• Title/Summary/Keyword: 서열

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Building a Biological Genomic Database Management System in Laboratory Level (실험실 레벨의 유전체 생물학 데이터베이스 관리시스템 구축)

  • 차효성;정광수;박성희;류근호
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04b
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    • pp.28-30
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    • 2004
  • 대부분의 생물학 실험실에서는 스퀸싱 실험으로 얻어진 서열조각에 대해 어셈블리 과정을 통해 획득된 일치된 서열을 서열 실험파일 형태로 저장한다. 이러한 서열 파일형태로 서열 데이터를 저장하면 사용자의 임의로 서열 정보 수정 및 서열 정보의 중복 등 서열 데이터에 대한 일관성 있고 무결성 있는 저장 관리가 어렵다 또한 이질적 데이터 및 포맷을 통한 다양한 생물학적 분석이 요구된다. 따라서 이 논문에서는 시퀸싱을 통해 생성된 유전체 및 단백질 서열 데이터의 자장관리를 위해 서열 정보의 편집, 저장 및 검색과 서열 파일 포멧 변환을 수행하는 서열 정보관리 시스템의 구현을 목적으로 한다. 서열 저장시 서열 버전의 생성 및 검출을 위해 능동 데이터베이스의 트리거를 이용하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 또한 서열정보 분석을 위해 이질적인 서열 포맷간의 포맷 변환은 서열 및 관련된 정보를 XML로 표현하고 포맷간의 매핑정보를 XML의 스타일 언어인 XSL을 적용하여 수행한다. 그러므로 원시 소스 변경시 영향을 적게 받으므로 이질적인 포맷간의 파서를 이용한 포맷 변환 보다 효율적이다.

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A Compressing Method for Genome Sequence Cluster Using Sequence Alignment (서열정렬을 이용한 유전체 서열클러스터의 압축 방법)

  • Yu, Nam-Hee;Jung, Kwang-Su;Ryu, Keun-Ho
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2008.06c
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    • pp.194-197
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    • 2008
  • 생물학자들은 기능이 밝혀진 단백질들로부터 치환된 몇몇의 잔기를 이용해 새로운 유용한 단백질들을 만든다. 만들어진 단백질은 높은 서열 유사성을 가지는데 우리는 이런 유사한 서열들로 구성되어 있는 클러스터를 서열 클러스터라고 정의한다. 이 논문에서는 서열정렬방법을 이용하여 서열들의 클러스터에 새로운 요약적 표현방법을 제안한다. 먼저 클러스터 안의 모든 서열들 각각의 거리에서 최소거리를 갖는 서열을 대표로 선택한다. 이 서열거리는 계산된 정렬스코어에 의해 얻을 수 있고 서열정렬의 결과에서 변환된 서열을 Edit-Script라고 불리는 보존정보에 저장한다. 대표로 선택된 서열과 각 클러스터의 Edit-Script가 데이터베이스에 저장되고 이 정보로 각 클러스터의 서열들이 보다 쉽게 만들어진다. 본 연구의 결과에서 Edit-Script의 정보를 이용하면 클러스터안의 서열들의 유사도이 55% 넘었을 때 사이즈가 감소된 것을 알 수 있다. 또한 데이터베이스에서 검색하려는 서열과 관련된 서열들을 검색할 때 데이터베이스 있는 대표서열들을 먼저 비교해 본 후 가장 거리가 가까운 대표서열을 선택하여 그 안의 클러스터 구성서열들과 검색하기 때문에 검색 시간을 단축시킬 수 있다.

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Mining Frequent Contiguous Sequence Patterns in Biological Sequences (생물학적 서열들에서 빈발한 연속 서열 패턴 마이닝)

  • Kang, Tae-Ho;Yoo, Jae-Soo
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2007.06b
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    • pp.27-31
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    • 2007
  • 생물학적 서열 데이터는 크게 DNA 염기 서열과 단백질 아미노산 서열이 있다. 이들 서열은 일반적으로 많은 수의 항목들을 가지고 있어 그 길이가 매우 길다. 생물학적 데이터 서열들에는 보통 빈번하게 발생하는 부분 연속 서열들이 존재하는데 이들 서열들을 찾아내는 것은 다양한 서열 분석에서 유용하게 사용될 수 있다. 이를 위해 초기에는 Apriori 알고리즘을 기반으로 하는 순차패턴 마이닝 알고리즘들을 활용하는 방법들이 많이 제시되었다. 그중 PrefixSpan 알고리즘은 Apriori기반의 가장 효율적인 순차패턴 마이닝 기법이다. 하지만 이 알고리즘은 길이-1인 빈발 패턴들로부터 서열 패턴을 확장해나가는 방식으로 길이가 긴 연속 서열을 포함하는 생물학적 데이터 서열들에 대한 검색방법으로는 적합하지 않다. 최근에는 기존의 PrefixSpan방식을 이용하면서도 반복적인 처리과정을 줄인 MacosVSpan이 제안되었다. 하지만 이 알고리즘 또한 원본 데이터베이스보다 크기가 큰 별도의 프로젝션 데이터베이스를 사용함으로서 많은 비용부담이 발생하고 특히 길이가 긴 서열에 대해서는 더욱 효율적이지 못하다. 이에 본 논문에서 많은 양의 생물학적 데이터 서열들로부터 빈번한 연속서열을 고정길이 확장 트리를 이용하여 효과적으로 찾아내는 방법을 제안한다. 그리고 다양한 환경에서 실험을 통해 제안하는 방식이 MacosVSpan알고리즘에 비해 검색 성능이 우수함을 증명한다.

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Development of a tool to generate diploid genome sequences for whole-genome alignments. (이배체 유전체들의 서열비교를 위한 유전체 염기서열 생성도구 개발)

  • Kim, Jonghyun;Park, Chihyun;Park, Sanghyun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.272-273
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    • 2007
  • 현대 유전체학 기술의 진보는 생물학적으로 중요한 의미를 갖는 생물들의 유전체 서열의 규명 genome sequencing)에 힘입은 바 크다. 기존의 유전체 서열결정법은 주로 염기변이율이 낮은 생물들에 초점을 맞추어 왔다. 하지만 염기변이율이 높은 생물들의 유전체 염기서열을 결정할 필요가 높아짐에 따라 이를 위한 방법론에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 염기변이율이 높은 생물들의 이배체 (diploid) 유전체 서열이 효과적으로 결정될 수 있을 경우 기존의 유전체 서열비교의 방법론에도 변화가 요청되고 있는 실정이다. 기존의 유전체 서열비교 (whole-genome alignment) 방법론은 반수체 (haploid) 유전체들의 서열비교을 위해 개발되었지만, 염기변이율이 높은 생물들의 유전체 서열비교에는 반수체 유전체들 비교에 특화된 도구들이 필요하다. 또한 현재 서열비교를 시각화하는 소프트웨어들도 반수체 유전체 비교를 위해 개발된 실정이다. 본 논문의 목표는 이배체 유전체 서열을 비교하는 방법론을 개발을 용이하기위해 이배체 유전체의 서열을 생성하는 도구를 개발하는 것이다. 개발된 도구는 실제 일어날 수 있는 염기변이와 genomic rearrangement를 사용자의 입력을 받아 다수의 생물들의 유전체 서열을 생성해 낸다. 이를 통해 이배체 유전체 서열을 비교하는 도구의 개발을 용이하게 하는데 초첨을 맞추고 있다.

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Classification of Protein Sequence Using Sequential Pattern Mining (순차 패턴 마이닝 기법을 이용한 단백질 서열 분류)

  • 정광호;김진수;최성용;한승진;이정현
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.10b
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    • pp.298-300
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    • 2004
  • 기존의 생물정보학 연구는 전체 서열들의 매칭을 통한 상동성 연구에 중점을 두고 진행되어 왔다 최근에 서열 데이터베이스의 급격한 증가와 게놈 정보가 축적됨에 따라 서열로부터 다양한 정보를 얻기 위해 서열 데이터 분석에 마이닝 기법을 접목시키고자 하는 다양한 기술들이 제안되고 있다. 단백질과 DNA의 서열 비교는 생물정보학의 기본 작업 기운데 하나이다. 신속하고 자동화 된 서열 비교 능력은 새로운 서열에 대한 기능 판별 및 분석 등 모든 작업을 용이하게 한다 본 논문에서는 동종의 단백질 서열들을 다중 정렬하여 일치하는 구간을 찾아내고, 그 구간에서 아미노산 코드와 위치정보를 이용해 동종 서열들 간의 특정한 패턴 규칙을 찾아내고, 새로운 서열에서 어떤 서열 필턴 특징이 발생하는지를 찾아냄으로써 서얼을 분류하는 방법을 제안한다.

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A Labor-Saving Bioinformatics Tool for Multiple Sequence Collection and Translation (분석 비용을 줄여주는 다중 서열 수집과 번역을 위한 생물정보학 도구)

  • Lee, Seung-Hui;Lee, Hye-Ri;Lee, Geon-Myeong;Lee, Chan-Hui
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2007.04a
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    • pp.43-47
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    • 2007
  • 많은 생물학적 데이터베이스와 도구들이 네트워크 상에서 이용 가능하다. 데이터베이스와 도구를 효과적으로 활용하면, 비용을 줄이면서 우수한 품질의 분석결과를 얻을 수 있다. 이 논문에서는 서열분석시 관련된 서열을 자동으로 수집하여, 아미노산 서열로 변환하는 도구에서 대해서 소개한다. 개발된 도구는 필요한 서열을 주어진 질의를 기반으로 하나의 DNA 서열 정보와 관련된 서열을 검색하도록 하고, 분석자가 관심 있는 항목을 쉽게 선택하게 하여, 이것을 아미노산 서열로 번역하고, 찾은 ORF를 기반으로 유사한 것을 추천하고, 번역된 ORF 서열과 어울리는 관련된 모든 정보를 검색하는 분석 과정을 자동화한 것이다.

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Mining Maximal Frequent Contiguous Sequences in Biological Data Sequences (생물학적 데이터 서열들에서 빈번한 최대길이 연속 서열 마이닝)

  • Kang, Tae-Ho;Yoo, Jae-Soo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2006.11a
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    • pp.645-648
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    • 2006
  • 생물학적 데이터 서열에는 크게 DNA 서열과 단백질 서열이 있다. 이들 서열 데이터들은 여러 데이터베이스에 걸쳐 매우 방대한 양을 가지고 있으며, 각각의 서열은 수백 또는 수천 개의 항목들을 가지고 있어 길이가 매우 길다. 일반적으로 유전적인 변형, 또는 변이로부터 보존된 영역이나 특정 패턴들을 서열 안에 포함하고 있는데 생물학적 서열 데이터에서 보존된 영역이나 패턴들은 계통발생학적 근거로 활용 될 수도 있으며 기능과 밀접한 관계를 가지기도 한다. 따라서 서열들로부터 빈번하게 발생하는 패턴을 발견하고자 하는 알고리즘 개발이 요구되고 있다. 초창기 Apriori 알고리즘을 변형하여 빈발 패턴을 발견하고자 하는 노력들로부터 근래에는 PrefixSpan 트리를 이용하여 효과적으로 성능을 개선하고 있지만 아직까지는 여러 번의 데이터베이스 접근이 요구되고 있어 성능저하가 발생한다. 이에 본 논문에서는 접미사 트리를 변형하여 데이터베이스 접근을 획기적으로 줄이고 많은 서열들로부터 빈번하게 발생하는 연속적인 서열을 효과적으로 발견하는 방법을 제안한다.

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A Sequence Similarity Algorithm Irrelevant to Sequence Length (서열의 길이에 무관한 유사도 측정 알고리즘)

  • Kim, Jae-Kwang;Lee, Jee-Hyong
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2008.04a
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    • pp.13-16
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    • 2008
  • Dynamic Programming (DP)을 이용한 서열 비교 알고리즘은 DNA, RNA, 단백질 서열의 비교와 프로그래밍 소스 코드 유사도를 측정하는 곳 등에 널리 사용되어 왔다. 이 알고리즘은 DP를 이용하여 행렬을 구성한 후, 행렬의 가장 마지막 생성 값을 이용해 두 서열의 유사도를 측정하는 방법이다. 그러나 이 알고리즘에서 사용하는 마지막 생성 값은 비교 서열이 길이에 따라 크게 좌우되기 때문에 다양한 서열들의 유사도를 알아내기에는 부적합하다. 본 논문에서는 서열의 길이에 무관한 유사도 측정 (S2) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 이용하면 비교 서열의 길이에 영향을 받지 않고 정당한 서열 비교를 할 수 있다. 제안된 알고리즘의 검증을 위해 본 논문에서는 프로그램 소스 코드의 유사도 측정을 수행한다.

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Development of an efficient sequence alignment algorithm and sequence analysis software (효율적인 복수서열정렬 최적화기법 및 서열 분석 소프트웨어 개발)

  • Hwang, Jae-Jun;Kim, Dong-Hoi;Uhmn, Saang-Yong;Kim, Jin
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.847-849
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    • 2003
  • 단백질들의 복수서열정렬은 단백질 서열간의 관계를 유추할 수 있는 유용한 도구이다. 최적화된 복수서열 정렬을 얻기 위해 사용되는 가장 유용한 방법인 dynamic programming은 특정한 비용함수를 사용할 수 없기 때문에 특별한 경우 최적의 복수서열정렬을 제공하지 못하는 문제점이 있어 이를 해결하기 위하여 이 논문에서는 부분정렬 개선 기법을 사용한 알고리즘을 제안하였으며, 서열정렬을 하는 사용자가 윈도우 시스템의 GUI환경을 사용하여 서열정렬을 보다 편하게 할 수 있도록 우리가 제안한 알고리즘과 다양한 서열정렬 알고리즘을 및 여러 개의 서열포맷형식을 하나의 프로그램으로 통합한 서열정렬 및 편집 프로그램을 Visual C++ 사용하여 개발하였다.

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A Survey of Sequence Alignment Algorithms (서열 정렬 알고리즘의 연구 동향)

  • 성종희;김동규
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2003.05b
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    • pp.571-574
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    • 2003
  • 서열 정렬(sequence alignment)은 새로운 서열의 기능적, 구조적, 진화적 분석을 용이하게 하기 때문에 분자 생물학(molecular biology) 등에서 널리 사용된다. 지금까지 서열 정렬 알고리즘들에 대한 연구는 활발히 진행되어 왔다. 특히, 생물학 데이터양의 기하급수적인 증가와 전체 유전체 서열의 분석이 이루어진 종(species)들이 증가하면서, 보다 빠르고 정확하게 서열 정력을 수행하는 알고리즘이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 동적 프로그래밍 방식에서부터 전체 유전체 서열 알고리즘에 이르기까지 서열 정렬 알고리즘의 연구 동향을 분석하고자 한다.

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