복수 염기서열 정렬(multiple sequence alignment)은 염기서열들 사이의 진화관계, 단백질의 구조와 기능에 관한 연구에 필수적인 도구이다. 다이나믹 프로그래밍(dynamic programming) 방법은 대부분의 경우에 있어 최적의 염기서열 정렬 결과를 제공할 수 있다. 그러나 그것이 사용하는 갭 비용함수 때문에 특별한 경우에 최적의 염기서열 정렬을 만들어 내지 못한다. 본 논문에서는 다이나믹 프로그래밍에 의해 획득된 염기서열을 개선하기 위한 휴리스틱 방법을 제안한 후, 실제 단백질 데이터를 가지고 성능 분석을 한다.
3개 이상의 DNA 혹은 단백질의 염기서열을 정렬하는 복수 염기서열 정렬은 염기서열들 사이의 진화관계, gene regulation, 단백질의 구조와 기능에 관한 연구에 필수적인 도구이다. 복수 염기서열 정렬을 얻기 위한 기존의 방법은 progressive pairwise alignment 와같이 빠른 실행시간 내에 만족할 만한 복수 염기서열 정렬을 제공하는 방법과, 최적의 복수 여기서열 정렬을 제공하나 실행시간이 상대적으로 긴 dynamic programming 과 같은 방법 등이 있다. 본 논문에서는 진화 알고리즘을 사용하여 기존의 방법에서 제공하는 복수 염기서열 정렬을 짧은 시간내에보다 개선된 복수 염기서열 정렬을 획득하게 하는 방법을 제시하였으며, 진화 알고리즘의 구성내용을 설명하였으며, 실제의 염기서열을 사용하여 이 방법의 장점을 보였다.
최근 단백질 기능 예측을 위한 서열비교와 구조비교 기법들은 정확한 분류가 가능한 반면, 새로운 단백질 기능 분류를 함에 있어서 많은 복잡도가 따른다. 따라서 이 논문에서는 보다 빠른 단백질의 구조 분류 및 예측을 위하여 출현 시퀀스(emerging sequence)를 기반으로 하는 분류기법을 제안하였다. 이 기법에서는 먼저, 출현 시퀀스 마이닝 알고리즘을 이용하여 단백질 서열 데이터로부터 4 가지의 단백질 2 차 구조 출현 시퀀스를 발견하고, SVM을 이용하여 단백질의 출현 시퀀스 속성으로부터 단백질의 2 차 구조를 예측하였다.
곤충 바이러스인 Baculoviridae의 subgroup A에 속하는 핵다각체병 바이러스는 미생물 살충제로서, 또는 유용물질의 생산을 위한 발현벡터로서 현재 널리 연구·이용되고 있다. 본 연구에서는 이러한 NPV중 국내에서 분리된 SeNPV의 다각체 단백질 유전자의 구조적 특성을 구명함으로써 새로운 발현벡터를 제작하고자 하였다. 이를 위해 SeNPV의 다각체 모양을 전자현미경으로 관찰하고, 다각체 단백질의 분자량과 그 유전자의 구조를 각각 SDS-PAGE 및 염기서열 결정법에 의해 결정하였다. 그 결과, SeNPV의 다각체는 분자량 30 kDa의 단일 단백질로 이루어진 부정형의 구조였으며, 다각체 단백질 유전자의 염기서열을 포함한 876 염기의 서열을 결정하였다. 또한, SeNPV 전체 DNA상에서 다각체 단백질 유전자는 Xho I 3.0 Kb와 Nco I 6.0 Kb에 각각 존재함을 확인하고, 각각 cloning하여 제한효소 지도를 작성하였다.
서열화가 완성된 유전체의 수가 최근에 빠르게 상승하고 있지만, 상동성에 의한 단백질 기능을 예측하는 방법은 충분히 연구되고 있지 않다. 서열화가 완성된 다수의 유전체로부터 유전체 상호간의 BLAST 최대 히트(best-hit)를 사용하여 OPCs(Orthologous Protein Clusters)를 만드는 일은 성공적으로 연구되어 왔다. 그러나 OPCs를 수작업으로 구축하는 것은 시간과 노력이 많이 드는 일이다. 이 논문에서 우리는 서열화가 완성된 다수의 유전체로부터 OPs(Orthologous Proteins)를 클러스터링하는 자동화 방법을 제시하고, 해당 클러스터링의 타당성을 수학적으로 증명 한다.
단백질은 서열의 disorder 구역이 생물학적 반응을 일으켜 order로 변하는 과정에서 그 기능을 하게 되므로 서열 데이터에서 disorder 구역과 order 구역을 분리하는 것은 단백질의 3차 구조 및 특성을 예측하는데 반드시 필요하다. 따라서 이 논문에서는 효율적인 disorder와 order 구역 분류를 위해서 단백질의 특정 특징에 치우치지 않는 분류 결과를 얻으면서, 분류 속도를 향상 시킬 수 있도록 서열 데이터를 이용한 분류/예측 기법을 제안한다. 출현패턴 기반의 EPs-TFP 기법은 중복 출현패턴이 제거된 필수 출현패턴만을 이용하는 분류/예측 기법이다. 이 분류 기법은 disorder 구역의 서열 출현패턴들을 발견하며, 이러한 서열 출현패턴은 disorder 구역에서는 빈발하지만 order 구역에서는 상대적으로 빈발하지 않는 패턴들이다. 또한 제안 알고리즘의 성능 향상을 위해서 기존의 P-tree, T-tree 개념의 TFP 기법을 확장하여 분류/예측 기법으로 적용하였다. EPs-TFP 기법의 성능평가를 위해서 Disprot 4.9와 CASP 7 데이터를 활용하였고, disorder/order 구역을 분류한 결과, 민감도 73.6, 특이도 69.5, 정확도 74.2를 보였다.
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.
단백질들의 복수서열정렬은 단백질 서열간의 관계를 유추할 수 있는 유용한 도구이다. 최적화된 복수서열정렬을 얻기 위해 사용되는 가장 유용한 방법은 dynamic programming이다. 그러나 dynamic programming은 특정한 비용함수를 사용할 수 없기 때운에 특별한 경우 최적의 복수서열정렬을 제공하지 못하는 문제점이 있다. 우리는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 부분정렬개선기법을 사용한 알고리즘을 제안하였으며, 이 알고리즘이 dynamic programming의 문제점을 효과적으로 해결함을 보였다.
Aster yomena로부터 분리한 오이 모자이크 바이러스(cucumber mosaic virus) (CMV-As)의 RNA4로부터 완전한 길이의 cDNA를 합성하고 그 전체적인 염기서열(1,043 nt`s)을 결정하였다. CMV-As RNA4는 73개의 염기로 구성된 5`말단의 leader 부위, 657개의 염기로 구성된 외피단백질(coat protein) 유전자 부위 및 312개의 염기로 구성된 3` 말단의 비번역 부위로 구성되어 있음을 확인하였다. 외피단백질 유전자 부위의 염기서열을 다른 계통의 CMV와 비교해 볼 때 그 염기서열이 보전적으로 존재하고 있으나 그 외의 부분은 다양함을 확인하였다. 특히 3` 말단부위의 61개의 염기로 구성된 부위(959-1019)는 다른 계통의 CMV에서는 상당히 유사하지만 CMV-As도 다른 CMV처럼 tRNA와 유사한 구조를 역시 형성함을 확인하였다. CMV-As의 RNA4 염기서열을 다른 계통의 CMV와 비교할 때 CMV-I17F와 가장 유사하였으며(91.9%) S형의 CMV-M과는 가장 낮은 동일성을 보였다(71.1%). 외와 같은 염기성열의 비교 결과와 EcoRI 제한효소 인식부위의 존재로 미루어 CMV-As는 WT형으로 분류된다.
서열 상동성 분석은 생명현상에 관여하는 물질을 정렬, 색인하여 데이터베이스 하는 것으로, 생명정보학의 유용성을 입증하는 분야이다. 본 논문에서는 구조가 복잡한 진핵생물의 서열 패턴을 단백질 서열로 변환하기 위해 은닉마르코프모델을 이용하는 GenScan 프로그램을 이용한다. 서열상동성 분석 중 최소거리 탐색 문제는 문제의 크기가 커지면 계산량이 기하급수적으로 증가하여 정확한 계산이 불가능해진다. 따라서 유사한 아미노산간의 치환과 상이한 아미노산간의 치환 점수를 차등화한 점수표를 적용하고, 은닉마르코프모델 등을 적용해 정교한 전이 확률모델을 적용한다. 변환된 서열을 서열 상동성 분석을 위해 사용되는 blast p를 이용하여, 은닉 마르코프 모델을 도입함으로 인해 단백질 구조 서열로 변환하는 데에 있어서 우수한 기능을 제공함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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