• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.26-32
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• 2018

단백질의 이차구조는 단백질의 진화, 구조, 기능을 연구하는데 중요한 정보이다. 단백질 서열 정보만을 이용하여 단백질의 이차 구조를 예측하는 분야에 심층 학습 방법들이 최근 들어 활발히 적용되고 있다. 이러한 방법에서 널리 사용되는 입력은 단백질 서열을 변환하여 만들어진 단백질 프로파일이다. 본 논문에서는 효과적인 단백질 프로파일을 얻기 위하여 단백질 서열 탐색 방법으로 PSI-BLAST와 더불어서 HHblits를 사용하였다. 단백질 프로파일의 구성에 사용되는 상동 단백질 서열을 결정하기 위한 유사도 문턱치와 상동 단백질 서열 정보를 반복적으로 사용하는 회수를 조절하였다. 합성곱 신경망과 순환 신경망을 사용하여 단백질 이차구조를 예측하였는데, 진화적 정보를 한번만 추가하여 만들어진 단백질 프로파일이 효과적이었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1183-1186
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• 2002

DNA 의 염기서열 탐색을 위한 유전체학의 다음 세대인 구조유전체학은 유전체 사업으로 인한 인간 게놈지도의 완성과 축적된 생물정보를 이용한 생물정보학의 발달과 함께 급속한 성장을 계속하고 있다. 포스트 게놈 시대를 맞이하여 생명현상에 대한 궁극적인 이해를 위한 노력으로 단백질의 구조와 기능에 대한 연구가 주목을 받게 되었다. 다양한 구조 규명을 위한 도구들과 단백질 정보를 관리하기 위한 데이터베이스 구축에 따른 관련 기술의 발전은, 앞으로 다가올 생물정보의 방대함을 감안할 때, 가치 있는 지식정보를 얻기 위한 데이터 마이닝 기법들을 통해서만 가능하다. 본 논문은 데이터 마이닝의 근간 기술인 연관규칙 마이닝을 응용한 효율적인 서열 연관 규칙 알고리즘을 제안하며, 단백질 구조의 예측을 위한 단백질 서열 및 DNA 서열간의 패턴 비교 및 연관성을 목적으로 한다. 또한, 공간적 시간적 복잡성을 CMS-tree 라는 자료구조를 통해 알고리즘의 확장성 및 병렬화의 기본 알고리즘으로 사용하도록 개발하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.673-676
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• 2006

생명현상을 이해하기 위해서는 단백질의 기능 규명이 이루어져야한다. 단백질 기능 규명을 위한 서열분석 방법은 서열 상동성이 현저히 낮은 경우 단백질 기능 예측이 불가능하고, 과거의 전체적인 단백질 구조 분석을 통한 기능 예측의 문제점이 보고되고 있다. 이 논문에서는 기능상 중요한 의미를 가지고 있는 단백질의 특정하위구조의 기하학적 특징을 추출하여 이 특징과 잔기의 위치와의 관계를 규명하였다. 또한 NaiveBayes, SVM, C4.5의 분류알고리즘을 이용하여 각 알고리즘별 분류성능을 평가하였다. 기능상 중요한 의미를 가지고 있는 특정하위구조를 비교함으로써 모르는 단백질의 기능을 예측할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권3호
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• pp.251-260
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• 2006

단백질 일차 구조(아미노산 배열)에 대한 상동 검색은 유전자나 단백질의 기능과 진화 과정을 유추하기 위한 필수 연산이다. 그러나 진화 단계가 멀리 떨어진 경우 단백질 일차 구조는 보존되지 않기 때문에 단백질의 공간적 구조에 대한 유사 검색을 통해서만 진화 단계를 유추할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 단백질의 공간적 구조를 표현하는 단백질 이차 구조를 대상으로 하여 RDBMS상에 쉽게 구현이 가능한 인덱싱 방안을 제안한다. 제안된 인덱싱 방안은 클러스터링 기법과 LookAhead 개념을 활용하여 Exact Match, Range Match, Wildcard Match 질의를 신속하게 처리한다. 제안된 방법의 우수성을 검증하기 위하여 실제의 단백질 데이타를 대상으로 성능 평가를 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 방법은 기존의 방법과 비교하여 Exact Match의 경우 6.3배까지, Range Match의 경우 3.3배까지, Wildcard Match의 경우 1.5배까지의 개선된 검색 성능을 가지는 것으로 나타났다.

• 월간양계
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• 제23권11호통권265호
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• pp.132-135
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• 1991

단백질은 동물체 조직의 구성성분으로서 중요한 기능을 가지는 영양소이며 탄수화물이나 지방과 함께 에너지를 발생하는 물질이지만 그 분자 구조내에 질소(N)를 함유하고 있다는 점에서 탄수화물이나 지방과 다르다. 단백질은 사료 중에서 비교적 많은 양을 차지하는 영양소이며 상대적으로 가격도 비싸서 일반적으로 사료내에서 가장 비용이 많이 드는 영양소이다. 따라서 여러 가지 영양소 중에서 가장 많은 관심을 끄는 영양소이기도하다.

• Bioinformatics and Biosystems
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• 제1권1호
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• pp.82-87
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• 2006

현재 가장 많이 사용되는 단백질 구조 예측 방법은 비교 모델링 (comparative modeling) 방법이다. 비교 모델링 방법에서의 정확도를 높이기 위해서는 alignment의 정확도 역시 매우 필수적으로 필요하다. 비교 모델링 과정 중의 fold-recognition 단계에서 alignment의 정확도에 의해 template을 고르는 방법은 단지 가장 비슷한 template을 선택하는 방법에 비해 주목을 받지 못하고 있다. 최근에는 두 가지의 alignment에 사이의 shift 정보를 바탕으로 한 shift score라는 수치가 alignment의 성능을 표현하기 위해서 개발되었다. 우리는 더 정확한 구조 예측의 첫걸음이 될 수 있는 shift score를 예측하는 방법을 개발하였다. Shift score를 예측하기 위해 support vector regression (SVR)이 사용되었다. 사전에 구축된 라이브러리 안의 길이가 n 인 template과 구조를 알고 싶은 query 단백질 사이의 alignment는 n+2 차원의 input 벡터로 변환된다. Structural alignment가 가장 좋은 alignment로 가정되었고 SVR은 query 단백질과 template 단백질의 structural alignment과 profile-profile alignment 사이의 shift score를 예측하도록 training 되었다. 예측 정확도는 Pearson 상관계수로 측정되었다. Training 된 SVR은 실제의 shift score와 예측된 shift score 사이에 0.80의 Pearson 상관계수를 갖는 정도로 예측하였다.

• 한국섬유공학회:학술대회논문집
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• 한국섬유공학회 2003년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.293-294
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• 2003

견 피브로인은 대표적인 섬유상 단백질의 하나로 생체적합성, 생분해성, 저독성 등의 유용한 특성을 가지므로 생체재료로 상당한 관심과 연구의 대상이 되어왔다. 우리는 최근의 연구에서 견 피브로인을 생사로부터 추출한 다음, 포름산을 용제로 하여 전기방사함으로써 나노섬유를 제조하고 이들의 각화세포에 대한 친화력을 확인한 바 있다. 본 연구에서는 견 피브로인의 구조체를 나노섬유 부직포, 필름, 마이크로 섬유로 구성된 직물 둥의 형태로 하여 그들의 2차 구조를 비교함과 동시에 구조적 특성이 각화세포와의 친화력에 어떠한 영향을 미치는 가를 비교ㆍ검토 하고자 하였다. (중략)

• 대한화학회지
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• 제67권2호
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• pp.81-88
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• 2023

HubWA 단백질을 모델로 삼아 소수성 아미노산이 folding 반응에 끼치는 영향을 탐색하기 위하여 HubWA에 있는 I와 L을 V로 치환한 변이 단백질의 folding kinetics를 측정하였다. 변이 단백질의 folding kinetics는 HubWA 단백질과 마찬가지로 three-state on-pathway mechanism(U ⇌ I ⇌ N, U는 unfolded 상태, I는 중간단계, N은 native 상태를 의미한다)을 따르는 것으로 나타났다. Folding kinetics 분석을 통하여 three-state 반응의 elementary 반응과 전체 반응의 자유에너지인 ΔG^o_UI, ΔG^o_IN, ΔG^o_UN을 얻었고, 변이 단백질의 자유에너지와 HubWA 단백질의 자유에너지의 차(ΔΔG^o_UI = ΔG^o_UI(변이 단백질) - ΔG^o_UI(HubWA), ΔΔG^o_UN = ΔG^o_UN(변이 단백질) - ΔG^o_UN(HubWA))의 비인 ΔΔG^o_UI/ΔΔG^o_UN를 통하여 중간단계가 전체 folding 반응에 끼치는 영향을 각 소수성 잔기 별로 알아볼 수 있었다. HubWA의 입체구조에서 α-helix와 β-sheet가 상호작용하는 소수성 코어에 위치하는 아미노산인 I3, I13, L15, I30, L43, I61, L67을 V로 치환한 변이 단백질의 ΔΔG^o_UI/ΔΔG^o_UN 값이 ~0.5로 나타난 점은 이들 아미노산이 중간단계에서 native 상태보다는 느슨하지만 비교적 견고한 구조를 이루는 것으로 해석되었다. HubWA 입체구조에서 α-helix의 아미노말단에 위치하는 I23, 특정 이차구조가 없는 부위에 위치하는 I36, β-strand 5의 카복실말단에 위치하는 L69를 V로 치환한 변이 단백질의 ΔΔG^o_UI/ΔΔG^o_UN 값이 0.4 이하로 나타난 것은 이들 아미노산 잔기가 중간단계에서는 비교적 느슨한 구조를 이루다 중간단계에서 native 단계로 진행하는 folding 과정의 후반부에 HubWA의 입체구조에 견고하게 편입되는 것으로 해석되었다. HubWA의 입체구조에서 두 번째 β-strand의 카복실말단에 위치한 V17, 짧은 네 번째 β-strand의 카복실말단에 위치한 L50, 짧은 3₁₀-helix의 아미노말단에 위치한 L56이 중간단계에서 서로 상호작용을 하는 점은 이들 아미노산을 V로 치환한 변이 단백질의 ΔΔG^o_UI/ΔΔG^o_UN값이 0.8 이상으로 나타난 점을 통하여 알 수 있었다. L50과 L56은 짧은 β-strand와 3₁₀-helix를 제외하고 특별한 이차구조가 존재하지 않는 부위(46번째 아미노산 잔기부터 62번째 아미노산 잔기 까지)에 위치하는데, 이들 아미노산이 V17과 더불어 folding 반응의 초기에 견고하게 상호작용을 하는 것은 HubWA단백질이 folding 과정의 초기에 응집체를 형성하는 것을 막아주는 역할을하는 것으로 생각되었다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제41권3호
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• pp.224-227
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• 1998

철의 대사과정에 관여하는 ferritin 단백질의 발현은 ferritin transcript의 5'-untranslated region에 위치한 iron-responsive element (IRE)와 철 농도 조절 단백질의 결합에 의해 조절된다. 이러한 ferritin의 생성에 관여하는 구조적인 요소를 밝히기 위해, RNA 이차구조인 IRE의 bulge 부분을 다른 염기로 변환시켜 철 농도 조절단백질에 의한 RNA 결합력과 ferritin 단백질의 생성의 저해정도를 비교 측정하였다. 측정된 결과로부터 IRE의 bulge 부분의 시토신 염기배열만이 RNA 이차구조의 형성에 중요한 작용을 하여 ferritin 합성을 조절할 수 있는 것을 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.571-574
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• 2000

오늘날 단백질 정보 분석은 HGP(Human Genome Project)이후 Post-genome 시대를 맞이하면서 매우 중요한 분야로 인식되고 있다. 이 단백질 정보를 이용하는 응용은 Discovery of Protein Structure/Function Relationships, Evolutionary Relationships, 3D Modeling 등 많은 분야에서 활용되어진다. 여러 가지 분야들 중에서 특히 단백질 구조 분석을 위한 많은 다양한 소프트웨어들이 출현되고 있다. 하지만 복잡하게 얽혀 있는 단백질들을 검증하기 위해서 Mass Spectrometry에서 발생되는 Peptide Masses의 정보들을 이용할 수 있다. 이에 본 논문에서는 Mass Spectrometry에서 생성된 Peptide Mass Map을 이용하여 기존의 단백질 Database에 있는 단백질들과 비교하는 자동화 단백질 검증 시스템 설계 및 구현에 관한 연구내용을 담고 있다. 이 시스템은 3-계층 중심으로 개발이 이루어지며 이 기종 시스템과의 원활한 통신 다중 계층의 환경에 있는 각 객체들간에 통신을 위해서 RMI 기반의 미들 웨어를 활용하기로 한다.