유전체 내에는 기능성 유전체 변이(Functional genomic variant)라고 불리는 개체 간 표현형 다양성을 유발하는 유전체 변이들이 존재한다. 그러한 기능성 유전체 변이 확인 및 그들의 생물학적 표현형 다양성 유발 기작 해독은 각 유전체 지역의 기능을 밝히고 이해함에 있어 필수적이다. 돼지의 경우 수많은 종내 표현형 다양성과 관련된 수많은 기능성 유전체 변이들을 가지고 있어 기능성 유전체 변이 연구에 중요한 모델 동물 중 하나이다. 그러나 그 돼지 종내 다양한 표현형질의 대부분은 수많은 기능성 유전체 변이들이 복합적으로 영향을 줌으로써 나타난 형질들이다. 이에 아직까지도 각 표현형과 관련된 기능성 유전체 변이 및 그들의 다양성 유발 기작이 온전히 밝혀지지 않은 실정이다.
이에 단기간에 많은 유전체 변이에 대한 정확한 분석이 가능한 생물정보학 방법론을 이용하여 돼지 종에 대한 기능성 유전체 변이 연구를 효율적으로 수행하였다. 여기서는 독특한 표현 형질을 가진 서로 다른 타입의 두 돼지에 대해 기능성 유전체 변이 연구를 수행하였다. 챕터 2는 독특한 육질을 가진 난축맛돈에 대한 분석 결과를 소개한다. 해당 분석에서는 난축맛돈 품종의 고품질 유전체 어셈블리(Genome assembly)를 복원한 뒤 이를 이용한 변이 분석을 통해 수많은 크기가 크고 복잡한 구조 변이(Structural variants)를 성공적으로 확인하였다. 다른 돼지 품종들의 변이와의 비교를 통해 확인된 구조 변이 중 특이 육질과 관련된 기능성 구조 변이만을 선별하였으며, 다중오믹스 데이터를 이용한 변이 기능 분석은 그 기능성 구조 변이들과 특이 육질 형질 간의 관계를 확인 가능하게 하였다. 챕터 3에서는 공통된 작은 몸집이라는 특징을 보이는 서로 다른 미니돼지 품종들에 대한 기능성 유전체 변이 분석 결과를 소개한다. 다양한 돼지 품종 간 단일 염기 다형성 변이 (Single nucleotide polymorphism; SNP) 비교 분석을 통해 미니돼지 품종별로 몸의 크기 감소에 관여한 기능성 단일 염기 다형성 변이들이 상당히 다르며, 그 변이들의 몸집 크기 변화 유발 기작 역시 상당한 차이가 있음을 확인하였다. 그러한 품종 간 기능성 변이들의 차이에도 불구하고, 모든 미니돼지 품종에서 공통적으로 기능성 변이들에 영향을 받는 소수의 유전자가 확인되었다. 다양한 돼지 품종의 유전자 발현 데이터를 통해 그러한 유전자의 발현에 대한 주변 기능성 변이들의 영향 또한 다양함을 확인하였다.
하지만 기능성 유전체 변이 분석을 위한 생물정보학 방법론의 발전에도 불구하고 이러한 기능성 유전체 변이의 생물학적 표현형 다양성 유발 기작을 정확하게 해독하는 것은 여전히 어렵다. 특히, 고품질의 유전체가 축적됨에 따라 보다 많고 정확한 유전체 정보를 확보할 수 있게 되었다. 하지만 현재의 생물정보학 방법론들은 그러한 유전체 정보를 온전히 이용하여 기능성 유전체 변이 연구를 수행하지 못하고 있다. 이를 해결하기 위해 새로운 방법론들이 추가 개발되었다.
챕터 4에서는 그 중 하나인 SHERLOG이라는 프로그램을 소개한다. SHERLOG은 종 분화로 인해 발생한 신터니 관계 뿐만 아니라 유전체 복제로 인해 발생한 신터니 관계까지 탐색이 가능하다. 특히, 해당 프로그램에서 활용된 방향식 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph; DAG) 알고리즘은 한 지역내 다양한 신터니 관계를 효율적으로 탐색할 수 있게 할 뿐만 아니라 비교 기준으로 사용되는 유전체에 대한 신터니 관계 탐색 결과의 편향성을 줄여준다. 또한 해당 프로그램은 신터니 관계 탐색 결과를 서로 다른 두 수준으로 계층화시킴으로써 후속 신터니 관계 기반 분석들이 필요한 적정 수준의 신터니 관계 정보만을 이용하여 효율적으로 수행될 수 있게 한다. 챕터 5에서는 서로 다른 유전체 간의 다중오믹스 비교 분석 수행이 가능한 myOmicsPortal이라는 웹 어플리케이션을 소개한다. myOmicsPortal은 서로 다른 유전체의 입력 오믹스 데이터를 비교하는 명령 줄 인터페이스(Command line interface)와 그 입력 오믹스 데이터와 비교 결과물을 시각화하는 웹 인터페이스로 구성되어있다. 해당 인터페이스들은 다양한 타입의 오믹스 데이터 분석에 적용 가능하도록 구현되어 극대화된 다중오믹스 비교 분석 수행 능력을 제공한다.
정리하면, 서로 다른 두 돼지 품종에 대한 변이 분석을 통하여 다양한 표현형과 관련된 기능성 유전체 변이들을 발굴하였으며, 그 중에는 이번 연구를 통해 새롭게 밝혀진 후보 기능성 유전체 변이들도 확인되었다. 또한 동일한 표현형에 대해서도 품종 간에 서로 다른 기능성 유전체 변이들이 존재할 수도 있음을 확인하였다. 이러한 발견들은 기능성 유전체 변이에 대한 후속 연구의 중요 연구 자원으로써 활용될 것이다. 더불어 기존 기능성 유전체 변이 분석의 한계를 해결하기 위한 새로운 방향성을 제시하는 프로그램들도 새로이 개발하였다. 해당 프로그램들은 고품질의 유전체 데이터를 온전히 이용하여 기능성 유전체 변이에 대한 해독 연구를 가능하게 한다. 이를 통해 보다 효율적이고 정확한 기능성 유전체 변이 연구가 가능할 것으로 예상된다. 뿐만 아니라 본 논문에서 소개된 새로운 발견들 및 프로그램들의 통합은 유전체 기능에 대한 우리의 이해를 한층 더 높여줄 것으로 기대된다.