생물학 데이터베이스

생물학 데이터베이스(Biological database)는 과학 실험, 출판된 문헌, 고처리량 실험 기술 및 전산 분석으로부터 수집된 생물학 분야의 라이브러리이다. 여기에는 유전체학, 단백체학, 대사체학, 마이크로어레이 유전자 발현 및 계통학을 포함한 연구 분야의 정보가 포함되어 있다. 생물학 데이터베이스에 포함된 정보에는 유전자 기능, 구조, 위치(세포 및 염색체), 돌연변이의 임상적 효과뿐만 아니라 생물학적 서열 및 구조의 유사성이 포함된다.

생물학 데이터베이스는 수집하는 데이터 유형에 따라 분류할 수 있다(아래 참조). 크게 분자 데이터베이스(서열, 분자 등), 기능 데이터베이스(생리학, 효소 활동, 표현형, 생태학 등), 분류 데이터베이스(종 및 기타 분류 단계), 이미지 및 기타 미디어, 또는 표본(박물관 소장품 등)이 있다.

데이터베이스는 생체분자의 구조와 상호작용부터 유기체의 전체 물질대사에 이르기까지 수많은 생물학적 현상을 분석하고 설명하는 데 과학자들을 돕는 중요한 도구이며, 종 (생물학)의 진화를 이해하는 데에도 중요하다. 이 지식은 질병 퇴치, 의약품 개발 지원, 특정 유전 질환 예측, 생명 역사에서 종 간의 기본 관계 발견을 돕는다.

 기술적 기반과 이론적 개념 
컴퓨터 과학의 관계형 데이터베이스 개념과 전자 도서관의 정보 검색 개념은 생물학 데이터베이스를 이해하는 데 중요하다. 생물학 데이터베이스 설계, 개발 및 장기 관리는 생물정보학 분야의 핵심 영역이다. 데이터 내용은 유전자 서열, 텍스트 설명, 속성 및 온톨로지 분류, 인용 및 표 형식 데이터를 포함한다. 이들은 종종 반-정형 데이터로 설명되며, 테이블, 키 구분 기록 및 XML 구조로 표현될 수 있다.

 접근 

대부분의 생물학 데이터베이스는 사용자가 온라인으로 데이터를 검색할 수 있도록 데이터를 구성하는 웹사이트를 통해 접근 가능하다. 또한 기본 데이터는 일반적으로 다양한 형식으로 다운로드할 수 있다. 생물학 데이터는 여러 형식으로 제공된다. 이러한 형식에는 텍스트, 서열 데이터, 단백질 구조 및 링크가 포함된다. 이들 각각은 특정 출처에서 찾을 수 있다. 예를 들어:
 텍스트 형식은 펍메드와 OMIM에서 제공된다.
 서열 데이터는 DNA의 경우 GenBank, 단백질의 경우 유니프롯에서 제공된다.
 단백질 구조는 PDB, SCOP, CATH에서 제공된다.

 문제점 및 과제 

생물학적 지식은 수많은 데이터베이스에 분산되어 있다. 이로 인해 정보의 일관성을 확보하기가 때때로 어려워진다. 예를 들어, 동일한 종에 대해 다른 이름이 사용되거나 다른 데이터 형식이 사용되는 경우이다. 결과적으로 상호 운용성은 정보 교환에 있어 끊임없는 도전 과제이다. 예를 들어, DNA 서열 데이터베이스가 DNA 서열과 함께 종의 이름을 저장하는 경우, 해당 종의 이름이 변경되면 다른 이름을 사용할 수 있는 다른 데이터베이스와의 링크가 끊어질 수 있다. 통합 생물정보학은 통합된 접근 방식을 제공하여 이 문제를 해결하려는 한 분야이다. 한 가지 해결책은 생물학 데이터베이스가 접근 번호를 사용하여 다른 데이터베이스와 상호참조하여 관련 지식을 연결하는 방식이다(예: 종 이름이 변경되더라도 접근 번호는 동일하게 유지되도록). 중복성 또한 문제이다. 많은 데이터베이스가 동일한 정보를 저장해야 하기 때문이다. 예를 들어, 단백질 구조 데이터베이스에는 해당 단백질의 서열, 그리고 해당 서열 및 서지 정보도 포함된다.

 모델 생물 데이터베이스 

일부 종, 주로 연구에 자주 사용되는 종(모델 생물)에 대한 종별 데이터베이스가 있다. 예를 들어, EcoCyc는 대장균 데이터베이스이다. 다른 인기 있는 모델 생물 데이터베이스에는 실험실 쥐인 생쥐(Mus musculus)를 위한 생쥐 유전체 정보, 랫서스(Rattus)를 위한 랫 유전체 데이터베이스, 제브라피시(Danio Rerio)를 위한 ZFIN, 분열 효모인 분열 효모(Schizosaccharomyces pombe)를 위한 폼베이스, 초파리(Drosophila)를 위한 플라이베이스, 선충인 예쁜꼬마선충과 Caenorhabditis briggsae를 위한 웜베이스, 열대성 제노푸스와 아프리카발톱개구리 개구리를 위한 제노베이스가 있다.

 생물다양성 및 종 데이터베이스 

수많은 데이터베이스가 지구상의 생명 다양성을 문서화하려고 시도한다. 대표적인 예는 Species 2000과 통합분류정보시스템(Integrated Taxonomic Information System)이 2001년에 처음 만든 생명의 카탈로그이다. 생명의 카탈로그는 전 세계에서 현재 인정되는 모든 종의 분류학적 분류를 문서화하는 것을 목표로 하는 협력 프로젝트이다. 생명의 카탈로그는 연구원과 정책 입안자가 참조할 수 있는 통합되고 일관된 데이터베이스를 제공한다. 생명의 카탈로그는 소나무 데이터베이스, ICTV MSL(바이러스용), 렙인덱스(나비 및 나방용)와 같은 다른 출처의 최신 데이터 세트를 관리한다. 2022년 5월 기준, 생명의 카탈로그는 총 165개의 데이터베이스를 활용한다. 생명의 카탈로그 운영 비용은 세계생물다양성정보기구, 일리노이 자연사 연구소, 나투랄리스 생물다양성 센터, 스미스소니언 협회에서 지불한다.

일부 생물학 데이터베이스는 다양한 종의 지리적 분포도 문서화한다. 쌍다이(Shuang Dai) 외 연구진은 중국 내 1,371종 조류의 공간/지리적 분포를 문서화하기 위한 새로운 다중 출처 데이터베이스를 구축했는데, 이는 기존 데이터베이스가 많은 종에 대한 공간 분포 데이터가 심각하게 부족했기 때문이다. 이 새로운 데이터베이스의 출처는 책, 문헌, GPS 추적, 온라인 웹페이지 데이터 등을 포함했다. 이 새로운 데이터베이스는 각 종에 대한 분류, 분포, 종 정보 및 데이터 출처를 보여주었다. 조류 공간 분포 데이터베이스가 완성된 후, 중국에 알려진 종의 61%가 이전에 알려진 지역을 넘어 분포하는 것으로 밝혀졌다.

 의료 데이터베이스 
의료 데이터베이스는 생의학 데이터 자원의 특별한 경우이며 펍메드와 같은 서지 자료부터 AI 기반 진단 소프트웨어 개발을 위한 이미지 데이터베이스에 이르기까지 다양할 수 있다. 예를 들어, 그러한 이미지 데이터베이스 중 하나는 상처 모니터링 알고리즘 개발을 돕는 것을 목표로 개발되었다. 79명의 환자 방문에서 188개 이상의 다중 모드 이미지 세트가 큐레이션되었으며, 여기에는 사진, 열화상 이미지, 3D 메시 깊이 맵이 포함되었다. 상처 윤곽은 수동으로 그려져 사진 데이터 세트에 추가되었다. 이 데이터베이스는 만성 상처 데이터베이스 웹사이트에서 다운로드할 수 있는 WoundsDB라는 프로그램 형태로 공개되었다.

 Nucleic Acids Research 데이터베이스 특집호 
생물학 데이터베이스를 찾는 중요한 자료는 학술지 핵산 연구 (NAR)의 연례 특별호이다. NAR의 데이터베이스 특집호는 무료로 이용 가능하며, 많은 공개 생물학 데이터베이스를 분류한다. 이 특집호의 동반 데이터베이스인 온라인 분자생물학 데이터베이스 컬렉션은 1,380개의 온라인 데이터베이스를 나열한다. MetaBase 및 Bioinformatics Links Collection과 같은 다른 데이터베이스 컬렉션도 존재한다.

 같이 보기 
 바이오뱅크
 생물학 데이터
 화학 데이터베이스
 사멸 도메인 데이터베이스
 EBI
 유전자 질병 데이터베이스
 통합 생물정보학
 생물학 데이터베이스 목록
 모델 생물 데이터베이스
 미국 국립생물공학정보센터
 펍메드 (생의학 문헌 데이터베이스)

 각주 

 외부 링크 
 생물학 데이터베이스의 대화형 목록, 범주별로 분류, 핵산 연구, 2010
 DBD: 생물학 데이터베이스 데이터베이스
 Biosharing (생물학 데이터베이스 데이터베이스)
 만성 상처 데이터베이스 WoundsDB
 생명의 카탈로그 생명의 카탈로그