• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.785-787
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• 2008

생명체의 생명현상을 주관하는 각종 화학반응들은 단백질이 관여하고 있다. 단백질은 일정한 질서에 따라 서로 조립되기도 하고, 기능적으로 연관돼 네트워크를 이루고 있다. 이 네트워크를 구성하는 단백질-단백질 상호작용은 단백질의 기능과 밀접하게 관련되어 있다. 즉, 상호작용하는 단백질은 같은 기능을 수행할 가능성이 크다. 이러한 사실은 단백질-단백질 상호작용을 통해 기능이 알려지지 않은 미지 단백질의 기능을 예측할 수 있게 한다. 대표적인 연구로는 이웃 노드에 존재하는 기능분포를 이용하는 이웃노드 카운트(Neighborhood Counting)방식과 특정 기능의 나타날 빈도를 계산하여 기능을 예측하는 카이-제곱(Chi-Square)방식 등이 있다. 본 논문에서는 단백질 기능 예측의 정확성을 높이기 위해 이들 두 방식의 장점을 취합한 보완된 카이-제곱 방식을 제안한다. 그리고 다양한 단백질 상호작용 네트워크 데이터를 비교 분석하여 보완된 카이-제곱 방식이 기능 예측의 정확성이 높음을 증명한다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.16A no.3
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• pp.153-158
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• 2009

Analysis of 3-dimensional (3D) protein structure plays an important role of structural bioinformatics. The protein structure visualization is the one of the structural bioinformatics and the most fundamental problem. As the number of known protein structure increases rapidly and the study of protein-protein interaction is prevalent, the fast visualization of large scale protein structure becomes essential. The fast protein structure visualization system we proposed is sophisticated and well designed visualization system using geometry instancing technique. Because this system is optimized for recent 3D graphics hardware using geometry instancing technique, its rendering speed is faster than other visualization tools.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.1 s.104
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• pp.1-6
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• 2006

The prediction of protein function basically make use of a protein-protein interaction map based on the concept of guilt-by-association. The method however cannot determine the functions of proteins in case that the target protein does not interact with proteins with known functions directly. This paper studies protein function prediction considering the given problem as a K-class classification problem and proposes a predictive approach utilizing a modular neural network. The proposed method uses interaction data and protein related attributes as well. The experimental results demonstrate that the proposed approach can predict the functional roles of Yeast proteins whose interaction knowledge is not known and shows better performance than the graph-based models that use protein interaction data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.73-75
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• 2006

생물체 내에서 중요 생물학적 기능을 수행하는 기본 단위인 단백질 및 이들의 상호작용 대한 많은 연구가 이루어져 다양한 생물체에 대한 단백질 상호작용 데이터베이스가 구축되었다. 본 논문에서는 효모에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이터를 이용하여 새로운 단백질 상호작용을 예측하는 방법을 제안한다. 논문에서는 문헌에서 연관 정보를 효율적으로 찾아내기 위하여 제안된 연관개념공간 탐색 방법을 확장하여 단백질 상호작용 예측에 사용한다. 단백질들은 각각이 가지는 다양한 속성들의 벡터로 간주되며, 상호작용은 해당 단백질들의 연관성을 통해 이루어지는 것으로 표현된다. 상호작용하는 두 단백질들의 속성은 단어의 공동 출현과 같이 고려되어 단백질 상호작용은 두 단백질 벡터의 요소로 표현되고 벡터의 요소 속성들 간의 연관성을 표현하기 위해 연관속성개념공간으로 사상되어 공간상의 거리 기반으로 연관속성을 추출한다. 추출된 연관속성을 최대로 포함하는 단백질들 간의 상호작용을 예측하는 방식으로 단백질 상호작용을 예측한다. 논문에서 제안한 방법은 효모의 단백질 상호작용 예측에 대해 평균 약 91.8%의 예측 정확도를 보여, 연관속성개념공간을 이용한 방법이 단백질 상호작용을 예측하는 또 다른 대안으로 사용 될 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Applied Pharmacology
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• 1993.04a
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• pp.64-64
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• 1993

당해년도에는 HBV-X와 결합하는 상대 단백질을 탐색하는 것이 주목적이다. 이 목적으로 1) 우선 생물학적 활성을 보유하는 X-단백질을 E. coil system에서 다량으로 생산하는 공정을 확립하였으며 2) 이 X-단백질을 labelling한 후 Probe로 사용하여 liver cell내에 존재하는 43Kd, 48Kd, 55Kd, 100Kd의 단백질이 HBV-X에 결합하는 것을 확인하였으며 3) liver cell expression library를 screening하여 HBV-X와 결합하는 단백질을 coding하는 유전자를 cloning하여 현재 각 clone들을 규명하고 있는 중이다. 4) 또한 암억제 유전자 산물인 p53과 X-단백질과의 상호작용을 발견하였다. 이러한 결과는 X-단백질이 간암의 발생에 작용하는 기작을 설명할 수 있는 중요한 발견이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.742-744
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• 2003

PDB로부터 얻은 51개의 단백질-RNA 복합체를 대상으로 기존 연구에서 얻은 단백질과 RNA의 결합 성향성 값과 본 논문에서 새로 구한 단백질의 표면 노출정도에 따른 결합 성향성 값을 이용하여 단백질의 결합 기대치를 구한다. 또한 구한 결합 기대치를 활용하여 새로운 단백질-RNA 복합체를 대상으로 단백질의 결합 부위 예측을 시도하였다. 결합 기대치는 0.240 이상인 경우 결합할 가능성이 높은 것으로 판별하였고, 그 결과 단백질의 결합 후보지를 전체 단백질의 25% 정도로 줄일 수 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.1
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• pp.259-271
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• 2008

We propose a protein function finding algorithm that is able to predict specific molecular function for unannotated proteins through domain analysis from protein-protein network. To do this, we first construct protein-protein interaction(PPI) network in Saccharomyces cerevisiae from MIPS databases. The PPI network(proteins; 3,637, interactions; 10,391) shows the characteristics of a scale-free network and a hierarchical network that proteins with a number of interactions occur in small and the inherent modularity of protein clusters. Protein-protein interaction databases obtained from a Y2H(Yeast Two Hybrid) screen or a composite data set include random false positives. To filter the database, we reconstruct the PPI networks based on the cellular localization. And then we analyze Hub proteins and the network structure in the reconstructed network and define structural modules from the network. We analyze protein domains from the structural modules and derive functional modules from them. From the derived functional modules with high certainty, we find tentative functions for unannotated proteins.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.884-886
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• 2003

인간 지놈 프로젝트가 완료된 이후로 여러 지놈 프로젝트가 수행되었으며 이로 인해 데이터베이스에 수록되는 서열수가 기하급수적으로 증가하고 있다. 최근에는 단순한 서열 분석뿐만 아니라 이미 밟혀진 단백질 정보를 이용하여 새로운 단백질의 기능을 예측하는 연구가 보다 활발히 진행되고 있다. 단백질 기능은 단백질의 삼차구조에 의해 결정된다. 따라서 단백질의 서열을 분석하여 삼차구조를 알아내고 어떤 분류에 속하는지 알아낸다면 단백질의 기능을 예측할 수 있다. 본 논문에서는 단백질 서열 정렬을 통하여 보다 빠르고 효과적으로 단백질 구조 정보를 추출하는 기법에 대하여 기술한다. 개발된 단백질 구조 추출 기법은 Pfam 데이터베이스에서 제공하는 단백질 서열의 샘플링 결과를 기반으로 서열 정렬을 수행퇴고, 선정뭔 서열을 대상으로 SCOP 데이터베이스에서 단백질 구조 분류정보(family 및 fold)를 추출함으로써 구조 분류정보 추출 과정의 성능을 향상시키고자 한다.

• The Journal of Korean Society of Virology
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• v.26 no.1
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• pp.107-114
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• 1996

본 연구는 인간면역결핍바이러스의 입자를 비이온성 계면활성제로 처리할 때 바이러스 입자구조에서 분리되어 방출되는 바이러스 구조단백질들의 분포를 sucrose gradient로 분석하여, 바이러스 입자를 구성하는 바이러스 구조단백질과 바이러스입자의 생물리학적 특성을 연구하였다. 바이러스입자들을 0.16% NP40 (Nonidet P-40)으로 처리할 때, 바이러스 capsid 단백질과 바이러스 막 단백질 (membrance protein)들은 다른 바이러스 구성성분들과 잘 분리되었다. 계면활성제처리에서 방출되지 않은 구성 성분들은 matrix 단백질, nucleocapsid 단백질, reverse transcriptase, integrase 및 바이러스 RNA genome로써, 이들은 subviral 구조를 형성한다. 이러한 결과는 상대적으로 다른 바이러스들의 capsid 단백질과 면역 결핍 바이러스의 capsid 단백질 (p24)를 비교할 때, 면역결핍바이러스의 capsid 단백질은 바이러스핵을 형성할 때, capsid 단백질 사이의 결합력이 매우 약한 것으로 추정된다. 또한 바이러스 조절단백질의 하나인 vpr 단백질을 함유하는 바이러스입자를 NP40 처리하여 분석하였을 때, vpr 단백질은 subviral 구조에 존재하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.817-820
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• 2003

현재 생물분자의 기능적 관점에서 단백질 구조에 관심이 많이 모아지고 있다. 단백질의 기능은 구조에서 기인하기 때문에 두 단백질의 구조간의 유사성을 측정할 수 있는 방법은 두 단백질의 기능의 유사성을 유추할 수 있다. 본 논문에서는 두 단백질의 원자간 결합선 분포의 유사성을 기반으로 한 웹 환경에서 동작하는 단백질 구조 검색 시스템을 설계 구현하였다. 두 단백질의 구조의 유사성을 측정하기 위한 단백질의 표현(representation)으로는 3 차원 에지 히스토그램을 사용하였다. 3차원 에지 히스토그램, 즉, 3차원 공간 상에서의 원자간 결합선 분포에 기반한 단백질 구조 검색 시스템은 많은 양의 단백질 구조 정보로부터 원하는 형태의 단백질 구조를 빠른 시간에 검색할 수 있는 장점을 가지므로 스크리닝의 전단계(pre-screening)에서 사용될 수 있다.