻게 기여하는지 이해하는 것을 유전자 온톨로지라고 한다. 유전자 온톨로지 컨소시엄의 사명은 분자 수준에서 더 큰 경로, 세포 및 유기체 수준 시스템에 이르는 생물학적 시스템의 최신, 포괄적, 계산 모델을 개발하는 것이다. 유전자 온톨로지 자원은 인간부터 세균에 이르는 다양한 유기체의 유전자(또는 더 정확하게는 유전자에 의해 생성되는 단백질 및 비코딩 RNA 분자) 기능에 대한 현재 과학 지식의 계산 표현을 제공한다.
3D 유전체학은 계산생물학의 한 분야로, 진핵세포 내 유전자의 조직 및 상호작용에 초점을 맞춘다. 3D 유전체 데이터를 수집하는 한 가지 방법은 유전체 구조 지도화 (GAM)를 통해서이다. GAM은 냉동절편법, 즉 핵에서 DNA를 검사하기 위해 스트립을 잘라내는 과정과 레이저 미세 절단을 결합하여 유전체의 염색질 및 DNA의 3D 거리를 측정한다. 핵 프로파일은 단순히 핵에서 가져온 이 스트립 또는 슬라이스이다. 각 핵 프로파일에는 특정 뉴클레오타이드 서열인 유전체 창이 포함된다. GAM은 세포 전체에서 복잡하고 다중 인핸서 염색질 접촉의 유전체 네트워크를 포착한다.
계산생물학 응용 분야
계산생물학은 관상동맥질환과 같은 질병의 바이오마커를 식별하는 데도 중요한 역할을 한다. 유전체학, 단백체학, 대사체학과 같은 다양한 '체학' 데이터를 통합함으로써 연구자들은 질병 진단, 예후 및 치료 전략에 도움이 되는 잠재적 바이오마커를 발견할 수 있다. 예를 들어, 대사체 분석은 심근 경색과 관상동맥질환을 구별할 수 있는 특정 대사산물을 식별하여 진단 정확도를 높였다.
계산 신경과학은 신경계의 정보 처리 속성 측면에서 뇌 기능을 연구하는 것이다. 신경과학의 하위 분야로, 신경학적 시스템의 특정 측면을 조사하기 위해 뇌를 모델링하려고 한다. 뇌 모델은 다음과 같다.
현실적인 뇌 모델: 이 모델은 뇌의 모든 측면을 나타내려고 하며, 세포 수준에서 가능한 한 많은 세부 사항을 포함한다. 현실적인 모델은 뇌에 대한 가장 많은 정보를 제공하지만, 에러 발생 가능성도 가장 크다. 뇌 모델의 변수가 많을수록 더 많은 에러가 발생할 가능성이 생긴다. 이 모델은 과학자들이 알지 못하는 세포 구조의 부분을 설명하지 않는다. 현실적인 뇌 모델은 계산량이 가장 많고 구현 비용도 가장 많이 든다.
계산생물학 응용 분야
이러한 계산의 속도를 높이기 위해 현재 사용되는 알고리즘과 데이터 구조를 개선하는 것이 계산 신경과학자들의 일이다.
계산 신경정신병학은 정신 질환에 관련된 뇌 메커니즘을 수학적 및 컴퓨터 지원 모델링을 사용하는 새로운 분야이다. 여러 이니셔티브는 계산 모델링이 정신 기능 및 역기능을 생성할 수 있는 신경 회로를 이해하는 데 중요한 기여임을 입증했다.
계산 약리학은 "특정 유전자형과 질병 간의 연관성을 찾고 약물 데이터를 스크리닝하기 위해 유전체 데이터의 효과를 연구하는 것"이다. 제약산업은 약물 데이터를 분석하는 방법의 변화를 요구한다. 약리학자들은 마이크로소프트 엑셀을 사용하여 약물의 효과와 관련된 화학 및 유전체 데이터를 비교할 수 있었다. 그러나 이 산업은 엑셀 장벽이라고 불리는 한계에 도달했다. 이는 스프레드시트에서 접근할 수 있는 셀의 수가 제한적이기 때문에 발생한다. 이러한 발전은 계산 약리학의 필요성을 초래했다. 과학자와 연구자들은 이러한 방대한 자료 집합을 분석하기 위한 계산 방법을 개발한다. 이를 통해 주목할 만한 데이터 포인트 간의 효율적인 비교가 가능하며, 더 정확한 약물을 개발할 수 있다.
계산생물학 응용 분야
분석가들은 주요 의약품이 특허로 인해 실패할 경우, 현재 시장에 있는 약물을 대체하기 위해 계산 생물학이 필요할 것으로 예상한다. 계산 생물학 박사 과정 학생들은 박사후 연구원 직위 대신 산업계 경력을 추구하도록 장려되고 있다. 이는 새로운 약물 생산에 필요한 대규모 데이터 세트를 분석할 수 있는 더 자격을 갖춘 분석가를 필요로 하는 주요 제약 회사의 직접적인 결과이다.
계산생물학은 새롭고 이전에 알려지지 않은 생명체의 징후를 발견하고 암 연구에서 중요한 역할을 한다. 이 분야는 RNA, DNA 및 단백질을 포함한 세포 과정의 대규모 측정을 포함하며, 이는 상당한 계산 문제를 야기한다. 이러한 문제를 극복하기 위해 생물학자들은 생물학적 데이터를 정확하게 측정하고 분석하기 위해 계산 도구에 의존한다. 암 연구에서 계산생물학은 종양 샘플의 복잡한 분석에 도움을 주어 연구자들이 종양을 특징짓고 다양한 세포 특성을 이해하는 새로운 방법을 개발할 수 있도록 한다. DNA, RNA 및 기타 생물학적 구조에서 수백만 개의 데이터 포인트를 포함하는 고처리량 측정은 암을 조기에 진단하고 암 발병에 기여하는 주요 요인을 이해하는 데 도움이 된다. 중점 분야는 암을 유발하는 결정적인 분자를 분석하고 인간 유전체가 종양 유발과 어떻게 관련되는지 이해하는 것이다.
계산독물학은 약물 발견 및 개발의 초기 단계에서 약물 후보 물질의 안전성과 잠재적 독성을 예측하는 데 사용되는 다학제 연구 분야이다.
계산생물학은 약물 발견 과정을 혁신하는 데 결정적인 역할을 해왔다. 계산 시스템 생물학적 접근 방식을 통합함으로써 연구자들은 복잡한 생물학적 시스템을 모델링하여 새로운 약물 표적 식별 및 약물 반응 예측을 용이하게 할 수 있다. 이러한 방법론은 유전체학, 단백체학 또는 대사체학 실험의 데이터를 사용하여 세포내 및 세포간 신호 전달 이벤트를 시뮬레이션할 수 있게 하여 약물 개발 파이프라인을 간소화하고 관련 비용을 줄인다.
게다가 계산생물학과 인공지능(AI)의 융합은 약물 설계를 더욱 가속화했다. AI 기반 모델은 방대한 데이터 세트를 분석하여 분자 행동을 예측하고, 선도 화합물을 최적화하며, 잠재적인 부작용을 예측하여 약물 발견의 효율성과 효과를 향상시킨다.
계산생물학 기술
계산생물학자들은 연구를 수행하기 위해 다양한 소프트웨어와 알고리즘을 사용한다.
비지도 학습은 레이블이 없는 데이터에서 패턴을 찾는 알고리즘 유형이다. 한 예는 K-평균 알고리즘으로, n개의 데이터 포인트를 k개의 클러스터로 분할하는 것을 목표로 하며, 각 데이터 포인트는 가장 가까운 평균을 가진 클러스터에 속한다. 또 다른 버전은 k-메도이드 알고리즘으로, 클러스터 중심 또는 클러스터 중심점을 선택할 때 세트 내의 데이터 포인트 중 하나를 선택하고 클러스터의 평균만을 선택하지 않는다.
알고리즘은 다음 단계를 따른다.
생물학에서의 한 가지 예는 유전체의 3D 매핑에 사용된다. 생쥐의 13번 염색체 HIST1 영역에 대한 정보는 Gene Expression Omnibus에서 수집된다. 이 정보에는 특정 유전체 영역에 나타나는 핵 프로파일에 대한 데이터가 포함되어 있다. 이 정보를 통해 자카드 거리를 사용하여 모든 유전자좌 간의 정규화된 거리를 찾을 수 있다.
계산생물학 기술
그래프 분석 또는 네트워크 분석은 서로 다른 객체 간의 연결을 나타내는 그래프를 연구하는 것이다. 그래프는 단백질-단백질 상호작용 네트워크, 조절 네트워크, 대사 및 생화학 네트워크 등 생물학의 모든 종류의 네트워크를 나타낼 수 있다. 이러한 네트워크를 분석하는 방법은 다양하다. 그 중 하나는 그래프에서 중심성을 보는 것이다. 그래프에서 중심성을 찾는 것은 노드에 그래프 내에서의 인기 또는 중심성에 대한 순위를 할당한다. 이는 어떤 노드가 가장 중요한지 찾는 데 유용할 수 있다. 예를 들어, 일정 기간 동안 유전자의 활동에 대한 데이터가 주어지면, 정도 중심성을 사용하여 네트워크 전체에서 어떤 유전자가 가장 활발하게 활동하는지, 또는 어떤 유전자가 네트워크 전체에서 다른 유전자와 가장 많이 상호 작용하는지 확인할 수 있다. 이는 특정 유전자가 네트워크에서 어떤 역할을 하는지 이해하는 데 기여한다.
그래프의 중심성을 계산하는 방법은 다양하며, 모두 다른 종류의 중심성 정보를 제공할 수 있다. 생물학에서 중심성을 찾는 것은 유전자 조절, 단백질 상호작용 및 대사 네트워크와 같은 다양한 상황에서 적용될 수 있다.
계산생물학 기술
지도 학습은 레이블이 지정된 데이터로부터 학습하여 레이블이 없는 미래 데이터에 레이블을 할당하는 방법을 학습하는 알고리즘 유형이다. 생물학에서 지도 학습은 범주화 방법을 알고 있는 데이터가 있고 더 많은 데이터를 해당 범주에 범주화하려는 경우에 유용할 수 있다.
계산생물학 기술
일반적인 지도 학습 알고리즘은 랜덤 포레스트로, 수많은 결정 트리를 사용하여 데이터 세트를 분류하도록 모델을 훈련시킨다. 랜덤 포레스트의 기초를 형성하는 결정 트리는 데이터의 알려진 특정 특징을 사용하여 데이터 세트를 분류하거나 레이블을 지정하는 것을 목표로 하는 구조이다. 이에 대한 실제 생물학적 예시는 개인의 유전 데이터를 사용하여 그 개인이 특정 질병이나 암에 걸릴 소인이 있는지 여부를 예측하는 것이다. 각 내부 노드에서 알고리즘은 데이터 세트에서 정확히 하나의 특징, 즉 이전 예시의 특정 유전자를 확인한 다음 결과에 따라 왼쪽 또는 오른쪽으로 분기한다. 그런 다음 각 리프 노드에서 결정 트리는 데이터 세트에 클래스 레이블을 할당한다. 따라서 실제로 알고리즘은 입력 데이터 세트에 따라 결정 트리를 통해 특정 루트-리프 경로를 따라 이동하며, 이는 해당 데이터 세트의 분류로 이어진다. 일반적으로 결정 트리는 예/아니오와 같이 이산적인 값을 취하는 대상 변수를 가지며, 이 경우 분류 트리라고 한다. 그러나 대상 변수가 연속적이면 회귀 트리라고 한다. 결정 트리를 구축하려면 먼저 훈련 세트를 사용하여 대상 변수의 가장 좋은 예측 변수인 특징을 식별하도록 훈련되어야 한다.
오픈 소스 소프트웨어는 모든 사람이 연구에서 개발된 소프트웨어에 접근하고 혜택을 받을 수 있는 계산생물학 플랫폼을 제공한다. PLOS는 오픈 소스 소프트웨어 사용에 대한 네 가지 주요 이유를 제시한다.
계산생물학 연구
계산생물학에 관련된 몇 가지 대규모 회의가 있다. 몇 가지 주목할 만한 예로는 분자 생물학을 위한 지능형 시스템, 유럽 계산 생물학 회의 및 계산 분자 생물학 연구가 있다.
계산생물학 전문 저널도 많이 있다. 몇 가지 주목할 만한 예로는 생물정보학 저널과 PLOS 계산 생물학이 있으며, 이는 계산생물학 분야에서 많은 주목할 만한 연구 프로젝트를 보유하고 있는 동료 검토 오픈 액세스 저널이다. 이들은 소프트웨어 리뷰, 오픈 소스 소프트웨어 튜토리얼을 제공하고 다가오는 계산생물학 회의에 대한 정보를 보여준다. 이 분야와 관련된 다른 저널로는 생물정보학, 생물학 및 의학의 컴퓨터, BMC 생물정보학, 네이처 메서드, 네이처 커뮤니케이션즈, 사이언티픽 리포츠, PLOS ONE 등이 있다.
계산생물학 관련 분야
계산생물학, 생물정보학 및 수리생물학은 모두 수학 및 정보과학과 같은 정량적 학문에서 파생된 생명과학에 대한 학제간 접근 방식이다. NIH는 계산/수리 생물학을 생물학의 이론 및 실험적 질문을 다루기 위한 계산/수학적 접근 방식의 사용으로, 생물정보학을 복잡한 생명과학 데이터를 이해하기 위한 정보과학의 적용으로 설명한다.
특히 NIH는 다음과 같이 정의한다.
계산생물학: 생물학적, 행동적, 사회적 시스템 연구를 위한 데이터 분석 및 이론적 방법, 수학적 모델링 및 계산 시뮬레이션 기술의 개발 및 적용.
생물정보학: 생물학적, 의학적, 행동적 또는 건강 데이터의 사용을 확장하기 위한 계산 도구 및 접근 방식의 연구, 개발 또는 적용(데이터 획득, 저장, 조직, 보관, 분석 또는 시각화를 포함).
계산생물학 관련 분야
각 분야는 다르지만, 그들의 접점에서 상당한 중복이 있을 수 있으며, 이 때문에 많은 사람들에게 생물정보학과 계산생물학은 서로 바꿔 쓸 수 있는 용어로 사용된다.
계산생물학(Computational biology)과 진화 연산(evolutionary computation)이라는 용어는 이름이 비슷하지만 혼동해서는 안 된다. 계산생물학은 생물학적 데이터를 모델링하고 분석하는 것과는 관련이 없다. 대신 진화 개념에 기반한 알고리즘을 만든다. 때로는 유전 알고리즘이라고도 불리는 이 분야의 연구는 계산생물학에 적용될 수 있다. 진화 연산이 본질적으로 계산생물학의 일부는 아니지만, 계산 진화 생물학은 그 하위 분야이다.
사라 브라이트만
사라 브라이트만(Sarah Brightman, 1960년 8월 14일~)은 영국의 가수, 싱어송라이터, 배우, 댄서, 음악가, 오케스트라 감독이다. 브라이트만은 오페라의 유령의 주연으로 유명해졌다. 또한 올림픽 주제가를 2번이나 불러서 올림픽 주제가 전문가수라고 하기도 하는데 1992년 바르셀로나올림픽 때, 호세 카레라스와 함께 폐막식에서 공식 올림픽 주제가 'Amigos para siempre'를 불렀고, 2008년 베이징 올림픽 개막식에서 올림픽 공식 주제가 'You and Me'라는 노래를 중국 가수 류환(劉歡)과 함께 불렀다. 1996년 안드레아 보첼리와 듀엣으로 불렀던 'Time to Say Goodbye'가 유명하다.
솔로 데뷔 이후 누적 음반 판매량은 2천6백만장에 달해, 그녀는 정통 클래식 성악가를 포함한 이제까지의 모든 소프라노 가수들 중 가장 많은 음반 판매고를 기록한 것으로 알려졌다. 이와 별도로, 1986년에 주연으로 참여한 뮤지컬 오페라의 유령 오리지널 사운드트랙은 25년간 전 세계적으로 4천만장 이상 판매되었다.
A열차로 가자
《A열차로 가자》(일본어: A列車で行こう)는 일본의 게임 개발사 아트딩크에서 1985년부터 개발한 철도 경영 시뮬레이션 게임 시리즈이다. 이후 미국에서도 맥시스를 통해 3편이 A-Train이라는 이름으로 발매되었다. 
A 열차로 가자 6까지는 게임 시리즈마다 A1, A2 식으로 숫자를 붙이다가 A 열차로 가자 HX부터는 A-Train HX, A-Train 8 식으로 "A-Train 숫자" 방식으로 붙인다. 가장 최근에 나온 작품은 A 열차로 가자 9 (A-Train 9) 다.
대한민국에서는 1991년 미국 맥시스사에서 영문화시켜 발매한 A 열차로 가자 3이 발매되었고, 이어서 1994년에 A 열차로 가자 4가 한국어 번역판으로 발매되었으나, 그 이후로는 정식으로 발매된 바가 없다.
하나마나송
하나마나송은 보니 엠(Bonny M.)의 노래 〈바하마 마마〉(Bahama Mama)를 원곡으로 가사만 《무한도전》의 진행자 캐릭터에 맞게 각색한 것으로, 〈알래스카 특집〉(2007년 2월 10일 방영)에서 박명수의 제안으로 진행된 ‘알래스카식 이름 만들기’ 중에 (현재와 같은 형태는 아니지만) 처음 선을 보였다.
이후 〈황금돼지해 특집〉(2007년 2월 24일 방영)에서 유재석과 노홍철이 출연한 뮤직 비디오가 공개되었고, ‘행사 하나마나’(2007년 4월 14일·5월 26일 방영)의 주요 레퍼토리로 사용되었다. 특히 두 번째 행사 하나마나에서는 안무가 엄태인이 안무를 제작했으며, 또 하하의 편곡으로 하하의 브레이크 댄스를 위한 비트가 추가되며 현재의 하나마나송의 형태를 이루었다.
하나마나송
하나마나송은 무한도전 내에서는 〈이영애 특집〉(2007년 5월 5일 방영) 등의 다른 녹화나 사석, 기타 무한도전 멤버가 초대된 자리에서도 불리며, 〈드라마 특집 - 로맨스〉(3월 10일·3월 17일·3월 24일·3월 31일 방영)와 〈무한여고〉(4월 28일 방영)에서 무한도전 멤버들의 휴대 전화 착신음으로 설정되어 있는 것이 알려지기도 했다. 〈무인도 특집〉(60회) 때에는 하나마나송이 필리핀어로 개사되기도 했다. 또 2007년 8월 행사 하나마나 1기와 2기에서 찜질방, 연세대학교 등에서 열린 적이 있으며 하하가 편곡하여 지금에 이르게 되었다. 2007년 12월 29일 〈무한도전 고맙습니다 콘서트〉에서 선보인 바도 있다.
그 외에도 시청자에게 많은 인기를 얻어 디지털 싱글로 발매되거나 노래방에 추가되는가 하면, 카라가 출연한 경남제약 레모나 광고에서 개사되어 불려 방송 외로 전파를 타기도 했다.
유전
유전(遺傳, 영어: heredity)은 부모의 유전형질이 자손에게 전달되는 것이다. 생물학적 유전이라고도 불린다. 무성 생식이나 유성 생식을 통해 자손 세포나 유기체는 부모의 유전 정보를 얻는다. 유전을 통해 개인 간의 변이가 축적될 수 있으며 자연 선택에 의해 종의 진화가 발생할 수 있다. 생물학에서 유전에 대한 연구는 유전학이다.
유전 개요
새롭게 태어나는 자식 세대는 부모로부터 유전형질을 물려받는다. 유전형질에는 홍채나 피부, 머리카락의 색 같은 것들부터 혈액형과 같은 특성, 혈우병과 같은 유전병 등이 있다.
생물의 유전 정보가 담겨 있는 것은 DNA이다. 원핵생물은 별도의 세포핵이 없어 세포질에 DNA가 부유하나, 진핵생물은 세포핵 내의 염색체에 DNA가 있다. 바이러스의 경우에는 RNA가 DNA의 역할을 대신하기도 한다.
생물은 세포의 분열 과정에서 DNA를 복제하여 자신의 유전 정보를 자손에게 넘겨주게 된다. 생물이 다음 세대를 재생산하는 생식에는 성별의 구분이 없는 무성생식과 암·수가 구분되는 유성생식이 있다. 무성생식은 체세포의 분열을 통해 유전형질이 전달되며, 유성생식은 암·수 각자의 감수분열에 의해 만들어지는 정자와 난자가 수정되어 새로운 개체로 발생한다. 결국 유전이란 생식을 통해 유전형질이 전달되는 것이다.
DNA 복제 과정에서 드물게 자식들이 부모의 유전자와 다른 유전자를 갖게 되는 돌연변이가 발생한다. 돌연변이는 대립형질의 발생과 진화의 원인이 된다.
유전 유전 기제
모든 유전 현상은 DNA 복제를 통한 유전형질의 전달을 기반으로 한다. 체세포 분열로 유전형질을 전달하는 생식인 무성생식에서는 자신의 DNA를 그대로 복제하여 자손에게 물려준다. 그러나, 유성생식에서는 유전자 재조합을 거쳐 대립형질을 섞은 후 감수분열을 통해 생식세포를 만들기 때문에 보다 복잡한 과정을 거친다.
유성생식이 이렇게 복잡한 과정을 거쳐 유전형질을 자식 세대로 물려주게끔 진화한 것의 이점을 설명하는 이론으로는 멀러의 깔쭉톱니 가설이 있다. 즉, 무성생식을 계속할 경우 해로운 돌연변이가 누적되어 결국 종의 생존에 악영향을 미칠 수 있다는 것이다.
유전자에 의해 전달되는 유전형질이 생물 발생의 모든 것을 결정하는 것은 아니다. 생물이 실제 발생하고 생장하면서 나타나는 특징인 발현형질은 유전형질 자체의 특징과 환경의 영향을 받는다.
유전 유전 기제
유전형질 자체의 특징으로 인한 것으로는 멘델의 유전법칙에서 정립된 우성과 열성이 대표적이다. 우성 유전인자와 열성 유전인자가 짝을 이룰 경우 우성 인자만이 발현특징으로 나타나고 열성 인자는 나타나지 않는다. 그러나 발현되지 않은 열성 인자 역시 다음 세대로 유전된다. 우성과 열성에는 멘델의 유전법칙과 같이 하나의 유전자 자리에 한 가지 유전인자만이 배치되어 독립의 법칙을 따르는 경우도 있으나, 한 유전자 자리에 다수의 유전인자가 선택적으로 들어서는 양적 형질 위치를 가질 수도 있다.
대표적인 양적 형질 위치에 따른 우성과 열성의 발현은 인간의 혈액형을 들 수 있다. ABO 혈액형에서는 A형 인자와 B형 인자가 같은 유전자 자리에 선택적으로 들어서는 우성이고 O형 인자는 열성이다. 그 결과 왼쪽의 표와 같이 양쪽 부모로부터 O형 인자를 물려받는 경우에만 O형 혈액형이 발현하고, 그렇지 않을 경우 AA와 AO는 모두 A형으로 BB와 BO는 모두 B형으로 AB는 AB형으로 발현한다.
유전 유전 기제
왼쪽의 표는 혈액형 발현의 우열만을 가리킬 뿐 실제 인구 분포에서의 혈액형을 뜻하지는 않는다. 실제 인구 분포에서의 혈액형은 지역 사회별로 특정 혈액형에 편향되는 경우가 있다. 예를 들어 혼혈이 아닌 페루의 원주민은 모두 O형 혈액형을 가지고 있다.
우성과 열성의 중간쯤 되는 것으로 불완전 우성(incomplete dominance)이 있다. 이는 유전자간의 우열관계가 일정하지 않아 중간 형질이 나타나거나, 다른 유전자의 영향을 받아 여러 가지 우성, 또는 열성의 형질이 나타나는 현상이다.
발현형질은 유전자의 특성뿐만 아니라 환경의 영향을 받는다. 대부분의 파충류는 별도의 성 염색체가 없어 알이 놓인 온도에 따라 암수로 발생한다. 거북은 대개 따뜻한 곳에 낳은 알이 암컷이 되고 응달의 알은 수컷이 된다. 미국산 악어는 반대로 따뜻한 곳의 알이 수컷이 된다.
포유류의 경우 X 염색체, Y 염색체와 같은 성 염색체에 의해 수정 단계에서 성별이 결정된다. 그러나 포유류 역시 샴 고양이의 온도 민감성 돌연변이와 같이 환경에 의해 발현형질이 달라질 수 있다.
유전 미토콘드리아
미토콘드리아는 세포 호흡에 필수적인 세포 소기관이다. 미토콘드리아는 세포가 필요로 하는 대부분의 ATP를 공급하며 세포안에서 생성되는 단백질 가운데 13 종은 미토콘드리아에 의해서 조절된다. 미토콘드리아에는 세포핵의 DNA와는 다른 별도의 DNA가 존재한다. 그런데 수정의 과정에서 정자는 세포핵에 있는 유전 정보만을 난자로 전달하고 다른 부분은 분해되어 버린다. 따라서 자식 세대에는 난자의 미토콘드리아만이 유전되고 정자에 있는 미토콘드리아는 전달되지 못하기 때문에, 결과적으로 미토콘드리아가 갖는 DNA는 모계를 통해서만 유전된다.
미토콘드리아의 모계 유전은 진화의 과정을 보다 단순하게 파악할 수 있게 해주기 때문에 진화인류학과 같은 학문에서는 인간의 진화를 역추적하기 위한 단서로서 사용된다.
한스 빙클러
한스 카를 알베르트 빙클러(독일어: Hans Karl Albert Winkler, 1877년 4월 23일~1945년 11월 22일)는 독일의 식물학자로서 1919년 설립된 함부르크 대학의 교수였다. 게놈(genom)이란 말을 1920년 함부르크 대학교의 식물학 교수 한스 빙클러가 만든 말로써 처음 만든 것으로 알려져 있다. 그의 글에는 “나는 종의 기초를 이루는 염색체 일배체 세트를 게놈이라고 표현할 것을 제안한다.”라고 되어 있다.
2. 분데스리가
2. 분데스리가(2. Bundesliga)는 독일 축구의 2부 리그이다. 분데스리가의 하부 리그이며 총 18개 팀이 참가한다.
2. 분데스리가 역사
1974년에 분데스리가의 2부 리그가 도입되었다. 북부와 남부의 2개의 리그에 소속된 40개의 클럽들이 분데스리가로 승격되기 위하여 경쟁을 하였다. 1981년에는 20개 클럽의 단일리그가 도입되었다. 1990년 동서독의 통일을 계기로 1991/92 시즌부터는 동독의 클럽들도 참가하기 시작하였다. 1992/93 시즌에는 24개의 클럽이 소속되어 있었지만 1994/95 시즌부터는 18개의 클럽이 소속되어 있다.
2004/05 시즌 동안, 2 분데스리가와 레기오날리가 경기에서 로베르트 호이처 심판이 승부 조작에 가담하였다는 사실이 발각되었고 결국 LR 알렌과 SV 바커 부르크하우젠이 재경기를 치르게 되었다.
2. 분데스리가 방식
1, 2위팀은 다음 시즌 분데스리가로 승격하며, 3위팀은 분데스리가의 16위팀과 승강 플레이오프를 벌여 승격이나 잔류가 결정된다.
반면에 17, 18위팀은 3. 리가로 강등되며, 16위팀은 3. 리가의 3위팀과 승강 플레이오프를 벌여 강등이나 잔류가 결정된다.
2. 분데스리가 선수 제한
2006-07 시즌부터 논EU 선수들에 대한 제한은 없어졌다. 대신 각 구단들은 독일 클럽의 유소년 시스템을 거쳐 올라온 8명의 선수들을 반드시 선수단에 포함시켜야 하며, 그 중 4명은 구단의 자체 유소년 시스템에서 배출한 선수여야 한다. 교체 선수 명단에는 9명까지 올릴 수 있으며, 그 중 5명까지 교체가 허용된다.
부처꽃과
부처꽃과(---科, 학명: Lythraceae 리트라케아이[*])는 도금양목의 과이다. 온 세계에 500~600 여 종이 분포하며, 대한민국에는 부처꽃, 좀부처꽃, 털부처꽃 등의 10여 종이 있다. 석류나무도 예전에는 독립된 석류나무과로 분류했으나, 최근에는 부처꽃과의 석류나무속으로 분류한다.
법학 교육
법학 교육(法學敎育)은 일반적으로 법조인 혹은 법률인이 되고자 하는 사람이나, 법학 학위를 어떤 소정의 목적(정치, 학술, 경영 등)에 이용하고자 하는 사람에 대한 교육을 말한다. 법학 교육은 다음과 같은 것들을 망라한다:
법학 교육 법학 교육 (일반론)
법학 교육은 개업 변호사로 활동하기 위한 자격을 주기 위한 교육 외에도, 학술적 학위 등을 위한 교육을 망라한다.
미국 등을 제외한 여러 나라에서는 법학 학위는 학부 레벨의 학위이다. 이러한 나라들을 제외한 나라들에서는 국가 고시를 거치면 변호사가 될 수 있는 자격이 주어진다. 그러한 나라들에서는, 법학 대학원 교육은, 일반적으로, 학술적 학위 경력을 쌓아나가기 위한 출발점 역할을 한다든지, 법의 한 전문적인 분야의 전문가가 되기 위한 출발점 역할을 한다.
독일 축구 리그 시스템
독일 축구 리그 시스템은 독일의 축구 리그를 구성하는 기본 구조로 2016-17 시즌을 기준으로 2,235개 리그의 3만 1,645개 팀을 보유하고 있으며, 모든 리그가 승강제에 따라 연결되는 독일 축구 연맹의 축구 리그 시스템을 말한다. 상위  3단계의 프로리그는 각각 1개의 리그로 구성된다. 그 아래, 세미 프로과 아마추어 리그 단계는 점진적으로 더 수평적인 구조를 가지며, 각 구조는 점점 지리적 영역으로 나누어진 지역 리그로 존재한다. 매 시즌이 끝날 때마다 각 리그의 최상위권 팀은 상위 리그로 진출할 수 있는 반면, 최하위권 팀은 하위리그로 강등된다. 따라서 이론상으로는 최하위 지역 아마추어 클럽이라도 리그의 정상에 올라 독일 축구 챔피언이 될 가능성이 있다. 각 부서 간에 승격과 강등되는 팀의 수는 다양하며, 상위 리그로의 승격은 구단 시설과 재정이 차지하는 비중이 크다.
독일 축구 리그 시스템 구조
독일 축구 리그 시스템은 독일 축구 연맹(DFB)과 프로 리그 단체인 독일 풋볼 리그(DFL)의 관장하에 5개의 지역 협회와 21개의 주 협회가 각각 주관한다.
리그 구조는 2012-13시즌 (2015-16년 이후 약간의 변화가 있었다.) 이후 이 형태로 구성되었으며, 지금까지 DFB가 운영하는 3개의 프로 단일 리그와 5개 지역 협회인 노르트(북부), 노르도스트(북동부), 베스트(서부), 쥐트(남부), 쥐트베스트(남서부)의 주관하에 21개의 주 협회에 의해 운영되는 비프로 축구 리그로 구성되어 있다.
시스템상 1단계인 최상위 리그의 분데스리가와 2단계인 2. 분데스리가는 둘 다 DFL이 조직했다. 3단계의 3. 리가는 DFB가 직접 주관하는 가장 낮은 단계의 리그이다.
독일 축구 리그 시스템 구조
4단계의 지역 리그는 5개의 지역 리그로 나뉘는데, 이들은 일반적으로 DFB의 5개 지역 협회 중 1개 또는 2개에 의해 운영된다. 4단계의 리그는 독일 내 여러 주가 속한 권역별 지역 리그로 각 리그가 각 지역 협회의 주관하에 운영되는 것과 달리 4단계에 속한 바이에른주 지역 리그는 바이에른주 단독으로 소속되며, 남부 지역 협회 소속인 바이에른주 축구 협회가 직접 자신의 관할로서 독립적으로 운영한다.
5단계부터는 순수 아마추어 리그로 일반적으로 21개 주 협회에 의해 관리된다. 북동 독일 축구 협회와 남서부 지역 축구 협회의 경우, 두 지역 협회는 여전히 지역 협회의 관할하에 5단계 리그를 운영하며 지역 협회 산하인 주 협회 리그는 6단계부터 시작된다.
각 단계의 승격 및 강등팀 수는 2016-17 시즌 이후 적용된 현재의 유효한 승강제 규칙에 따라 오직 리그에서의 승무패로 결정된다. 한 시즌이 여러 시즌 동안 진행되는 경우 승강은 각 시즌에 대한 세부 규칙이 적용된다. 시즌 종료 후, 승격 자격을 갖춘 팀이 승격을 포기하거나 재정적 이유로 승격을 거부하면 차순위의 팀이 상위 리그로 승격한다. 또한 일정 자격을 갖춘 팀이 다음 시즌 리그에 소속되지 않거나 시즌 참가 권리를 포기하는 경우, 일반적으로 강등팀 중 최상위 팀이 다음 시즌에 강등되지 않고 잔류한다.
마이클 캐릭
마이클 애드리언 캐릭(영어: Michael Adrian Carrick, 1981년 7월 28일 ~ )은 잉글랜드의 축구 선수 출신 축구 감독으로, 최근 미들즈브러의 감독이었다. 현역 시절 포지션은 중앙 미드필더, 센터백이었다.
마이클 캐릭 유년기
보이즈 클럽의 16세 이하 팀에서 뛸 때, 잉글랜드 유소년 클럽(England Boy's clube side) 팀의 주장을 맡기도 하였다. 학창 시절에는, 마이클 캐릭은 공격수 포지션에서 축구를 하였다. 웨스트햄에 가서야 미드필더로서 뛰기 시작한 것이었다.
마이클 캐릭 클럽 경력
마이클 캐릭은 월센드 중학교, 번사이드 커뮤니티 고등학교(Burnside Community High School)에 다녔다. 1997년에는 (영국의 만 14-16세의 학생들이 보는 자격 시험인) GCSE 시험을 쳤다. 여러 팀으로부터의 스카웃 접촉이 있었다. 월센드 지역 출신의 북동부 스카우트들인 데이브 무니와 빌 깁스에 의해 웨스트햄 유나이티드로 스카우트되었다. 이들 스카우트들은 월센드 유소년 클럽 시절부터 캐릭을 눈여겨 보고 있었다.
1998년, 웨스트햄 유나이티드 유소년 팀에서 캐릭은 프로 선수 생활을 시작하였다. 캐릭은 이 곳의 유소년 축구 학교(youth academy)에 속했다.  1998-99 시즌에는 FA 유스 컵 결승전에 진출하였으며, 이 경기에서 동료이자 떠오르는 스타였던 조 콜과 합작해, 팀의 9-0 승리를 이끌어냈다. 마이클 캐릭은 이 경기에서 코번트리 시티를 상대로 2골을 뽑아내었다.
마이클 캐릭 클럽 경력
1999년 8월, 프래포드 시티 FC와의 경기(3-0 승)에서 리오 퍼디낸드의 교체 선수로 나가서, 마이클 캐릭은 첫 성인 무대 데뷔를 기록했다. 이 시즌에서 캐릭은 두번의 임대를 기록했다. 스윈던 타운에서 몇 개월, 버밍엄 시티에서 몇 개월을 임대 선수로 보냈고, 웨스트 햄에서도 몇 경기에 뛰었다. 2000-01 시즌이 되자 마이클 캐릭은 웨스트 햄 FC에서 풀 시즌을 뛰면서 그의 진가를 드러내기 시작한다. PFA 올해의 젊은 선수상의 후보에 오르기도 하였다. (그 해 리버풀 FC의 스티븐 제라드가 그 상을 탔다.)
2002-03 시즌은 마이클 캐릭에게 있어서, 악몽 같은 시즌이었다. 마이클 캐릭은 부상에 시달렸고, 팀인 웨스트 햄은 시즌 종료 후 프리미어 리그에서 강등되어버렸다. 마이클 캐릭은 클럽에 남기로 결정하였고, 다음 해 시즌인 2003-04 시즌에서 챔피언십리그에서 계속하여 뛰었다. 당시 프리미어리그의 다른 여러 팀들이 캐릭에 관심을 보였다. 포츠머스 FC, 아스널 FC, 토트넘 홋스퍼 FC 등이었다. 아스널이 거의 계약을 성사시켰다는 소문이 돌았으나, 파트리크 비에라가 아스널에 잔류하기로 결정하자, 이 일은 없었던 것이 되었다.
마이클 캐릭 클럽 경력
2004-05 시즌이 시작하기 전, 1부 리그로의 트레이드 움직임이 활발하던 가운데, 약 275만 파운드(£)에 마이클 캐릭은 토트넘 홋스퍼로 이적하였다. 다음 두 시즌 동안 마이클 캐릭은 토트넘 홋스퍼에 많은 공헌을 하였다. 토트넘 홋스퍼는 이 새로 영입한 감독 뿐만 아니라 이 새로 영입한 선수의 덕을 톡톡히 보았다. 홋스퍼의 감독 마르틴 욜의 지도 하에, 캐릭은 2004-05 및 2005-06 시즌 맹활약을 펼치며 명성을 높여 갔다. 이름이 높아지자, 결국 2006년 7월에 이르러 맨체스터가 그를 영입한다.
2006년 7월 31일, 마이클 캐릭은 맨체스터 유나이티드 FC로 이적하였다. 맨체스터 유나이티드는 처음에 1000만 파운드(£)를 제시하였으나 거절하였다. 기본 보수 1400만 파운드(£)에, 팀에서의 활약 여부에 따라 추가적으로 1860만 파운드(£)를 주는 조건에 양자는 합의하였다. 이로써 캐릭은 잠정적으로 맨체스터 유나이티드에서 5번째로 몸값이 비싼 선수가 되었다.
캐릭은 맨유의 전임 주장 로이 킨이 달았던, 등번호 16번을 달고 맨유에서 뛰고 있다.
마이클 캐릭 클럽 경력
그는 2006년 8월 23일 맨유에서의 데뷔전을 치렀다. 찰턴 애슬레틱 FC와의 원정경기에서 교체선수로 투입된 것이었는데, 이 경기에서 팀은 3-0으로 이겼다. 암스테르담 토너먼트에서 FC 포르투(Porto)와의 경기에서 부상을 당했던 바 있었다. 그는 비카라지 로드(Vicarage road)에서 열린 왓퍼드 FC(Watford)와의 경기에서 첫 선발 선수 출장을 기록하였다. 이 경기에서 맨유가 2-1로 이겼다.
마이클 캐릭은 2006-07 시즌에는 거의 선발 선수로 출장하였다. 그는 12월에 잠깐 부상을 당하기도 했었는데, 이때 그의 중앙 미드필더로서의 "저지선"(holding) 역할은 잠깐 존 오셰이나 대런 플레처가 대신하였다.
캐릭은 2007년 1월 13일 맨유에서의 첫 골을 기록하였다. 올드 트래퍼드에서 열린 애스턴 빌라와의 경기였는데, 3-1로 이긴 경기에서 그가 기록한 골은 맨유의 두 번째 골이었다.
마이클 캐릭 클럽 경력
2007년 4월 10일 캐릭은 올드 트래퍼드에서 열린 UEFA 챔피언스리그 AS 로마와의 준준결승에서 맨유가 7-1로 승리할 때 두 개의 중거리 오른발 슛을 골로 성공시켰다. 그가 골을 넣음으로서 맨유가 득점을 시작한 것이었는데, 이 경기에서 이긴 맨유는 준결승에 진출하였다.
2007-08 시즌, 오언 하그리브스가 영입되자, 캐릭 스스로도 그가 이제 확실한 주전 선수이지 않음을 시인하였다.
2007년 캐릭의 부상이 다시 도졌다. UEFA 챔피언스리그 AS 로마와의 경기에서 팔꿈치에 골절을 당한 것이었다. 그는 2007년 11월 3일, 아스널 FC와의 경기에서 안데르송과 교체 투입되며 프리미어리그에 복귀하였다. 이후 잦은 부상으로 몇몇 경기만을 소화하게 된 하그리브스를 제치고 맨체스터 유나이티드의 확고한 주전 선수가 되었다. 그는 시즌 내내 꾸준한 활약으로 팀을 리그와 챔피언스리그 우승의 '더블'의 달성에 공을 세웠다.
2008-09 시즌에는 초반에 발목 부상으로 결장했으나 복귀 후에는 꾸준한 플레이로 그의 영향력은 굳건함을 보여주고 있으며, 2009년 5월 13일 위건 애슬레틱 FC와의 경기에서는 결승골을 터뜨리기도 하였다.
마이클 캐릭 클럽 경력
그는 2009-10 시즌에는 최악의 출발을 하였다. 그는 번리 FC와의 2라운드에서 크리스티아누 호날두가 떠난 이후 PK 키커가 되었으나 실축하였고 맨유는 로비 블레이크에게 결승골을 허용하여 승격팀에게 패배하는 굴욕을 맛봤다.
그는 그 후부터 폴 스콜스와 안데르손에게 주전경쟁에서 밀리며 UEFA 챔피언스리그 조별예선 경기나 칼링컵 경기에서만 주로 출전하였고 리그 전반기에서도 선발출전도 거의 하지 못했으며 주로 교체로만 출전하는 모습을 보였다.
그는 12월 6일 웨스트 햄 유나이티드 FC의 경기에서는 맨유의 수비진이 붕괴되자 센터백으로 나서기도 하였고 그 이후에도 VfL 볼프스부르크, 울버햄튼 원더러스 FC, 풀럼 FC와의 경기에서도 센터백으로 출전하였다.그는 후반기에는 경기력이 살아나는 모습을 보였고 안데르손이 부상을 당하자 다시 주전으로 도약하였으나 막판에는 다시 주전에서 밀리고 말았다.
마이클 캐릭 클럽 경력
2010-11 시즌에 캐릭은 부상으로 발렌시아 FC와의 챔피언스리그에서 복귀전을 가졌다.
그러나 그는 잘 중용받지 못하였고 에버턴 FC의 잭 로드웰, 토트넘 핫스퍼의 가레스 베일과 트레이드설이 나오며 위기를 맞기도 했으나 폴 스콜스의 부상과 안데르손의 독감으로 인한 결장을 틈타 다시 주전으로 복귀하여 좋은 모습을 보이고 있다.
캐릭은 3월 초에 맨유와 3년 재계약에 합의하였다. 이후 중요한 경기마다 빠짐없이 선발로 출전하였고 팀을 리그 우승과 챔피언스리그 결승에 올려놓는데 큰 공헌을 하였다.
마이클 캐릭 클럽 경력
2011-12 시즌에 캐릭의 위상은 지난 시즌 초반과 별반 다를 바가 없었다.
특히 어린 신예 미드필더인 톰 클레버리가 은퇴를 선언한 폴 스콜스의 후계자로 나타나 좋은 활약상을 보여주었고 안데르손이 그의 파트너로 좋은 활약을 하자 그에게 돌아가는 기회는 자연적으로 줄어들게 되었다.
또한 지난 시즌 부상으로 이탈한 대런 플레처까지 복귀하자 캐릭의 자리는 완전히 사라진것처럼 보였다.
그러나 클레버리와 안데르손이 부상으로 아웃되고 플레처가 대장염으로 빠지게 되자 캐릭은 자연스럽게 중용받았으며 다시 주전 미드필더로 뛰기 시작했다. 특히 QPR 원정 경기에서 환상적인 골을 넣었으며 팀의 센터백들이 부상으로 빠지자 센터백 역할까지 무난하게 소화했다.
팀의 미드필더 자원 부족으로 은퇴를 선언했던 스콜스가 다시 복귀하자 캐릭은 스콜스의 파트너로 좋은 활약을 선보였다. 캐릭은 스콜스가 선발 복귀전을 가진 볼튼 원더러스 FC전에서 후반전에 자신의 리그 2호골을 기록하였다.
이후에도 꾸준한 활약상으로 굳건한 주전으로 자리를 잡았다.