연구
모든 유전체에는 진화의 역사가, 모든 세포에는 노화의 기록이 담겨 있습니다.
Jeong Lab은 유전체와 후성유전체의 변이가 인간의 진화, 노화, 질환에 어떻게 관여하는지 연구합니다. 하나의 참조 유전체(reference genome)로는 사람과 종 사이의 큰 구조적 차이를 온전히 담을 수 없기 때문에, 기증자별 유전체 조립(donor-specific genome assembly), 영장류 완전 유전체 비교, 단일세포 수준의 후성유전체 분석을 함께 활용합니다. Long-read 유전체 분석, single-cell multi-omics, 통계 모델링, 머신러닝을 결합해 연구하는 100% dry lab입니다.
연구 질문
유전체, 종, 세포를 아우르는 연구를 하나로 잇는 질문들입니다.
- 모든 유전체를 하나의 참조 유전체와 비교할 때, 우리는 어떤 큰 유전체 변화를 놓치고 있는가?
- 어떤 유전체·조절 변화가 인간의 뇌를 만들었고, 그 변화는 질환 위험에 어떤 영향을 미쳤는가?
- 세포는 왜 나이가 들수록 후성유전적 정체성을 잃고, 질환에서는 왜 조직 복구에 실패하는가?
- AI는 참조 유전체가 아닌 각 개인의 유전체가 세포 유형별 유전자 조절을 어떻게 결정하는지 배울 수 있는가?
주요 연구 분야
유전체 구조
유전체에서 가장 복잡한 영역을 풀어냅니다
Segmental duplication, 역위 등 큰 구조변이는 유전체에서 가장 역동적인 영역이지만, 참조 유전체 기반 분석에서는 흔히 하나로 합쳐지거나 누락됩니다. 다양한 인간과 유인원의 long-read 유전체 조립을 활용해 이러한 영역이 개인과 종에 따라 어떻게 다른지, 새로운 유전자를 어떻게 만들어 내는지, 그리고 인간 진화와 질환에 어떤 영향을 미치는지 연구합니다.
대표 논문 Jeong et al., Nature Genetics 2025 · Yoo et al., Nature 2025
유전자 조절의 진화
인간 진화 과정에서 달라진 유전자 조절을 추적합니다
인간을 인간답게 만드는 차이의 상당 부분은 어떤 유전자를 가졌는지뿐 아니라, 그 유전자가 어떻게 조절되는지에 있습니다. 인간과 다른 영장류의 후성유전체를 세포 유형별로 비교해 인간 계통에서만 나타난 조절 변화를 찾고, 이러한 변화가 뇌를 어떻게 형성했으며 질환 위험에 어떤 영향을 미치는지 연구합니다.
대표 논문 Jeong et al., Nature Communications 2021 · Mendizabal et al., Genome Biology 2019
노화와 질환
나이가 들며 세포가 정체성을 잃는 과정을 연구합니다
노화는 모든 세포 유형에서 똑같이 일어나지 않습니다. 단일세포 후성유전체와 multi-omics 데이터를 활용해 어떤 세포가 가장 빠르게 노화하는지, 세포의 유전자 조절 프로그램이 어떻게 무너지는지, 만성질환에서 조직 복구가 왜 실패하는지 연구합니다.
대표 논문 Jeong et al., Nature Aging 2026 · Jeong et al., GeroScience 2025
연구 참여
생명과학, 컴퓨터과학, 통계학, AI 등 다양한 배경의 학생과 연구자를 환영합니다. 모든 연구는 계산 기반으로 진행됩니다.