PDB에서 제공하는 단백질 3차원 고분자결정 구조에 대한 플랫파일은 인자들의 좌표, 서열정보, 실험정보 및 참조 정보가 포함된다. 이러한 정보를 포함하고 있는 플랫파일로부터 필수적인 구조정보 및 서열정보 등의 효율적인 검색을 위해서는 이러한 데이터를 추출하여 데이터베이스 구축이 요구되며 이 때 단백질 구조 및 서열 정보와 실험 및 탐조 정보의 관계에 대한 모델링이 중요하다. 따라서 이 논문에서는 PDB에서 제공하는 플랫파일들의 엔트리들을 분석하고 3차원 공간 객체의 기하적 특성을 갖는 단백질 3차 구조를 공간객체로 표현하고 공간객체 모델을 적용하여 모델링한다. 이렇게 함으로써 단백질 3차 구조 분자를 구성하는 인자 및 구조 정보 검색이 가능하며 위상 및 기하 연산자글 이용하여 단백질 구조 분석에 활용할 수 있다.
단백질 3차 구조 정보는 PDB에서 플랫화일 형태로 제공되고 있으며 이러한 플랫화일 각각의 엔트리들은 단백질 3차 분자 구조를 구성하는 원자들의 공간좌표정보, 서열정보, 실험정보 및 참조정보 등으로 구성된다. 이러한 정보들을 포함하고 있는 플랫파일로부터 필수적인 구조정보 및 서열정보 등의 효율적 검색을 위해서는 플랫파일을 데이터베이스로 구축함과 동시에, 구축된 데이터베이스를 위한 유사성 검색시스템 구축이 요구된다. 따라서, 이 논문에서는 Protein DataBank에서 제공하는 플랫파일을 공간객체 모델링기법에 기반한 관계형 데이터베이스로 구축하고 PSI-BLAST를 적용하여 단백질 서열 유사성 검색 시스템을 구축한다. 이렇게 함으로써 단백질 3자 구조 분자를 구성하는 원자에 대한 검색과 구조에 대한 서열 유사성 검색을 통하여 단백질 3차 구조 분류 및 구조 예측 시스템 구축에 활용할 수 있다.
단백질의 삼차원 구조를 단백질의 국부적 구조인 단백질 조각의 일차원적 나열로 표현하면, 단백질 구조의 분석, 모델링, 탐색, 예측 등에 효과적으로 응용될 수 있다. 본 논문에서는 자연 상태의 단백질 구조를 정확하게 나타낼 수 있는 단백질 조각 라이브러리를 구성하기 위하여, 대규모 단백질 구조 자료를 이용 할 수 있는 거리 척도들의 효과적인 조합을 조사하였다. 단백질 조각 라이브러리를 구성하기 위해 군집화를 사용하였다. 초기 군집화 단계에서는 가장 계산량이 작은 내부 알파탄소간 거리를 사용하였고, 군집의 확장단계에서는 내부 알파탄소간 거리, 비네-코시거리와 평균 제곱근 오차를 조합하여 사용하였다. 제안한 거리 척도의 조합으로 대규모 자료를 이용하여 단백질 조각 라이브러리를 구성하였다. 구성된 라이브러리를 사용하여 단백질 구조를 나타내는 실험에서 작은 평균 제곱근 오차가 발생함을 확인하였다.
휴먼지놈프로젝트이후 컴퓨터를 이용한 연구는 점차로 활발하게 진행되고 있는데 그 중 단백질의 기능예측과 관련하여 보다 많은 연구가 이루어지고 있다. 단백질의 기능예측을 위해서는 3차원 구조정보가 많이 이용된다. 3차원 구조를 형성하는 것은 주로 아미노산 서열이나 1차, 2차 구조 정보가 보다 구체적인 단백질 구조예측을 위해 이용되고 있다. 전세계적으로 다량의 단백질 구조정보 및 예측을 위한 방법들이 소개되고 있지만 각 자원들마다 저장, 관리 형식이 다를 뿐만 아니라, 정보를 이용하는 방법도 어렵다. 본 논문에서는 다양하게 존재하는 단백질 구조 데이터베이스 자원들을 에이전트화여 통합성과 재사용성을 지향하였고, 에이전트시티 네트워크에 연결함으로써 개방성과 확장성, 분산성을 높이도록 하였다.
단백질의 구조적 동등성을 평가를 위한 형태 기반의 기술자에 대한 연구는 제한적으로 이루어지고 있으며 대부분 지역적 특성 값으로 표현된 지역적 접근 방법이 다수를 이루고 있다. 지역적 특성과 전역적 특성을 포함하는 형태기술자의 경우 각 특성들이 동등한 중요도로 결합되어 있다. 본 연구에서는 선형 회귀분석을 적용하여 각 특성에 대한 중요도를 최적화하여 형태기술자를 재정의 하였다. 최적화된 형태기술자를 단백질의약품인 인슐린 모델에 적용하여 구조적 동등성을 평가할 수 있는 방법론을 제시하였다. 최적화된 형태기술자는 동일한 그룹에 속한 인간 인슐린 단백질 모델과 지역적으로 다른 구조를 가지는 인슐린 아날로그 그룹을 명확히 구분할 수 있음을 확인하였고 이러한 성능은 이전 연구의 형태기술자와 3D 저니크 기술자보다 더 좋은 성능을 보였다. 또한 제안한 방법은 고해상도 단백질 3차 구조 정보를 활용하여 유사성을 판별한 RMSD 방법과 유사하게 서로 다른 표면 구조를 가지는 단백질을 구별할 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과로부터 본 연구에서 제시하는 형태기술자 및 최적화된 동등성 평가 함수는 SAXS 분석과 같이 저해상도 단백질 표면 모델을 확보할 수 있는 분석에 적용하여 단백질의 구조적 동등성을 판별할 수 있는 기반을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
단백질을 구성하는 아미노산의 서열 정보만으로 단백질 이차 구조를 예측하기 위하여 심층 학습이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 단백질 이차 구조를 예측하기 위하여 다양한 구조의 합성곱 신경망의 성능을 비교하였다. 단백질 이차 구조의 예측에 적합한 신경망의 층의 깊이를 알아내기 위하여 층의 개수에 따른 성능을 조사하였다. 또한 이미지 분류 분야의 많은 방법들이 기반 하는 GoogLeNet과 ResNet의 구조를 적용하였는데, 이러한 방법은 입력 자료에서 다양한 특성을 추출하거나, 깊은 층을 사용하여도 학습과정에서 그래디언트 전달을 원활하게 한다. 합성곱 신경망의 여러 구조를 단백질 자료의 특성에 적합하게 변경하여 성능을 향상시켰다.
단백질은 생물체의 주요 구성성분중의 하나로서 세포안에서 각종 화학반응의 촉매 역할을 담당하거나 항체를 형성하여 면역을 담당하는 등 중요 역할을 수행한다. 단백질의 기능은 단백질 분자들의 사슬이 3차원 구조를 형성하면서 결정이 되기 때문에 단백질의 3차원 구조에 대한 연구는 매우 중요하다. 본 연구에서는 두 개의 단백질 3차원 구조를 하나의 화면에서 비교, 관찰할 수 있는 그래픽 도구를 개발하였다. 개발된 도구는 단백질의 3차원 구조를 보여줄뿐 만 아니라 각종 비교 데이터를 제시하여 연구자들의 비교, 관찰이 용이하도록 지원한다.
최근 들어 정보 시스템들 간에 폭넓게 보급되고 있는 대표적인 서비스 구조들로 에이전트 서비스와 웹 서비스가 있다. 이 두 서비스간의 연동이 가능하다면 더 다양한 형태의 에이전트 서비스와 웹 서비스 응용 시스템들의 개발이 가능하고, 서비스의 가용성도 한층 높아질 것이다. 본 연구에서는 생명과학 연구의 중요한 정보 자원의 하나인 단백질 구조 데이터베이스인 PDB의 가용성을 높이고, 단백질 구조 정보를 이용한 보다 다양한 응용 시스템 개발을 지원하기 위해, 에이전트 서비스-웹 서비스 게이트웨이를 이용한 단백질 구조 정보 시스템 PSIS를 설계하고 구현하였다.
포스트지놈 시대에 있어서 가장 주된 연구는 단백질의 구조적 유사성이나 분류학적인 연관성을 밝히는 것이다. SCOP 단백질 구조 분류는 이러한 목적을 위하여 3차원 구조가 알려진 단백질에 대한 구조적, 분류학적 관계에 대해 상세한 정보를 제공한다. 그러나 SCOP의 데이터는 단순 텍스트 기반의 자료만 제공되고 있어서, 이를 이용한 다른 분석 도구를 개발하거나 유용한 정보 추출을 할 경우 그 작업이 매우 힘들며 오류 발생의 확률이 높다. 본 논문에서는 단백질 구조 관련 연구자들이 SCOP 데이터를 보다 효과적으로 이용할 수 있도록 구조화된 문서의 표준인 XML을 이용하여 개발된 SCOPML에 대하여 기술한다. 그리고 SCOPML을 이용하여 SCOP 데이터에 대한 효율적인 검색을 지원하는 SCOPBrowser의 개발에 대해 기술한다.
단백질 구조로부터 단백질 기능을 예측하고자 하는 일은 생명정보학 에서 중요한 이슈 및 연구과제가 되어 왔다. 그 중 단백질의 3 차 구조를 이해하고 분류하는 데에는 계층적인 분류방법을 이용하는 CATH database가 사용되고 있다. 이 논문에서는 CATH database 의 계층적 분류의 특성을 이용하되, 단백질의 3 차 구조가 아닌 단백질 서열로부터 데이터마이닝 기술을 적용, 마이닝 기법 중 순차패턴과 연관적 분류 기법을 이용하여 CATH database 의 계층별 구조 분류 기법을 제안 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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