BLAST, a basic bioinformatics tool for searching local sequence similarity, has been one of the most widely used bioinformatics programs since its introduction in 1990. Users generally use the web-based NCBI-BLAST program for BLAST analysis. However, users with large sequence data are often faced with a problem of upload size limitation while using the web-based BLAST program. This proves inconvenient as scientists often want to run BLAST on their own data, such as transcriptome or whole genome sequences. To overcome this issue, we developed NBLAST, a graphical user interface-based BLAST program that employs a two-way system, allowing the use of input sequences either as "query" or "target" in the BLAST analysis. NBLAST is also equipped with a dot plot viewer, thus allowing researchers to create custom database for BLAST and run a dot plot similarity analysis within a single program. It is available to access to the NBLAST with http://nbitglobal.com/nblast.
This paper proposes a G-BLAST(BLAST using Grid Computing) system, an integrated software package for BLAST searches operated in heterogeneous distributed environment. G-BLAST employed 'database splicing' method to improve the performance of BLAST searches using exists computing resources. G-BLAST is a basic local alignment search tool of DNA Sequence using grid computing in heterogeneous distributed environment. The G-BLAST improved the existing BLAST search performance in gene sequence analysis. Also G-BLAST implemented the pipeline and data management method for users to easily manage and analyze the BLAST search results. The proposed G-BLAST system has been confirmed the speed and efficiency of BLAST search performance in heterogeneous distributed computing.
Pattern finding is one of the important tasks in a protein or DNA sequence analysis. Alignment is the widely used technique for finding patterns in sequence analysis. BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) is one of the most popularly used tools in bio-informatics to explore available DNA or protein sequence databases. BLAST may generate a huge output for a large sequence data that contains various sequence patterns. However, BLAST does not provide a tool to summarize and analyze the patterns or matched alignments in the BLAST output file. BLAST lacks of general and robust parsing tools to extract the essential information out from its output. This paper presents a pattern summary system which is a powerful and comprehensive tool for discovering pattern structures in huge amount of sequence data in the BLAST. The pattern summary system can identify clusters of patterns, extract the cluster pattern sequences from the subject database of BLAST, and display the clusters graphically to show the distribution of clusters in the subject database.
The genus Acanthamoeba can cause severe infections such as granulomatous amebic encephalitis and amebic keratitis in humans. However, little genomic information of Acanthamoeba has been reported. Here, we constructed Acanthamoeba expressed sequence tags (EST) database (Acanthamoeba EST DB) derived from our 4 kinds of Acanthamoeba cDNA library. The Acanthamoeba EST DB contains 3,897 EST generated from amebae under various conditions of long term in vitro culture, mouse brain passage, or encystation, and downloaded data of Acanthamoeba from National Center for Biotechnology Information (NCBI) and Taxonomically Broad EST Database (TBestDB). The almost reported eDNA/genomic sequences of Acanthamoeba provide stand alone BLAST system with nucleotide (BLAST NT) and amino acid (BLAST AA) sequence database. In BLAST results, each gene links for the significant information including sequence data, gene orthology annotations, relevant references, and a BlastX result. This is the first attempt for construction of Acanthamoeba database with genes expressed in diverse conditions. These data were integrated into a database (http://www. amoeba.or.kr).
Park, Jung-Hoon;Tae, Sung-Ho;Kim, Tae-Hyoung;Lee, Kang-Jin
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2012.05a
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pp.49-51
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2012
This study was conducted as a part of database construction for development of CO2 assessment system for concrete to assess CO2 emissions and analyze characteristics of blast furnace slag manufactured in Korea through life cycle assessment method. For this, life cycle CO2 emissions assessment technique for construction materials was examined. The entire manufacturing process for blast furnace slag was analyzed on blast furnace slag manufacturer in Korea for application of assessment technique. Life cycle CO2 assessment was performed on blast furnace slag after classifying assessment process into raw material production step, raw material transportation step and construction material manufacture step.
Kang, Se Won;Hwang, Hee Ju;Park, So Young;Wang, Tae Hun;Park, Eun Bi;Lee, Tae Hee;Hwang, Ui Wook;Lee, Jun-Sang;Park, Hong Seog;Han, Yeon Soo;Lim, Chae Eun;Kim, Soonok;Lee, Yong Seok
The Korean Journal of Malacology
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v.30
no.4
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pp.429-431
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2014
Since we reported a BLAST server for the mollusk in 2004, no work has reported the usability or modification of the server. To improve its usability, the BLAST server for the mollusk has been updated as version II (http://www.malacol.or.kr/blast) in the present study. The database was constructed by using the Intel server Platform ZSS130 dual Xeon 3.20 GHz CPU and Linux CentOS system and with NCBI WebBLAST package. We downloaded the mollusk nucleotide, amino acid, EST, GSS and mitochondrial genome sequences which can be opened through NCBI web BLAST and used them to build up the database. The updated database consists of 520,977 nucleotide sequences, 229,857 amino acid sequences, 586,498 EST sequences, 23,112 GSS and 565 mitochondrial genome sequences. Total database size is 1.2 GB. Furthermore, we have added repeat sequences, Escherichia coli sequences and vector sequences to facilitate data validation. The newly updated BLAST server for the mollusk will be useful for many malacological researchers as it will save time to identify and study various molluscan genes.
Anisakis simplex is one of the parasitic nematodes, and has a complex life cycle in crustaceans, fish, squid or whale. When people eat under-processed or raw fish, it causes anisakidosis and also plays a critical role in inducing serious allergic reactions in humans. However, no web-based database on A. simplex at the level of DNA or protein has been so far reported. In this context, we constructed a web-based database for Anisakis research. To build up the web-based database for Anisakis research, we proceeded with the following measures: First, sequences of order Ascaridida were downloaded and translated into the multifasta format which was stored as database for stand-alone BLAST. Second, all of the nucleotide and EST sequences were clustered and assembled. And EST sequences were translated into amino acid sequences for Nuclear Localization Signal prediction. In addition, we added the vector, E. coli, and repeat sequences into the database to confirm a potential contamination. The web-based database gave us several advantages. Only data that agrees with the nucleotide sequences directly related with the order Ascaridida can be found and retrieved when searching BLAST. It is also very convenient to confirm contamination when making the cDNA or genomic library from Anisakis. Furthermore, BLAST results on the Anisakis sequence information can be quickly accessed. Taken together, the Web-based database on A. simplex will be valuable in developing species specific PCR markers and in studying SNP in A. simplex-related researches in the future.
Kim, Chang-Kug;Lee, Myung-Chul;Ahn, Byung-Ohg;Yun, Doh-Won;Yoon, Ung-Han;Suh, Seok-Cheol;Eun, Moo-Young;Hahn, Jang-Ho
Genomics & Informatics
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v.6
no.2
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pp.64-67
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2008
The Korean Rice Ds-tagging lines Database (KRDD) is designed to provide information about Ac/Ds insertion lines and activation tagging lines using japonica rice. This database has provided information on 18,158 Ds lines, which includes the ID, description, photo image, sequence information, and gene characteristics. The KRDD is visualized using a web-based graphical view, and anonymous users can query and browse the data using the search function. It has four major menus of web pages: (i) a Blast Search menu of a mutant line; Blast from rice Ds-tagging mutant lines; (ii) a primer design tool to identify genotypes of Ds insertion lines; (iii) a Phenotype menu for Ds lines, searching by identification name and phenotype characteristics; and (iv) a Management menu for Ds lines.
Han Sang-Il;Lee Sung-Gun;Hou Bo-Kyeng;Byun Yoon-Sup;Hwang Kyu-Suk
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.10
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pp.1044-1049
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2006
Multiple sequence alignment is a method to compare two or more DNA or protein sequences. Most of multiple sequence alignment tools rely on pairwise alignment and Smith-Waterman algorithm to generate an alignment hierarchy. Therefore, in the existing multiple alignment method as the number of sequences increases, the runtime increases exponentially. In order to remedy this problem, we adopted a parallel processing suffix tree algorithm that is able to search for common subsequences at one time without pairwise alignment. Also, the cross-matching subsequences triggering inexact-matching among the searched common subsequences might be produced. So, the cross-matching masking process was suggested in this paper. To identify the function of the clusters generated by suffix tree clustering, BLAST and CDD (Conserved Domain Database)search were combined with a clustering tool. Our clustering and annotating tool consists of constructing suffix tree, overlapping common subsequences, clustering gene sequences and annotating gene clusters by BLAST and CDD search. The system was successfully evaluated with 36 gene sequences in the pentose phosphate pathway, clustering 10 clusters, finding out representative common subsequences, and finally identifying functional domains by searching CDD database.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.35
no.4
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pp.207-214
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2022
A prediction model is proposed for a blast load acting on a column component because of an external explosion. The model can predict the pressure-time histories acting on a column using the fitting curves established from a database composed of finite-element (FE) analysis results. To this end, 70 numerical simulations using the commercial software AUTODYN were performed by changing the column width. To confirm the performance of the proposed model, pressure-time histories estimated from an existing empirical formula and the proposed model were compared based on the FE analysis results. It was verified that the proposed model can more precisely predict the pressure-time histories compared with the existing model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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