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Regulation of Centromeric Chromatin and CENP-A Loading by Mis18α
학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 생명과학부, 2012. 8. 백성희.국문초록 / ABSTACT IN KOREAN
Mis18α는 염색체의 분리를 조절하는 Mis18 복합체중 하나이다. Mis18 복합체는 세포의 분열기 후반부와 이른 G1기 동안에 동원체에 위치하며, 히스톤 단백질 변이체중 하나인 CENP-A의 동원체 이동을, 단백질 상호간의 결합 없이 조정한다고 알려져 있다. 비록 이러한 Mis18α의 라이선싱이나 프라이밍 기능이 세포 분열기에 동원체의 유지에 중요하지만, 그 메커니즘은 대부분 알려지지 않았다. 이에, 본 연구에서는 Mis18α 유전자의 결손 생쥐를 이용하여 개체 발달과정에 있어서 Mis18α의 생리학적 역할을 조사하고, CENP-A 단백질이 동원체로 침착하는 과정을 조절하는 Mis18α의 메커니즘을 확인하였다.
Mis18α 유전자 결손 생쥐는 세포자멸사에 의해 초기 배아 발달과정에서 사멸한다는 사실을 발견하였다. 배아 발달과정중의 3.5일에서 채취한 Mis18α 유전자 결손 배아는 염색체 분리에 심각한 결함을 보이고, 동원체에서 CENP-A가 사라지는 현상을 보인다. 이 배아의 생체 밖 배양실험을 통해, Mis18α 유전자 결손 배아의 경우 내세포집단이 자라지 못하고 세포 사멸에 의해 없어지게 되는 것을 확인하게 되었다. 이러한 배아 발달과정상의 세포자멸사는 Mis18α 유전자 결손에 의해 일어나는, CENP-A 단백질이 동원체에서 사라지는 현상과 염색체의 분리 결함이 누적되어 발생하게 된다는 사실을 알게 되었다. 이 결과를 뒷받침하기 위해서, Cre 유전자의 주입을 통해서 만든 Mis18α 유전자 결손 섬유아세포 (Mis18αΔ/Δ MEFs)를 이용해 CENP-A 이상과 염색체 분열 결함 현상을 조사하였다. Mis18α 유전자 결손 배아에서와 마찬가지로, Mis18αΔ/Δ MEFs 세포는 분열기에서의 결함과, CENP-A의 동원체 이동 이상, 그리고 세포자멸사를 보였다. 결과적으로 Mis18α 유전자 결손은 세포분열 상황에서 CENP-A가 동원체에서 사라지게 만들고, 이는 결국 염색체의 분리 결함을 일으키게 된다. 이러한 결함은 초기 배아 발달과정에서 세포자멸사를 가져와 개체의 생성이 불가능하게 된다는 사실을 통해 배아 발달과정에서 Mis18α의 역할을 규명하였다.
CENP-A 와의 결합 없이, CENP-A가 동원체로 이동하는 것을 조절하는 Mis18α의 라이선싱 역할은 동원체의 후성유전학적 조절을 관장함으로써 일어난다는 사실을 확인하였다. 단백질의 라이신기가 메틸화 되거나 아세틸화 되는 히스톤 단백질의 변형은, Mis18αΔ/Δ MEFs 세포에서 정상보다 줄어들어 있음을 알게 되었다. 또한 동원체에서 발생하게 되는 전사체는 반대로 증가되어 있는 것을 Mis18αΔ/Δ MEFs 세포에서 발견하였다. 이를 바탕으로, 이러한 히스톤 변형의 감소와 동원체에서 비롯된 전사체의 증가를 조절하는 효소들 중에서 Mis18α와 결합할 수 있는 단백질을 찾아본 결과, DNA 메틸화 효소인 DNMT3A/3B가 Mis18α의 LRR 부위에 결합한다는 사실을 확인하게 되었다. 이러한 상호간의 결합을 통해 Mis18α 결손 MEFs 세포에서는 동원체에 위치하는 DNMT3A/3B 가 줄어들어 있는 것을 알게 되었고, 이 현상은 정상 Mis18α 단백질의 주입으로 복원이 되지만 DNMT3A/3B 와 결합하지 못하는 변이 Mis18α 단백질로는 복원되지 않는다는 사실도 확인하였다. 결국, Mis18α와 DNMT3A/3B 단백질은 상호간의 동원체 이동을 강화하는 역할을 작용을 한다는 사실 또한 확인하게 되었다. 다음으로 DNA 메틸화 효소의 변화가 가져오는 차이를 확인하기 위해 bisulfite를 이용한 염기서열 분석법을 수행하였다. 이를 통해, Mis18α 유전자 결손이 DNMT3A/3B 단백질의 동원체 이동을 줄여서 동원체 DNA의 메틸화를 정상보다 낮추게 된다는 사실을 밝혔다. 그러므로 Mis18α의 라이선싱 기능은 DNMT3A/3B 와의 결합으로부터 형성되고, 동원체 DNA의 메틸화를 유지하는 역할을 수행해 CENP-A의 동원체 이동을 유지하게 된다.
결론적으로, 세포 분열시에 CENP-A의 동원체로의 이동과 유지는, Mis18α/DNMT3A/3B에 의한 동원체 DNA 부분의 후성유전학적 메틸화 조절을 통해서 이루어지게 된다는 사실을 본 연구를 통해 규명하였다. 또한, CENP-A 이동을 관장하는 Mis18α의 이러한 후성유전학적 조절은 결국 Mis18α의 라이선싱 기능이 동원체라는 구조를 특정하고 유지하게 한다는 사실을 실험적으로 확인하였다.
주요어
Mis18α/ DNMT3A/ DNMT3B/ CENP-A/ 동원체/ 세포 분열기/ 염색체 분리/ 히스톤 변형/ DNA 메틸화/ 후성유전학적 조절ABSTRACT
Mis18α is a component of Mis18 complex which is regulating chromosome segregation. Mis18 complex has been shown to localize to centromere from late mitosis to early G1 phase and mediates centromeric localization of a histone variant called CENP-A without physical interaction between them. Although this licensing or priming function of Mis18α is crucial for maintenance of centromere during cell division, underlying mechanisms are largely unknown. In this study, I investigated the physiological role of Mis18α in developmental stages using Mis18-deficient mouse and the mechanisms of Mis18α regulating CENP-A deposition in centromere.
Mis18α-deficient mouse is lethal at early embryonic stages due to apoptotic cell death. Mis18α-deficient embryos at E3.5 showed severe defects of chromosome segregation and loss of CENP-A in centromere. In vitro culture study revealed the growth retardation in the inner cell mass of Mis18α-deficient embryo and subsequent cell death. The accumulation of missegregated chromosomes by loss of CENP-A in Mis18α-deficient embryo was the cause of apoptotic cell death during embryonic development. In addition, Mis18αΔ/Δ MEFs was generated by Cre introduction and CENP-A loading and chromosome segregation were examined. Similar to the defects in Mis18α-deficient embryos, Mis18αΔ/Δ MEFs showed mitotic defects, CENP-A loss in centromere and apoptotic cell death. Taken together, Mis18α-deficiency led the loss of CENP-A during cell division and hence missegregation of chromosome.
The licensing role of Mis18α to load CENP-A to centromere without physical interaction supports the idea that CENP-A loading was managed by epigenetic regulation of centromere. Histone modifications, such as methylation or acetylation on lysine residues of histone H3, were reduced and transcripts from centromere region were increased in Mis18αΔ/Δ MEFs. Among enzymes regulating centromeric-histone modification and controlling transcripts from centromere, DNMT3A/3B interacted with Mis18 in leucine rich region (LRR) of Mis18α. The reduced localization of DNMT3A/3B to centromere in Mis18αΔ/Δ MEFs was rescued by Mis18α wildtype but not by Mis18α mutant possessing LRR mutation. Further, Mis18α and DNMT3A/3B mutually reinforced centromeric localization of each other. Bisulfite sequencing revealed that Mis18α-deficiency led to hypomethylation of DNA in centromere by reducing recruitment of DNMT3A/3B. Thus, licensing function of Mis18α was obtained by interacting with DNMT3A/3B to maintain DNA methylation in centromere.
Taken together, CENP-A deposition during cell division was mediated through epigenetic regulation of centromeric DNA methylation by Mis18α/DNMT3A/3B complex. Epigenetic regulation of centromere by Mis18α to maintain CENP-A loading supports licensing function of Mis18α to retain centromeric identity.
Key words
Mis18α/ DNMT3A/ DNMT3B/ CENP-A/ Centromere/ Mitosis/ Chromosome segregation/ Histone modification/ DNA methylation/ Epigenetic regulationCONTENTS
Page
ABSTRACT i
CONTENTS iv
LIST OF FIGURES AND TABLES vi
CHAPTER I. Introduction 1
I-1. Centromere and CENP-A 2
1.1 Centromere 2
1.2 Centromeric Proteins 3
1.3 CENP-A Deposition 4
I-2 Centromeric Chromatin States 7
2.1 Heterochromatin States in Centromere 7
2.2 Euchromatin States in Centromere 8
I-3. Mis18 Complex 10
3.1 Mis18α and Mis18β 10
3.2 Mis18BP1 11
CHAPTER II. Roles of Mis18α in Epigenetic Regulation of Centromeric Chromatin and CENP-A Loading 12
II-1. Summary 13
II-2. Introduction 15
II-3. Results 19
II-4. Discussion 74
II-5. Materials and Methods 80
CHAPTER III. Conclusion 88
REFERENCES 92
국문초록 / ABSTRATC IN KOREAN 104Docto
머신러닝 기법을 이용한 알루미늄 합금의 피로강도 모델 검증
학위논문(석사)--기계공학과,2023. 2최근 탄소 저감에 대한 전 세계적 요구에 따라 많은 기업들이 탄소 발생 문제에 대한 솔루션을 요구하는 상황이다. 완성차 업체의 경우 많은 수요가 있는 만큼 탄소 배출 문제에 민감하다. 이와 같은 탄소 배출 문제를 줄이는 가장 현실적인 방법으로 차량의 경량화가 제안되고 있다. 특히 내연기관 차량은 미세먼지 저감, 연비 절감 등의 이유로 지속적인 경량화 연구가 이어져 오고 있으며, 이와 더불어 전기 자동차로의 전환을 기점으로 전기자동차의 한계 중 하나인 주행거리 향상을 위해 경량화는 다시 한 번 중요한 문제로 제안되고 있다.
이러한 경량화의 방안으로 알루미늄 합금의 사용이 과거부터 이어져오고 있는데, 알루미늄 합금의 초고주기 피로 거동 연구는 부족한 실정이다. 이뿐 아니라 차량은 일정하지 않은 노면과의 마찰, 엔진의 진동 등 많은 외란을 받기 때문에 높은 피로수명이 요구된다. 기술의 발전과 함께 106 Cycle로 인식되었던 기존 무한 피로수명이 108 Cycle을 웃돌고 있는 실정이다. 따라서 차량의 파워트레인, 도어, 펜더 등 많은 부분을 차지하고 있는 알루미늄 합금의 피로수명에 대한 연구가 재조명되고 있다.
본 연구에서는 차체 구조에 주로 사용되는 Al-6061을 소재로 맞대기 용접을 적용했을 때, 용접된 부위의 피로수명을 분석하고자 한다. 용접방법으로는 차량 생산에 주로 사용되는 가스 메탈 아크 용접(Gas Metal Arc Welding, GMAW)을 사용한다. GMAW는 용접로봇이나 자동화 용접이 가능하기 때문에 생산성 향상을 목적으로 하는 완성차 업체의 최적 공정이다. 해당 재료의 고주기 피로수명을 빠르게 관찰하기 위하여 초음파 피로시험을 진행했으며 파단면과 피로수명에 대한 분석을 수행했다.
하지만 피로시험은 시간과 비용이 많이 드는 실험이기 때문에 최근 급부상되고 있는 인공지능을 사용한 피로 성능 예측이 좋은 대안이 될 수 있다. 인공지능에 기반한 피로수명 예측은 편리할 뿐 아니라 데이터의 증가와 많은 연구로 인해 예측 정확도 또한 올라가고 있어 피로수명 분야에 많은 기여를 할 것으로 판단된다. 현재 Artificial Neural Network(ANN), Deep Neural Network(DNN) 등 많은 알고리즘을 사용하고 있지만 각각의 모델에 대한 비교 분석 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 21개의 ANN 알고리즘 모델간의 비교와 DNN 알고리즘의 피로수명 예측 최적화를 진행한 후 최종 선택된 각 알고리즘 간의 비교를 통해 최적의 알고리즘이 무엇인지 비교 분석하려한다.
본 연구에서 채택된 알고리즘이 피로수명 한도 예측에 사용된다면 보다 더 정확하고 빠른 예측이 가능할 것으로 판단된다.제 1 장 서론 1
1.1 연구 배경 1
1.2 기존 연구 사례 7
1.3 연구 목표 11
제 2 장 실험 방법 13
2.1 용접 13
2.1.1 GMAW 14
2.1.2 용접 재료 및 조건 15
2.2 초음파 피로시험 18
2.2.1 초음파 피로시험 원리 19
2.2.2 시편 설계 21
2.2.3 FEM을 활용한 시편 검증 26
2.2.4 피로시험 시편 제작 29
2.2.5 초음파 피로시험 시스템 31
2.3 인공지능 34
2.3.1 Machine Learning 35
2.3.2 Deep Learning 36
2.4 실험 데이터 37
제 3 장 실험 결과 38
3.1 초음파 피로 시험 결과 38
3.1.1 파단면 분석 40
3.1.2 경도 분석 46
3.2 데이터 학습 및 예측 48
3.2.1 ML, Deep Learning 비교 49
3.2.2 최적 알고리즘 도출 56
제 4 장 결론 57
4.1 결론 57
4.2 향후 과제 59
참고문헌 60
Abstract 64MasterIn response to the recent global demand for carbon reduction, many companies are demanding solutions to the carbon generation problem. In particular, automakers are sensitive to carbon emission problems as there is a lot of demand. Thelightening of vehicles is a very important challenge. In the case of internal combustion engine vehicles, research on lightening has been continuously conducted as a solution to meet the carbon reduction effect due to fuel efficiency reduction and regulations of each country. In addition, low-carbon vehicles are made by converting from the existing internal combustion engine to electric vehicles (EVs), and lightening is one of the good alternatives for increasing the mileage of EVs.
As such a method for reducing the weight, the use of aluminum alloy has been continued from the past, and research on the ultra-high cycle fatigue behavior of aluminum alloy is insufficient. In addition, high fatigue life is required because vehicles are subject to a lot of disturbance, such as uneven friction with the road surface and vibration of the engine. With the development of technology, the existing infinite fatigue life, which was recognized as 106 cycles, is exceeding 108 cycles. Therefore, research on the fatigue life of aluminum alloys, which occupy many parts such as powertrain, door, and fender of vehicles, is being re-examined.
This research aims to analyze the fatigue life of the welded area when contact welding is applied with Al-6061, which is mainly used in vehicle body structures.Gas Metal Arc Welding (GMAW), which is mainly used in vehicle production, is used as a welding method. GMAW is an optimal process for automation welding and welding robots, so it is aimed at improving productivity. In order to quickly observe the high cycle fatigue life of the material, an ultrasonic fatigue test was conducted, and an analysis was performed on the fracture surface and fatigue life.
However, since fatigue testing is a time-consuming and expensive experiment, predicting fatigue performance using artificial intelligence, which has recently emerged, can be a good alternative. The prediction of fatigue life based on artificial intelligence is not only convenient, but also the prediction accuracy is increasing due to the increase in data and many studies, which is expected to contribute a lot to the field of fatigue life. Currently, many algorithms such as Artificial Neural Network (ANN) and Deep Neural Network (DNN) are used, but comparative analysis studies on each model are insufficient. Therefore, this study attempts to compare and analyze the optimal algorithm by comparing between 21 ANN algorithm models and optimizing the fatigue life prediction of DNNalgorithms.
If the algorithm adopted in this study is used to predict the fatigue life limit, it is judged that more accurate and faster prediction will be possible
