BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)는 서열 데이터베이스 탐색을 위하여 가장 많이 사용되는 프로그램이다. 전체 서열간의 최적 글로벌 정렬을 수행하는 대신에 지역적 유사성이 있는 부분을 찾아 서열 짝짓기를 수행하는 특징을 갖는다. 일반적인 연구자들은 서열 상동성 검색을 위해 NCBI에 접속하여 웹 브라우저를 통해 온라인으로 BLAST를 수행하게 되는데, 이 경우 사용자 각각의 네트워크 환경이나 입력할 데이터양에 따른 검색속도의 지연 및 제한 등과 같은 여러 문제에 부딪히게 되고, 또한 보안유지가 필요한 서열 데이터의 유출 가능성이 존재한다. 그러므로 대량의 서열 데이터에 대하여 빠르고 안전하게 BLAST 상동성 검색이 가능한 Local BLAST 검색 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 NCBI의 Genbank에서 공개된 동물의 발현 유전자 단편들(ESTs)에 대한 데이터를 이용하여 소, 돼지, 닭, 등의 경제형질과 연관된 유용 유전자만을 추출하여 이들만으로 구성된 새로운 데이터베이스를 구축하였고, 또한 이들을 사용할 수 있는 새로운 검색시스템을 개발하였다 자체 제작한 Perl script를 사용하여 필요한 데이터를 축종별로 추출 하여 새로운 DB를 구축하였으며 이 속에는 소의 경우 650,046개, 돼지의 경우 368,120개, 닭의 경우 693,005개의 발현 유전자 단편들(ESTs)이 포함된다. 또한 이들 DB 분석이 가능한 Local Animal BLAST Web 검색시스템(http://bioinfo.kohost.net)을 고성능 병렬 PC Cluster 시스템과 연동하도록 자체 구축함으로써 본 시스템이 보다 효율적인 생물정보학 연구수행이 기여할 것으로 기대된다.
단백질 3차 구조 정보는 PDB에서 플랫화일 형태로 제공되고 있으며 이러한 플랫화일 각각의 엔트리들은 단백질 3차 분자 구조를 구성하는 원자들의 공간좌표정보, 서열정보, 실험정보 및 참조정보 등으로 구성된다. 이러한 정보들을 포함하고 있는 플랫파일로부터 필수적인 구조정보 및 서열정보 등의 효율적 검색을 위해서는 플랫파일을 데이터베이스로 구축함과 동시에, 구축된 데이터베이스를 위한 유사성 검색시스템 구축이 요구된다. 따라서, 이 논문에서는 Protein DataBank에서 제공하는 플랫파일을 공간객체 모델링기법에 기반한 관계형 데이터베이스로 구축하고 PSI-BLAST를 적용하여 단백질 서열 유사성 검색 시스템을 구축한다. 이렇게 함으로써 단백질 3자 구조 분자를 구성하는 원자에 대한 검색과 구조에 대한 서열 유사성 검색을 통하여 단백질 3차 구조 분류 및 구조 예측 시스템 구축에 활용할 수 있다.
Yu, Dong Su;Lee, Dae-Hee;Kim, Seong Keun;Lee, Choong Hoon;Song, Ju Yeon;Kong, Eun Bae;Kim, Jihyun F.
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제22권8호
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pp.1054-1058
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2012
In order to predict biologically significant attributes such as function from protein sequences, searching against large databases for homologous proteins is a common practice. In particular, BLAST and HMMER are widely used in a variety of biological fields. However, sequence-homologous proteins determined by BLAST and proteins having the same domains predicted by HMMER are not always functionally equivalent, even though their sequences are aligning with high similarity. Thus, accurate assignment of functionally equivalent proteins from aligned sequences remains a challenge in bioinformatics. We have developed the FEP-BH algorithm to predict functionally equivalent proteins from protein-protein pairs identified by BLAST and from protein-domain pairs predicted by HMMER. When examined against domain classes of the Pfam-A seed database, FEP-BH showed 71.53% accuracy, whereas BLAST and HMMER were 57.72% and 36.62%, respectively. We expect that the FEP-BH algorithm will be effective in predicting functionally equivalent proteins from BLAST and HMMER outputs and will also suit biologists who want to search out functionally equivalent proteins from among sequence-homologous proteins.
Recently, high-throughput technologies such as the two-hybrid system, protein chip, Mass Spectrometry, and the phage display have furnished a lot of data on protein-protein interactions (PPIs), but the data has not been accurate so far and the quantity has also been limited. In this respect, computational techniques for the prediction and validation of PPIs have been developed. However, existing computational methods do not take into account the fact that a PPI is actually originated from the interactions of domains that each protein contains. So, in this work, the information on domain modules of individual proteins has been employed in order to find out the protein interaction relationship. The system developed here, WASPI (Web-based Assistant System for Protein-protein interaction Inference), has been implemented to provide many functional insights into the protein interactions and their domains. To achieve those objectives, several preprocessing steps have been taken. First, the domain module information of interacting proteins was extracted by taking advantage of the InterPro database, which includes protein families, domains, and functional sites. The InterProScan program was used in this preprocess. Second, the homology comparison with the GO (Gene Ontology) and COG (Clusters of Orthologous Groups) with an E-value of $10^{-5}$, $10^{-3}$ respectively, was employed to obtain the information on the function and annotation of each interacting protein of a secondary PPI database in the WASPI. The BLAST program was utilized for the homology comparison.
Virus taxonomy was initially determined by clinical experiments based on phenotype. However, with the development of sequence analysis methods, genotype-based classification was also applied. With the development of genome sequence analysis technology, there is an increasing demand for virus taxonomy to be extended from in vivo and in vitro to in silico. In this study, we verified the consistency of the current International Committee on Taxonomy of Viruses taxonomy using an in silico approach, aiming to identify the specific sequence for each virus. We applied this approach to norovirus in Caliciviridae, which causes 90% of gastroenteritis cases worldwide. First, based on the dogma "protein structure determines its function," we hypothesized that the specific sequence can be identified by the specific structure. Firstly, we extracted the coding region (CDS). Secondly, the CDS protein sequences of each genus were annotated by the conserved domain database (CDD) search. Finally, the conserved domains of each genus in Caliciviridae are classified by RPS-BLAST with CDD. The analysis result is that Caliciviridae has sequences including RNA helicase in common. In case of Norovirus, Calicivirus coat protein C terminal and viral polyprotein N-terminal appears as a specific domain in Caliciviridae. It does not include in the other genera in Caliciviridae. If this method is utilized to detect specific conserved domains, it can be used as classification keywords based on protein functional structure. After determining the specific protein domains, the specific protein domain sequences would be converted to gene sequences. This sequences would be re-used one of viral bio-marks.
본 연구를 통해서 http://chimp.kribb.re kr/mollusks 에 연체동물 전용 서열 BLAST 데이터베이스가 구축되었다. 예비실험을 통해 본 결과와 마찬가지로 연체동물을 대상으로 한 유전자 정보만을 매우 빠른 속도로 얻을 수 있었다. 본 시스템을 사용하여 앞으로 많은 연구가 진행되어질 연체동물 유전자 연구 및 EST 연구에 많은 도움이 되리라고 사료된다.
단백질은 대부분의 생물학적 과정에서 중대한 역할을 수행하고 있으므로, 단백질 진화, 구조와 기능을 알아내기 위하여 많은 연구가 수행되고 있는데, 단백질의 이차 구조는 이러한 연구의 중요한 기본적 정보이다. 본 연구는 대규모 단백질 구조 자료로부터 단백질 이차 구조 정보를 효과적으로 추출하여 미지의 단백질 서열이 가지는 이차 구조를 예측하려 한다. 질의 서열과 상동관계에 있는 단백질 구조자료내의 서열들을 광범위하게 찾아내기 위하여, 탐색에 사용하는 프로파일의 구성에 질의 서열과 유사한 서열들을 사용하고 갭을 허용하여 반복적인 탐색이 가능한 PSI-BLAST를 사용하였다. 상동 단백질들의 이차구조는 질의 서열과의 상동 관계의 강도에 따라 가중되어 이차 구조 예측에 기여되었다. 이차 구조를 각각 세 개와 여덟 개로 분류하는 예측 실험에서 상동 서열들과 신경망을 동시에 사용하여 93.28%와 88.79%의 정확도를 얻어서 기존 방법보다 성능이 향상되었다.
Kim, Sang-Gon;Kim, Sun-Tae;Kim, Sung-Kun;Kang, Kyu-Young
The Plant Pathology Journal
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제24권4호
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pp.384-391
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2008
Rice blast disease, caused by the pathogenic fungus Magnaporthe grisea, is a serious issue in rice (Oryza sativa L.) growing regions of the world. Transcript profiling in rice inoculated with the fungus has been investigated using the transcriptomics technology, serial analysis of gene expression (SAGE). Short sequence tags containing sufficient information which are ten base-pairs representing the unique transcripts were identified by SAGE technology. We identified a total of 910 tag sequences via the GenBank database, and the resulting genes were shown to be up-regulated in all functional categories under the fungal biotic stress. Compared to the compatible interaction, the stress and defense genes in the incompatible interaction appear to be more up-regulated. Particularly, thaumatin-like gene (TLP) was investigated in determining the gene and protein expression level utilizing Northern and Western blotting analyses, resulting in an increase in both the gene and the protein expression level which arose earlier in the incompatible interaction than in the compatible interaction.
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.
Bacillus anthracis, B. cereus, B. thuringiensis 를 분류하기 위해 rpoB 유전자 배열을 이용한 컴퓨터 분석 작업을 수행하였다. 17개의 B. anthracis, 9개의 B. cereus, 7개의 B. thuringiensis 를 database에서 구하였다. B. anthracis 는 rpoB 유전자의 in silico 제한효소 절단에 의해, B. cereus, B. thuringiensis 2 group과 구별되었다. 그러나 B. cereus와 B. thuringiensis 는 제한효소 절단에 의해 구분되지는 않고, 염기배열과 Blast 탐색의 도움으로 구분이 가능하였다. 본 연구를 통해 3 종류의 Bacillus 종을 동정할 수 있는 알고리즘이 개발되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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