Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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2021.04a
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pp.22-22
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2021
큰졸방제비꽃(Viola kusanoana)의 엽록체 DNA 염기서열을 밝히고자 차세대염기서열분석법(NGS)을 이용하여 분석하였다. 재료는 경상북도 울릉군 나리분지에 자생하는 개체의 잎을 사용하였다. 염기서열 분석결과, 총 길이는 158,644 bp 였고, GC함량은 36.3%로 분석되었다. 구간별로는 LSC (Large single copy)지역이 86,999 bp (GC content: 33.9%)였고 SSC (Small single copy)지역은 17,439 bp (GC content: 29.9%)으로 분석되었으며 IR (Invertied repeats)지역은 27,103 bp (GC content: 42.2%)로 확인되었다. 유전자는 protein coding gene 77개, tRNA gene 30개, rRNA 4개 등 총 111개로 이는 선행 연구된 제비꽃속 8개 분류군과 유전자의 순서와 방향이 모두 일치하였다. 이를 통해 제비꽃속의 엽록체 게놈의 유전자는 상당히 보존되어 있음을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2007.05a
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pp.341-350
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2007
DNA 염기 서열 배치 알고리즘은 분자 생물학 분야에서 단백질과 핵산 서열들의 분석에서 중요한 방법이다. 생물학적인 염기 서열들은 그들 사이의 유사성과 차이점을 나타내기 위해 정렬된다. 본 논문에서는 기존의 DNA 염기 서열 배치 방법을 개선하기 위하여 DP(Dynamic Programming) 알고리즘의 비용증가( O (nm) ) 문제를 해결하는 Quadrant 방법과 품질 정보 및 퍼지 추론시스템(fuzzy inference system)을 적용한 DNA 염기 서열 배치 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 DNA 염기 서열 배치 알고리즘은 Quadrant 방법을 적용하여 Needleman-Wunsch의 DP 기반 알고리즘에서의 행렬 생성 단계에서 발생하는 불필요한 정렬 계산을 제거하여 전체 수행 시간을 단축하고, 각 DNA 염기 서열 단편 각각의 길이 차이와 낮은 품질의 DNA 염기 빈도를 퍼지 추론 시스템에 적용하여 지능적으로 갭 비용(gap cost)을 동적으로 조정한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 NCBI (National Center for Biotechnology Information)의 실제 유전체 데이터로 성능을 분석한 결과, 제안된 알고리즘이 기존의 품질정보만을 이용한 알고리즘보다 개선된 것을 확인하였다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.15
no.1
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pp.37-46
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2010
A Suffix Tree is an efficient data structure that exposes the internal structure of a string and allows efficient solutions to a wide range of complex string problems, in particular, in the area of computational biology. However, as the biological information explodes, it is impossible to construct the suffix trees in main memory. We should find an efficient technique to construct the trees in a secondary storage. In this paper, we present a method for constructing a suffix tree in a disk for large set of DNA strings using new index scheme. We also show a typical application example with a suffix tree in the disk.
Reciprocal interspecific hybrids between two bitterling species Rhodeus uyekii (RU) and R. notatus (RN) were genetically identified based on the partial sequence analysis of recombination activating gene-1 (RAG-1) gene. Out of 863 bp positions analyzed, 13 nucleotide substitutions were detected between the two parental species (RU and RN genotypes). Both the induced hybrids (RU female$\times$RN male; UN genotype) and their reciprocal counterparts (RN female$\times$RU male; NU genotype) displayed the double peaks (or polymorphism) of sequence chromatograms at the 13 diagnostic positions, indicating that those hybrids were actual karyogamy derived from the two parental haploid genomes. However, it was not possible to distinguish between the reciprocal interspecific hybrids.
Genetic testing in prenatal diagnosis is a precious tool providing valuable information in clinical management and parental decision-making. For the last year, cytogenetic testing methods, such as G-banding karyotype analysis, fluorescent in situ hybridization, chromosomal microarray, and gene panels have evolved to become part of routine laboratory testing. However, the limitations of each of these methods demonstrate the need for a revolutionary technology that can alleviate the need for multiple technologies. The recent introduction of new genomic technologies based on next-generation sequencing has changed the current practice of prenatal testing. The promise of these innovations lies in the fast and cost-effective generation of genome-scale sequence data with exquisite resolution and accuracy for prenatal diagnosis. Here, we review the current state of sequencing-based pediatric diagnostics, associated challenges, as well as future prospects.
In this study, nucleotide sequence structures of intergenic transcribed spacer (ITS) 1, complete 5.8S ribosomal RNA gene and ITS 2 region were analyzed to identify three Peruvian entomopathogenic fungal isolates. The isolates had highly conserved sequence region in 5.8S rRNA gene and unique sequences in ITS 1 and 2 region among them. 5.8S rRNA gene regions were highly conserved and showed high homoloies among tested isolates. In contrast, ITS region showed species-specific sequence region, resulting in inter-genus differencies. Scanning electron microscopic images of these isolates supported the result of ITS-based identification. From these result, Peruvian entomopathogenic fungal isolate J270, J278, were identified as Beauveria bassiana and J271 was identified as Lecanicillium attenuatum.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06a
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pp.52-54
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2006
특정한 기능을 하는 DNA 조각은 특정한 염기 서열들을 가진다. 이를 이용하여 특정 조각의 DNA 서열을 위치 점수 행렬을 이용하여 표현할 수 있다. 하지만 찾고자 하는 DNA 부분들이 완전히 밝혀진 것이 아닐 수 있다. 따라서 현재 밝혀진 정보만을 이용하여 위치 점수 행렬을 만들 경우, 실제 서얼 패턴이 아닌 편중된 정보가 얻어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 위치 점수 행렬의 혼합 모델을 이용하여, 각각의 특정 군집들을 대표할 수 있는 행렬들을 구분하여 구성하였다. 본 논문에서는 약 22개의 염기로 구성된 microRNA 서열 중, 초반부의 8개의 염기 서열정보를 이용하여, 이들 위치의 서열상의 특성을 확인해 보고자 하였다. miRNA 서열을 대표하기 위한 위치 점수 행렬들은 구분하여 만들고, EM 알고리즘을 이용하여 학습한다. 학습 결과 얻어진 혼합 모델과 은닉 변수를 통해 microRNA들을 군집화하고, 각각의 군집에 속한 microRNA 서열의 특성을 확인한다.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2009.05a
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pp.23-26
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2009
한국인 최초 전체 유전체 서열(KOREF; Koreanindividualgenomesequence) 은 한국인을 위한 참조 서열로써 사용될 수 있다. 2009년 1월에 남성 한국인 유전체를 솔렉사(Solexa)를 통해 전장서열을 결정하였다. 이는 NCBI의 인간게놈프로젝트에서 생산한 게놈의 99.83%를 커버하며, 또한 NCBI게름서열의 약 20배를 커버할 정도의 유전체 서열을 결정하여 매우 높은 정확도를 가진 한국인 고유유전체이다. 한국인 유전체 서열의 분석결과 현재까지 밝혀지지 않았던 한국인 특이적인 3백만 개의 SNP를 밝혀냈다. 먼저 보고된 중국인 게놈은 한국인 게놈과 매우 가까운 민족 그룹임에도 불구하고 38%(3,186,352 SNP중에 1,217,362 SNP) 의 특이적인 차이를 나타내었으며, 또한 미토콘드리아 서열 비교를 통해서도 특이적인 다양성을 보여주는 SNP데이터를 확인 할 수 있었다. 차세대 게놈서열결정의 기술은 적은 노력과 비용으로 인간 유전체 데이터를 얻을 수 있게 되었으며, 이러한 개인유전체 데이터는 개인유전체 의학으로 가는 초석이 될 것이다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.12a
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pp.473-477
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2002
세포내에서 특정 단백질이 합성되어 이용되는 것을 단백질의 발현이라 한다. 이러한 단백질의발현을 조사하는 작업은 세포내 대사과정을 밝혀내는 데 있어서 매우 중요한 역할을 담당하고 있다. 단백질의 발현을 조사하기 위해서는 세포로부터 추출하여 정제한 단백질이 어떤 단백질인지를 확인하는 작업이 필요한데 현재로써는 확인하고자 하는 단백질 효소로 분해하여 분해된 조각들의 질량을 측정하여 기존에 알려진 단백질들을 분해했을 때 이론상 나을 수 있는 조각들의 무게와 비교하여 가장 근접한 단백질을 찾아내는 질량분석기법(mass Spectrometry)이 널리 사용된다. 그러나 이 방법은 확인하고자 하는 단백질의 아미노산 서열이 알려져 있을 경우에만 사용할 수 있다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 계산적인 방법으로 극복하고자 동일단백질을 여러가지 효소로 분해하여 나오는 조각들의 질량을 측정하고 이들을 조합하여 원래 단백질의 아미노산 서열을 알아낼 수 있는 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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