3개 이상의 DNA 혹은 단백질의 염기서열을 정렬하는 다중 서열 정렬(multiple sequence alignment, MSA)은 서열들 사이의 진화관계, 단백질의 구조와 기능에 관한 연구에 필수적인 도구이다. 최적화된 다중서열 정렬을 얻기 위해 사용되는 가장 유용한 방법은 동적 프로그래밍이다. 그러나 동적프로그래밍은 정렬하고자 하는 서열의 수가 증가함에 따라 시간도 지수함수($O(n^k)$)로 증가하기 때문에 다중 서열 정렬에는 효율적이지 못하다. 따라서, 본 논문에서는 최적의 MSA 문제를 해결하기 위해 클러스터링 기반의 새로운 다중 서열 정렬 (Clustering-based Multiple Sequence Alignment, CMSA) 알고리즘을 제안한다. 결과적으로 제안한 CMSA 알고리즘의 기여도는 다중 서열 정렬의 질적 향상과 처리 시간 단축($O(n^3L^2)$)이 기대된다.
다중서열정렬(MSA : multiple sequence alignment)은 다양한 생명체에서 같은 기능을 하는 여러 개의 단백질 서열이나 핵산 서열을 한 번에 모아서 서로 정렬하는 방법이다. 바이오파이썬을 이용하여 인간이 다른 동물과 어떻게 다른지 조사하였다. 대표적인 다중서열정렬 알고리즘인 clustalW는 열의 위치별로 정렬된 정도를 비교한다. 또한, 웹로고와 계통수를 만들어서 보존서열을 가시화하여 이해도를 향상한다. 인간과 다른 동물의 차이점을 확인하는 예를 제시하고 바이오파이썬을 활용도를 제시한다.
다중서열정렬 알고리즘은 생명정보학 분야에서 서열기반의 계통분류 분석에 가장 많이 사용되며, 가장 대표적인 공개 프로그램은 ClustalW로 사용자가 로컬시스템에 설치하여 이용할 수 있다. 그러나 실제로 사용자들이 ClustalW을 설치한 후, 서열데이터의 준비, 가공, 처리 및 타 시스템과 연동 등과 같은 작업을 하는데 여러 가지 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 다중서열정렬 작업을 편리하고 빠르게 수행할 수 있는 웹기반의 고성능 다중서열정렬시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 특징은, (1) Inter-Query 라우팅 알고리즘을 통해 다수의 PC 자원을 효율적으로 활용하여 계산 성능을 극대화하였으며, (2) 사용자 편의성을 고려한 웹인터페이스의 제공을 통해 개인화된 데이터관리, 실시간 모니터링, 데이터 편집 등을 지원하여 사용자가 손쉽게 서열데이터의 수집, 관리 및 처리할 수 있도록 지원한다.
서열 정렬에 있어서 전체를 비교하여 두 서열 사이의 최대의 유사성 또는 상동성을 찾는 전역 정렬은 넓은 범위를 선호하게 되는 편향성을 갖게 된다. 비일치 부분을 과감히 제거하고 높은 일치도를 갖는 부분 영역을 정렬하게 되면 정렬점수를 높이는 효과를 갖게 된다. 여러 개의 부분 지역 정렬을 탐색하게 하는 다중 지역정렬 방법을 적용하여 다수의 지역정렬을 수행하는 알고리즘을 구현하고 결과를 분석해 본다. 지역 정렬에 일반적으로 사용되는 Smith-Waterman 알고리즘의 제한점 중 하나인 서열이 길어지는 것을 방지하고, sub-optimal sequence를 찾기 위한 방법을 응용하여 다중지역 정렬을 수행한다.
두 서열을 비교하여 유사성(similarity)이나 상동성(homology)를 찾기 위한 서열 정렬 방법 중에서 지역 정렬에 많이 사용되는 Smith-Waterman 알고리즘의 제한점인 Mosaic effect와 Shadow effect를 극복하기 위한 효율적인 방법을 살펴보고, 하나의 최대 값이 아닌 다수개의 최대 값을 찾아 다수개를 정렬함으로써 서열내에 존재 할 수 있는 다수개의 지역 정렬을 찾고 Normalized sequence alignment 알고리즘을 이용하여 서열 정렬된 결과들의 우선 순위를 매겨본다.
다중 서열 정렬(multiple sequence alignment, MSA)은 단백질과 핵산 서열들의 분석에 필요한 가장 중요한 도구이다. 생물학적인 서열들은 그들 사이의 유사성과 차이점을 보여주기 위하여 각각의 서열들을 수직적으로 정렬한다. 본 논문에서는 클러스터링 분기를 이용하여 두 그룹의 서열들 사이에서 정렬을 수행하는 효율적인 그룹 정렬 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘(Multiple Sequence Alignment using Clustering Divergence : CDMS)은 하향식 발견 방법인 트리 형태의 병합을 위해 클러스터링 방법으로 구축하였다. 클러스터링 방법은 가장 긴 거리를 가지는 서열을 두 개의 클러스터로 나눌 수 있다는 것에 기초하였다. 제안한 새로운 서열 정렬 알고리즘은 기존의 Clustal W알고리즘 보다 질적 향상과 처리 시간 단축 O($n^{3} L^{2}$)이 기대된다.
본 연구는 생물정보학(Bioinformatics)의 가장 기초적인 분야중 하나인, 새롭게 밝혀진 유전자 서열과 이미 밝혀진 유전자 서열 사이의 유사성(similarity)이나 상동성(homology)을 찾기 위한 방법에 대한 연구 중 지역 서열정렬로 사용하는 알고리즘인 Smith-Waterman 알고리즘이 갖고 있는 문제를 파악한다. 긴 서열에 대한 선호를 막고 대신 부분적인 지역 정렬을 다수 개 찾아 정렬시키는 알고리즘을 제안하기로 한다.
악성코드 개발자들은 악성코드 탐지를 회피하기 위하여 변종 악성코드를 유포한다. 정적 분석 기반의 안티 바이러스로는 변종 악성코드를 탐지하기 어려우며, 따라서 API 호출 정보 기반의 동적 분석이 필요하다. 본 논문에서는 악성코드 분석가의 변종 악성코드 패밀리 분류에 도움을 줄 수 있는 악성코드 패밀리 추천 기법을 제안하였다. 악성코드 패밀리의 API 호출 정보를 동적 분석을 통하여 추출하였다. 추출한 API 호출 정보에 다중 서열 정렬 기법을 적용하였다. 정렬 결과로부터 각 악성코드 패밀리의 시그니쳐를 추출하였다. 시그니쳐와의 유사도를 기준으로, 제안하는 기법이 새로운 악성코드의 패밀리 후보를 3개까지 추천하도록 하였다. 실험을 통하여 제안한 악성코드 패밀리 추천 기법의 정확도를 측정하였다.
인터넷 상에서의 변형 단어들을 처리하는 문제는 정보 검색, 기계 번역, 웹 마이닝, 욕설 및 스팸 필터링과 같은 다양한 분야에서 사용될 수 있다. 특히 단어의 변형 추이를 파악하는 등 데이터 수집 및 분석을 위해서는 주어진 단어가 어떤 변형 단어의 집합으로 이루어진 부류에 포함되는지 여부를 파악해야 할 필요성이 있다. 본 논문에서는 같은 부류에 속한 변형 단어 집합에 대하여 다중 서열 정렬(multiple sequence alignment)을 수행함으로써 해당 집합을 하나의 대표 문자열로 취급하는 변환 기법을 제안하고, 이를 이용해 주어진 단어가 해당 부류에 속하는지 여부를 효과적으로 분류하는 기법을 소개한다. 실험결과 제안 기법의 분류 성능은 민감도 93.4% 수준에서 89.1%의 특이도를 보여 전수 비교를 통한 분류에 비하여 결코 성능은 하락하지 않으면서 분류 속도는 16.5배 향상되었음을 확인할 수 있었다.
Sphingomonas chungbukensis DJ77의 유전체 서열분식 과정에서 969개의 nucleotide로 구성된 sphingosine kinase 유전자를 동정하였다. 이 sphingosine kinase 단백질의 아미노산 서열은 Zymomonas mobilis subsp. mobilis ZM4의 sphingosine kinase 아미노산 서열과 $55\%$의 상동성을 보였다. 또한 다중서열정렬을 통해 각각 진핵세포의 sphingosine kinase의 C2, C3, C5 domain에 속하는 3개의 conserved sequence를 발견하였다. 그 중 하나는 sphingosine kinase에서 ATP-binding site일 것으로 예상되어지는nucleotide-binding motif(GGDG)였고 나머지 둘은 아직 기능이 알려지지 않은 conserved sequences 였다. 이러한 다중서열정렬을 바탕으로 계통수를 그려본 결과, S. chungbukensis DJ77의 sphingosine kinase (SPK)는 COG1597 그룹과 유사했으며, COG1597 내에서 동일종의 diacylglycerol kinase와는 서로 다른 그룹에 속하는 것으로 나타났다. 재조합 SPK는 이종(異種)세포인 Escherichia coli내에서 성공적으로 과발현 되었으나, 세포 내에서 불용성 복합체(inclusion body)를 형성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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