Pseudomonas sp. DJ77로부터 클로닝된 glutathione S-transferase 유전자(phnC)의 염기서열을 결정하였다. 603bp의 open reading frame(ORF)이 존재하였고 개시코돈 앞에서 Shine-Dalgarno sequence를, 종결코돈 뒤에서는 terminator sequence를 발견하였다. phnC 유전자에서 만들어지는 phnC 단백질은 21,416 Da으로 SDS-polyacrylamide gel 전기영동 결과와 일치하였다. PhnC는 Bulkholderia cepacia LB400, Cycloclasticus oligotrophus RB1의 GST와 각각 53.7%, 49%의 높은 상동성을 나타냈다. 아미노산 서열의 상동성과 필수잔기들의 존재유무로 판단할 때 PhnC GST는 theta class GSTs와 진화적으로 유연관계가 높았지만 alpha, mu, pi, sigma class GSTs에서 구조적, 기능적으로 중요하다고 알려진 아미노산 잔기들이 PhnC GST에도 보존되어 있었다. 또한, phnC 유전자의 위치가 C. oligotrophus RB1, B. cepacia LB400 등의 GST 유전자 위치와 유사하다는 점에서 PhnC 효소는 난분해성 방향족 탄화수소의 분해에 관여하는 것으로 생각된다.
인터넷과 첨단 기술의 발달로 생물학적 정보에 대한 온라인 데이터베이스들이 급증하고 있으나, 데이터가 방대하고 형식이 다양하여 생물학자들이 정보를 얻는데 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 단백질과 핵산 정보를 제공하는 NCBI에서, 사용자가 질의에 따른 웹 문서로부터 정보를 추출하여 사용자의 특성에 따른 데이터베이스를 구축, 관리하여 주는 시스템을 제안한다. 온톨로지를 이용하여 질의의 모호성을 보완한다. 웹 문서로부터 추출된 데이터를 저장하는 단계에서도 데이터의 특징, 사용빈도에 따라 테이블을 분류하여 관리함으로써 검색과 관리의 효율성을 높인다. 본 논문은 서열정보 분석을 하는 생물학 연구자들에게 데이터베이스를 쉽게 구축하고 서열정보를 분석하기 좋은 인터페이스를 제공하는 것을 목적으로 한다.
접미사 배열이나 접미사 트리는 대용량의 서열데이터를 효율적으로 검색, 저장할 수 있는 인덱스 자료구조로서 바이오인포매틱스와 같이 대용량 데이터의 처리. 분석이 필요한 분야에 이용될 수 있다. 최근 들어 접미사 배열에 대한 연구가 활발히 진행되어 접미사 배열의 효율적인 저장, 선형시간 생성 및 선형시간 탐색 알고리즘들이 개발되었다. 본 논문에서는 같은 전사인자가 결합할 것으로 예상되는 여러 개의 전사조절부위에 대한 DNA 서열들이 입력으로 주어졌을 때 전사인자가 결합하는 부위를 예측하는 방법을 제시한다. 이를 위해 최근에 제시된 선형시간 접미사 배열 생성 알고리즘을 이용하고 TRANSFAC과 EMBL 등의 DB를 이용하여 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 방법의 정확도를 평가한다.
단백질들이 어느 세포내 소기관에 위치하는지에 대한 지식은 그들의 기능을 예측하는데 있어서 중요한 정보를 제공한다. 하지만 실험적으로 세포내 소기관 위치를 분석하는 작업은 않은 비용과 시간을 요구한다. 따라서 지금까지 단백질의 세포내 소기관 위치 예측을 위한 다양한 계산적 방법들이 개발되었으나, 효율적인 학습 데이터의 생성에 있어서 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 기계학습 기법을 이용하여 주요 서열 구성을 선택함으로써 예측의 성능을 최대화 하는 방법을 제안하고자 한다. 실험은 효모의 단백질의 세포 내 소기관 위치 예측에 있어서 주요 아미노산 서열들을 선택함으로써 예측의 성능을 향상시키는 결과를 보이고 있다.
멸치 젓갈에서 분리된 파아지의 일반적인 성질과 파아지 DNA 서열을 분석한 결과는 다음과 같다. 멸치 젓갈에서 분리된 파아지의 플라그는 대체로 작고 선명한 핀 형태로 직경 0.5∼l.0 mm이었으며, 파아지의 형태는 지름 68 nm의 대칭형 두부와 길이 100 nm의 contractile 미부를 가지고 있었고 base plate가 관찰되었다. 파아지 DNA의 크기는 약 20 Kbp 정도이었으며, DNA 염기서열은 H. salinarium 파아지 hp 32와 52.87%의 상동성을 나타내었으나 보다 정확한 분류를 위해 파아지 DNA의 전체 염기서열에 대한 분석이 이루어져야 할 것이다.
분자생물학의 급진적 발전은 현대 계통분류학에 큰 변혁을 가져왔다. 특히 유전의 근원물질인 DNA나 RNA를 분리.조작.분석하는 기술의 발전으로 이를 이용만 계통수 제작은 계통생물학의 중요한 실험방법으로 자리잡고 있다. 그 중 염기서열 비교 방법은 현재 유전자 계통수 제작에 가장 널리 이용되는 방법이다. 하지만 이러만 계통수는 각 객체간의 거리만을 표현하고, 객체군간의 차이는 설명하기 힘들다. 본 연구에서는 염기서열의 상대적인 특징(유사도)을 대신하는 염기서열의 총량과 염기 함량 등을 이용해 새로이 분류 기법 중 결정트리 방법에 적응하고, 종 분류의 유전적 모델을 설계한다. 또한 결정트리의 클래스인 종은 상위 클래스들을 포함하고 있어, 본 논문에서는 기존의 결정트리 분류자를 수정한 단계적 결정트기 분류자를 제안한다.
본 논문에서는 하나의 시스템 안에서 효율적인 유전자 데이터의 관리와 다양한 서열 분석작업이 가능한 왱 기반의 서열 분석 및 관리 시스템인 GWB(Gene Workbench)를 설계하고 구현하였다. GWB는 로컬 데이터베이스 관리뿐만 아니라 GenBank, EMBL, SWISSPROT와 같은 외부 공공 데이터베이스에 대한 접근 기능도 제공하며, 권한을 가진 내부 이용자와 그렇지 못한 외부 이용자들을 구분하여 일부 유용한 기능들은 외부 사용자들도 이용할 수 있도록 설계되었다. 또 GWB는 유전자에 관한 문헌정보 검색과 관련 유전자 탐색 기능 둥 일부 유전자 기능 연구를 지원하는 기능을 제공하고 있다.
문서유사도를 비교하는 방법은 지문법과 서열 정렬법이 널리 알려져 있다. 지문법은 계산속도가 빠른 대신 정확도가 떨어지며, 서열정렬법은 계산속도가 느린 대신 정확도가 높다. 다단계 정렬은 두 방법의 비중을 조절하여 문서 유사도를 비교할 수 있는 방법으로, 각 방법의 장점을 얻으면서 단점을 보완하도록 고안되었다[1]. 이 논문에서는 다단계 정렬방법에 대해 설명하고, 다단계정렬 방법에서 발생 가능한 단편화 문제를 제거하여 정확도를 향상시키는 방법에 대해 소개한다.
영상처리를 이용한 영상간의 유사도 비교 기법은 영상의 검색 및 영상의 자동 인식 등을 위한 연구로 최근 각광받고 있다. 최근 영상 처리 기법은 화소의 질적 향상 및 처리시간 최적화, 효율적인 특정 요소의 추출 등 다양한 방법으로 시도되고 있다. 특히, 영상의 유사도 비교는 유사 영상 검색과 같은 경우에 많이 쓰인다. 영상의 유사도를 비교하기 위한 기법으로는 영상 데이터의 특징에 따라 대상 영역을 여러 영역으로 나누는 영역분할 기법과 군집화, 퍼지, 유전자 알고리즘 등이 있다. 본 논문에서는 영상을 HSV 색공간으로 변환한 후 색상 값에 대하여 전역 정렬 기법을 사용하는 유사도 측정 방법을 제시한다. 전역 정렬 기법은 유전자 서열 비교 기법 중 하나로서 두 유전체의 유사도를 측정하는데 사용된다. 유사도 측정 효율을 높이기 위해 색상 값을 8단계로 양자화하여 영상의 서열을 생성하였다. 실험결과 제시한 방법을 영상 회전이나 대칭, 글자 삽입 등의 간단한 연산에 크게 영향을 받지 않는 것으로 드러났다.
휴대전화 사용이 늘어나면서 이를 노리는 광고 문자 또한 많아지고 있다. 이를 막기 위해 대부분의 휴대전화가 스팸 차단 기능을 제공하고 있다. 허나 현재 제공되고 있는 스팸 차단 기능은 발신 번호가 같거나 설정 문구가 같은 경우에만 막아주는 기초적인 기능뿐이다. 그리고 광고 문자를 보내는 쪽은 이러한 차단 기능을 염두에 두고 변칙적인 문구를 사용해서 보내는 경우도 많다. 본 논문에서는 한글을 문자 단위로 서열 정렬하여 광고 문자를 차단하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 사용자가 등록한 문구를 수신한 문구에 대해 서열 정렬하고 이 결과를 바탕으로 유사도를 비교하여 차단하고자 하는 문구를 지닌 스팸 문자를 최대한 차단할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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