• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권4호
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• pp.299-308
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• 2004

최근 단백질 및 도메인과 관련된 방대한 양의 데이타들이 인터넷상에 공표되고 축적됨에 따라, 단백질간의 상호작용에 대한 예측 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 이러한 데이타를 이용하여 계산적으로 도메인 조합 쌍에 기반하여 단백질의 상호작용 확률을 예측하는 새로운 단백질 상호작용 예측 시스템을 제안한다. 제안된 예측 시스템에서는 기존의 도메인 쌍(domain pair)의 제약성을 극복하기 위하여 도메인 조합(domain combination)과 도메인 조합 쌍(domain combination pair)의 개념이 새롭게 도입하였다. 그리고 도메인 조합 쌍(domain combination pair 또는 dc-pair)을 단백질 상호작용의 기본 단위로 간주하고 예측을 시도한다. 예측 시스템은 크게 예측 준비 과정과 서비스 과정으로 구성되어 있다. 예측 준비 과정에서는 상호작용이 있는 것으로 알려진 단백질 쌍 집합과 상호작용이 없는 것으로 추정되는 단백질 도메인 쌍 집합으로부터 각각 도메인 조합 정보와 그 출현 빈도를 추출한다. 추출된 정보들은 출현 확률 배열(Appearance Probability Matrix 또는 AP matrix)로 불리는 배열 구조에 저장된다. 논문에서는 출현 확률 배열에 기반을 두어, 단백질-단백질 상호작용을 예측하는 확률식 PIP(Primary Interaction Probability)를 고안하고, 고안된 확률식을 이용하여, 상호작용이 있는 것으로 알려진 단백질 쌍 집합과 상호작용이 없는 것으로 추정되는 단백질 도메인 쌍 집합의 확률 값 분포를 생성시킨다. 예측서비스 과정에서는 예측 준비 과정에서 얻어진 분포와 확률식을 이용하여 임의의 단백질 쌍의 상호작용 확률을 계산한다. 예측 모델의 유효성은 효모(yeast)에서 상호작용이 있는 것으로 보고된 단백질 쌍 집합과 상호작용이 없는 것으로 추정되는 단백질 쌍 집합을 이용하여 검증하였다. DIP(Database of Inter-acting Proteins)의 상호작용이 있는 것으로 알려진 효모 단백질 쌍 집합의 80%를 학습 집단으로 사용했을 때, 86%의 sensitivity와 56%의 specificity를 나타내어, 도메인을 기반으로 한 기존의 예측 시스템에 비해서 우월한 예측 정확도를 보여주었다. 이와 같은 예측 정확도의 개선은 본 예측 시스템이 상호작용의 기본 단위로 dc-pair를 채택한 점과 분류를 위하여 새롭게 고안하여 사용한 PIP식이 유효했던 것으로 판단된다.

• 한국식품과학회지
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• 제19권2호
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• pp.89-96
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• 1987

방어와 갈색띠 매물고둥에서 myosin과 paramyosin 을 추출하고, 이들 단백질의 가열중에 일어나는 변성기구를 아미노산 잔기와 SH기의 변화 및 단백질간의 상호작용 등을 측정하므로서 분석하였다. 각 단백질을 이루는 구성아미노산의 측쇄중 소수성 잔기의 유리정도는 가열온도 $65^{\circ}C$까지는 증가하였으나, 그 이상의 가열온도에서는 감소하는 경향을 보였다. 유리 소수성 잔기가 증가하여 감에 따라, 단백질간 상호작용도 활발하여 갔으며, 소수성 잔기의 유리정도가 감소하는 가열온도$65^{\circ}C$부터는 단백질의 응집이 일어나기 시작 하였다. 단백질간의 상호작용을 탁도로써 분석하여 Arrhenius식으로 해석한 결과, 방어 myosin은 3단계이상의 변성과정으로 구분할 수 있었으며, 갈색띠 매물고둥 paramyos은 2단계의 변성과정으로 구분할 수 있었다. 이들 두 단백질 소수성, 용해도, 유리 SH기의 수 및 단백질간의 상호작용 등은 온도함수와 밀접한 상관관계를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권2호
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• pp.85-94
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• 2010

본 논문에서는 기존의 연구에서 시도되었던 것과는 달리, 복잡하고 추출하기가 어려운 다양한 형태의 자질 및 단서 정보가 필요 없는 합성곱 구문 트리 커널 기반의 단백질 간 상호작용 추출 기법을 소개한다. 이 기법의 특징은 단백질 이름 쌍을 포함한 상호작용 포함 후보 문장에 대한 구문 트리만을 이용하여 추출을 시도한다는 것이며 부가적인 자질이나 커널 함수가 불필요하다는 장점이 있다. 이를 기반으로 본 논문의 연구 성과는 다음과 같다. 첫째, 단백질 간 상호작용 추출에 있어서 구문 트리 커널을 적용할 경우 불필요한 문맥 정보를 효과적으로 제거하는 구문 트리 가지치기 작업이 필수적임을 기존 연구 결과와의 성능 비교로써 증명한다. 둘째, 동일한 학습 조건에서 구문 트리 커널의 소멸 인자(decay factor)는 평활 인자(smoothing factor)로서 중요한 역할을 하며, 성능 변화의 핵심 요소임을 보인다. 특히 학습 집합의 규모에 따라서 소멸인자가 성능에 미치는 영향력이 상이한 패턴으로 나타남을 제시하였다. 결론적으로 기존의 최신 연구결과로서 주장한 "단일 커널보다 혼합 커널의 성능이 더 뛰어나다"라는 가설이 항상 성립하는 것은 아니라는 것을 합성곱 구문 트리 커널 단독으로 적용하여 높은 성능을 나타냄으로써 보여주었다. 동일한 조건으로 수행한 실험에서 기존의 두 연구 결과에 비해 19.8%, 14%의 성능 개선을 나타내었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제47권4호
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• pp.289-307
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• 2016

본 논문에서는 생의학 분야의 특정 세부 분야에 특화된 관계 추출 학습 말뭉치를 효율적으로 구축할 수 있는 시스템을 소개한다. 이 시스템은 대상 분야에 해당하는 용어집(유전자, 단백질, 질환 명칭 등)을 입력하면, 대용량 상호 작용 데이터베이스를 통해서 이들 용어 간의 연관 관계를 1차적으로 생성하고 생성된 연관 관계 집합을 다시 학술 데이터베이스에서 검색하여 최종적으로 연관 관계 포함 문장을 추출하는 형태로 수행된다. 개발된 시스템의 유용성 검증을 위해서 알츠하이머병 분야에서의 유전자 간 상호 작용 학습 말뭉치를 구축하는데 본 시스템을 적용하였고, 140개의 유전자 집합을 입력하여 이 분야에 특화된 학습 집합인 유전자 쌍 및 상호 작용 포함 문장 3,510 건을 추출하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 활용함으로써 기존에 완전 수작업으로 수행되던 연관 관계 추출용 학습 말뭉치 구축의 효율성을 높일 수 있고 다양한 세부 분야에 적합한 학습 말뭉치 구축에 도움을 줄 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권6호
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• pp.573-584
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• 2003

최근 유전체학과 단백질체학 분야에서 생성되는 방대한 분량의 데이타로부터 생물학적 의미를 추출해내기 위한 생물정보학적인 도구들에 대한 필요성이 크게 대두되고 있다. 본 논문에서는 세포 신호전달 경로에 관한 정보를 효율적으로 표현, 저장함은 물론 저장된 데이타로부터 생물학적 의미를 추출할 수 있도록 하기 위한 다양한 요구 조건들을 생물학자의 관점에서 분석하고, 이들 요구조건을 체계적으로 반영하여 설계한 ROSPath 데이타베이스 시스템을 제안한다. ROSPath 데이타 모델에서는 향후의 확장성을 고려하여 불완전한 지식의 표현이 가능하도록 하며 인터넷상에서 기존의 다른 생화학 데이타베이스를 공유할 수 있는 연결성을 제공한다. 또한, 객체지향 모델을 이용하여 계층적인 구성을 제공함으로써 효율적인 검색을 지원한다. ROSPath 데이타 모델은 두 가지 주요 데이타 요소인 ‘바이오 개체’와 ‘상호작용’으로 정의된다. 바이오 개체는 세포 신호전달 경로에 관여하는 단백질과 단백질 상태 등과 같은 개개의 생화학적인 개체를 의미하고, 상호작용은 단백질 상태 전이나 화학 반응, 단백질-단백질 상호작용 등과 같은 바이오 개체들 간의 다양한 관계 및 신호전달과정을 설명한다. 제안된 ROSPath 데이타 모델을 이용하여 구성되는 복잡한 정보 네트워크는 다양한 생화학 프로세스들을 기술하고 분석하는 데에 활용할 수 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제45권2호
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• pp.251-275
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• 2011

본 논문에서는 단백질 간 상호작용 자동 추출을 위해서 기존에 연구되어 높은 성능을 나타낸 구문 트리 커널을 확장한 시맨틱 구문 트리 커널을 제안한다. 기존 구문 트리 커널의 문제점은 구문 트리의 단말 노드를 구성하는 개별 어휘에 대한 단순 외형적 비교로 인해, 실제 의미적으로는 유사한 두 구문 트리의 커널 값이 상대적으로 낮아지는 현상이며 결국 상호작용 자동 추출의 전체 성능에 악영향을 줄 수 있다는 점이다. 본 논문에서는 두 구문 트리의 구문적 유사도(syntactic similarity)와 어휘 의미적 유사도(lexical semantic similarity)를 동시에 효과적으로 계산하여 이를 결합하는 새로운 커널을 고안하였다. 어휘 의미적 유사도 계산을 위해서 문맥 및 워드넷 기반의 어휘 중의성 해소 시스템과 이 시스템의 출력으로 도출되는 어휘 개념(WordNet synset)의 추상화를 통한 기존 커널의 확장을 시도하였다. 실험에서는 단백질 간 상호작용 추출(PPII, PPIC) 성능의 심층적 최적화를 위해서 기존의 SVM에서 지원되던 정규화 매개변수 외에 구문 트리 커널의 소멸인자와 시맨틱 구문 트리 커널의 어휘 추상화 인자를 새롭게 도입하였다. 이를 통해 구문 트리 커널을 적용함에 있어서 소멸인자 역할의 중요성을 확인할 수 있었고, 시맨틱 구문 트리 커널이 기존 시스템의 성능향상에 도움을 줄 수 있음을 실험적으로 보여주었다. 특히 단백질 간 상호작용식별 문제보다도 비교적 난이도가 높은 상호작용 분류에 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권4호
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• pp.284-288
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• 2009

단백질 상호작용의 예측 및 실험 결과가 대용량으로 배포되면서 바이오 정보 기술 연구자들은 생명체 내의 단백질 상호작용 네트워크를 구성하기 위해 노력하여 왔다. 일반적으로 대용량의 상호작용 데이터들은 많은 오류를 포함한다고 알려져 있으나, 최근 단백질의 물리 화학적 특성 및 구조를 기반으로 한 방법들이 실제 실험과 병행되어 고화질(High resolution)의 결과를 제공하게 되면서, 특정 종에 대한 단백질 상호작용 네트워크가 점차 완성되고 있다. 그러나, 단순 물리적 링크 수준의 단백질 상호작용 네트워크만으로는 특정 병원체의 발병 메커니즘 규명 등과 같은 응용분야의 활용에 한계가 있다. 본 논문에서는 실험을 통하여 보고된 신호 전달 경로(signaling transduction pathway)를 이용하여 단백질 기능 간의 관계를 방향성이 있는 그래프로 표현한 단백질 기능 흐름 모델을 제시한다. 제안하는 모델은 Gene Ontology에서 정의된 molecular function을 정점(vertex)으로 가지고 이들 사이의 관계를 간선(edge)으로 표현함으로써 특정 기능의 전이를 살펴볼 수 있다. 이러한 기능 흐름 모델은 수 만개의 정점(vertex)으로 구성된 단백질 상호작용 네트워크에서 의미 있는 경로를 추출하는 데에 제약 혹은 참조 조건으로 사용될 수 있어 향후 활용도가 클 것으로 기대한다. 평가는 KEGG에서 제공되는 11개의 인간 신호 전달 경로 각각에 대하여 대상 경로를 제외한 나머지로부터 생성된 모델과의 크론바하 알파 계수(Cronbach's alpha)를 측정하였고(${\alpha}=0.67$), 총 1023개의 흐름 중 ${\alpha}=0.6$ 이상의 신뢰도에 대하여 총 765개의 흐름을 가지는 기능 흐름 모델을 최종 구성하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.229-231
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• 2002

생물학 분야의 방대한 지식을 효율적으로 다루기 위하여 생물정보학이 주요한 연구 분야가 되었다. 이중 특히 생물학 문헌에서 정보를 자동으로 추출하는 연구가 활발히 진행되고 있는데, 이러한 정보추출 결과를 이용하여 유전자 온톨로지와 같은 유용한 지식베이스를 자동으로 확장함으로써 폭발적으로 증가하는 생물학 분야의 연구 결과들을 지식베이스에 통합할 수 있다. 자동으로 확장된 온톨로지는 신뢰성을 보장하기 위한 검증 과정을 거쳐, 정보추출 시스템의 성능을 향상시키기 위한 지식베이스로 사용되게 된다. 본 연구에서는 단백질 간의 상호작용에서 나타나는 조건을 추출하는 시스템과 유전자 온톨로지를 이용하여 추출된 생물학 용어를 분석하는 시스템을 제안하고 유전자 온톨로지의 자동 확장 및 검증 시스템에 대하여 논의한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권6호
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• pp.1091-1096
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• 2002

이 논문은 단백질 상호작용 데이터베이스 개발에 관해 기술한다. 개발된 시스템의 특징으로서는 첫째, 생물학자들의 직접적인 실험을 통해 얻어진 단백질 상호작용 및 유전인자 데이터를 제공한다. 둘째, 생물학적으로 관련 있는 다양한 형식의 데이터를 wrapper를 통해 광범위하게 분포된 웹사이트들로부터 추출한다. 셋째, 다양한 웹 데이터들 간의 어휘적, 의미적 이질성을 완화하기 위해 wrapper-mediator에 의한 계층적 모듈 구조를 이용하여 추출된 데이터는 통합 과정을 거친 후, 데이터베이스 저장 및 검색을 가능하게 하였다. 현재까지, 주어진 약 11,500 단백질들에 대해, 생물적으로 의미 있는 데이터를 약 40% 정도 데이터베이스 화 했다. 본 개발된 시스템은 프로티오믹스 연구에서 데이터 분석에 유용할 것으로 기대된다.

• 한국축산식품학회:학술대회논문집
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• 한국축산식품학회 2006년도 정기총회 및 제37차 춘계 국제학술발표대회
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• pp.170-174
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• 2006

근육 단백질과 우유 단백질간의 상호작용의 촉매제로써 TGase의 최적화를 위한 온도와 배양시간을 결정하고자 본 실험을 실시하였다. 돼지 등심에서 근원섬유 단백질을 추출하였고 배양온도는 4, $37^{\circ}C$로, 배양시간은 0, 0.5, 2, 4시간으로 설정하였다. 단백질의 열량분석, 점도, 겔 강도, 단백질 밴드의 변화를 측정하였으며, 그 결과 단백질 열량 변화는 각 단백질 별로 열량 변화 패턴이 상이하게 나타났으며 근원섬유와 카제인 염의 혼합액은 각각의 단백질의 피크와 유사하게 나타났고 배양시간과 온도에 따라 차이를 보여 $4^{\circ}C$에 비하여 $37^{\circ}C$에서 열량 변화가 크게 나타났다. 점도의 경우 배양하지 않은 것과 비교했을 때 $37^{\circ}C$에서 2시간 배양했을 때부터 유의적인 차이를 보이며 증가했으나 4시간 배양한 것과는 차이를 나타내지 않았다. 전기영동의 경우에도 $37^{\circ}C$에서 30분 배양한 처리구는 큰 변화를 나타내지 않았으나 2시간부터 저분자의 밴드가 소멸되고 고분자의 biopolymer를 형성되었다.