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영어

This study aimed to develop an efficient production system for antifreeze proteins (AFPs) containing repetitive alanine residues by optimizing the codon usage and GC content ratio of Escherichia coli host cell genes using a computer-based predictive program. To achieve this, various gene and protein databases were analyzed to select two AFP genes (AFP01 and AFP02). These genes were then subjected to OptimumGene™ codon optimization analysis to adjust codon preference and GC content according to the host cell requirements. As a result, the codon adaptation index (CAI) of the AFP01 gene was improved from 0.7 to 0.83, and its GC content was modified from 72.6% to 65.4%. Similarly, the CAI of the AFP02 gene was increased from 0.64 to 0.84, and its GC content was adjusted from 67.5% to 68.2%. Based on these optimized gene sequences, synAFP01 and synAFP02 genes were artificially synthesized and inserted into an expression vector system to induce protein expression in E. coli. The results confirmed that both synAFPs were produced at high levels at the molecular level. The AFPs synthesized using this method are expected to have broad applications in industries requiring antifreeze properties, such as the food and pharmaceutical sectors.

한국어

본 연구에서는 컴퓨터 기반 예측 프로그램을 활용하여 알라닌 아미노산이 반복적으로 포함된 항결빙 단백질 (antifreeze proteins, AFPs)의 효율적인 생산 시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위해 대장균 숙주 세포의 유전자 코돈 과 GC 염기서열 함량 비율을 최적화하는 전략을 적용하였다. 먼저, 다양한 유전자 및 단백질 데이터베이스를 분석하여 여러 종류의 AFP 유전자 중 AFP01과 AFP02를 선정한 후, OptimumGene™ 코돈 최적화 분석을 수행하여 숙주 세포 에 적합하도록 코돈 선호도 및 GC 함량을 조정하였다. 최적화 결과, AFP01 유전자의 코돈 적응 지수(Codon Adaptation Index, CAI)는 0.7에서 0.83으로 개선되었으며, GC 함량은 72.6%에서 65.4%로 조정되었다. 또한, AFP02 유전자의 CAI는 0.64에서 0.84로 증가하였고, GC 함량은 최적화 전 67.5%에서 최적화 후 68.2%로 변경되었 다. 이러한 최적화된 유전자 서열을 기반으로 인공적으로 synAFP01과 synAFP02 유전자를 합성하고, 이를 발현 벡터 시스템에 삽입하여 대장균에서의 단백질 발현을 유도하였다. 그 결과, 두 종류의 synAFPs가 높은 수준으로 생산됨이 분자 수준에서 확인되었다. 본 연구에서 개발된 방법을 통해 합성된 AFPs는 식품 및 의약 산업과 같은 결빙 방지가 필요한 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.