SNP는 개인과 개인간의 DNA에 존재하는 한 염기 쌍의 차이(single base-pair variation)이다. SNP를 이용하면 사람마다 다른 유전병의 형태 등을 규명할 수 있다. 본 논문에서는 한국생명공학연구원의 유전체 사업단에서 개발해 오고 있는 웹기반 SNP데이터 검색 시스템의 설계와 구현에 대해서 설명한다. 본 시스템은 일반 속성(attribute)을 저장하고 검색하기 위해 PostgreSQL DBMS를 사용하고, DNA 시퀸스 검색을 위해 BLAST검색엔진을 사용한 약결합 아키텍쳐(loosely-coupled architecture)를 채택하고 있다. 즉, 일반 속성으로 저장될 수 있는 데이터들은 데이터베이스의 테이블들의 컬럼 값으로 저장하고 SQL 언어를 통해 검색할 수 있도록 하였으며, DNA 시퀸스 검색을 위해서는 BLAST에서 제공하는 인덱스를 구축하고 BLAST 명령어를 사용하여 검색할 수 있도록 하였다. 또한, 결과 분석 모듈을 구현하여 검색 결과들이 다른 웹 사이트의 데이터를 가리키도록 하였다.
NCBI 의 GenBank 데이터베이스는 전세계에서 수집된 염기 서열 데이터들의 집합이며, 그 중 특허로 등록되어 있는 데이터들을 GenBank 특허 데이터라 부른다. 본 논문에서는 한국생명공학연구원의 유전체 사업단에서 개발해 오고 있는 웹기반 GenBank 특허 데이터 검색 시스템의 설계와 구현에 대해서 설명한다. 본 시스템은 일반 속성(attribute)을 저장하고 검색하기 위해 DBMS 를 사용하고, DNA 시퀸스 검색을 위해 BLAST를 사용한 약결합 아키텍쳐(loosely-coupled architecture)를 채택하고 있다. 즉, 일반 속성으로 저장될 수 있는 데이터들은 데이터베이스의 테이블들의 컬럼 값으로 저장하고 SQL 언어를 통해 검색할 수 있도록 하였으며, DNA 시퀸스 검색을 위해서는 BLAST 에서 제공하는 인덱스를 구축하고 BLAST 명령어를 사용하여 검색할 수 있도록 하였다. 또한, 검색 결과들이 기존의 외부 특허 시스템과 연동하도록 하기 위해, 결과 분석 모듈을 구현하여 검색 결과들이 다른 웹 사이트의 데이터를 가리키도록 하였다. 마지막으로, 이러한 DNA 검색 시스템을 구현할 때에 고려해 되야 되는 이슈들을 설명한다.
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.
According to the advancement of experimental techniques in molecular biology, genomic and protein sequence databases are increasing in size exponentially, and mean sequence lengths are also increasing. Because the sizes of these databases become larger, it is difficult to search similar sequences in biological databases with significant homologies to a query sequence. In this paper, we present the N-gram indexing method to retrieve similar sequences fast, precisely and comparably. This method regards a protein sequence as a text written in language of 20 amino acid codes, adapts N-gram tokens of fixed-length as its indexing scheme for sequence strings. After such tokens are indexed for all the sequences in the database, sequences can be searched with information retrieval algorithms. Using this new method, we have developed a protein sequence search system named as ProSeS (PROtein Sequence Search). ProSeS is a protein sequence analysis system which provides overall analysis results such as similar sequences with significant homologies, predicted subcellular locations of the query sequence, and major keywords extracted from annotations of similar sequences. We show experimentally that the N-gram indexing approach saves the retrieval time significantly, and that it is as accurate as current popular search tool BLAST.
Kim, Heui-Soo;Shin, Kyung-Mi;Lee, Ji-Won;Yi, Joo-Mi
Journal of Life Science
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제11권1호
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pp.39-41
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2001
Cytohesin family has been thought to participate in inside-outside signaling linking growth factor receptor stimulation of PI 3-kinase to cell adhesion and stimulate nucleotide exchange of ARF through its Sec7 domain. The genomic structure of the cytohesin family was analyzed by BLAST search using cDNA and genomic DNA sequences from the GeneBank database. The cytohesin-2 was encoded by 12 exons. while the cytohesin-4 was encoded by 13 exons. The Sec7 and PH domains were not encoded by separate exons. In an analysis of retroviral integration, those two families did not contain any retroviral elements in introns or exons. The phylogenetic tree calculated by the neighbor-joining method suggests that the cytohesin-1 family was closely related to cytohesin-3 (ARNO3) family. These date could be of great use in further studies for resolving the exact function and evolution of the cytohesin family.
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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제6권2호
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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.
이 연구는 약용버섯 번데기 동충하초로부터 특이적 자실체 형성 유전자를 선별하기 위하여 수행하였다. cDNA는 버섯의 분화 4단계 균사체, 원기, 미성숙 자실체, 성숙한 자실체로부터 분리한 각각의 total RNA를 이용하여 합성하였다. 특이적으로 발현된 유전자의 선별은 cDNA와 랜덤한 primer set을 이용한 DD-PCR에 의해 수행되었고, pGEM 클로닝 벡터를 이용하여 6개의 partial 유전자 서열을 확인하였다. 6개의 DD-PCR product는 보고된 유전자와 유사도를 확인하기 위해 NCBI BLAST search를 사용하여 GenBank에서 비교하였고, 6개의 유전자는 보고되지 않은 유전자임을 확인하였다.
본 논문에서는 uncoded V-BLAST(Vertical Bell Laboratories Layered Space Time) 시스템에서 PSK 신호들을 joint-detection하기 위한 fast sphere decoder를 제안한다. 이른바 PSD라 불리는 제안된 디코더는 예비처리단계와 검색단계로 구성된다. PSD의 검색단계에서는 depth-first branch and bound 알고리즘을 통해 검출 후보가 되는 신호원들의 최상우선순위(best-first order)를 정하고 이 순위에 따라 신호를 검출하게 된다. 이 때 제안된 디코더는 최상우선순위(best-first order)를 정하는데 있어 계산복잡성을 줄이는 새로운 방법을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 PSD에 의해 시스템의 복잡성은 줄이면서 시스템 성능은 ML과 동일하게 유지할 수 있음을 보여준다.
본 연구는 원주시 내 대형 초밥 뷔페에서 제공되는 초밥, 회 등 26개 수산물 가공품을 대상으로 DNA 바코드를 분석하여 원재료의 종을 동정하였다. DNA 바코드 증폭을 위하여 미토콘드리아의 16S ribosomal RNA 및 cytochrome c oxidase subunit I 유전자 부위를 증폭하는 프라이머 세트를 이용하여 증폭된 PCR 산물의 염기서열을 분석하였다. 확보한 염기서열은 BLAST Search를 이용하여 미국국립보건원 GenBank에 등록되어있는 생물 종의 염기서열과 비교하여 염기서열 유사도와 매칭 점수를 고려하여 최종 종을 동정하였다. 모니터링 결과 분석 제품의 58%는 제품명과 사용된 원재료가 일치하였지만, 27%에서는 불일치가 관찰되었다. 초메기초밥에는 가이양(Pangasianodon hypophthalmus)이 꽃돔회에는 붉평치(Lampris guttatus)가 사용되었으며, 날치알군함 및 청어알무침에는 열빙어(Mallotus villosus) 알이 사용되었음을 확인하였다. 타코와사비군함 및 오징어간장소스에 사용된 원재료는 주꾸미(Amphioctopus fangsiao) 및 남방주꾸미(Amphioctopus membranaceus)로 각각 동정되었다.
단백질의 이차구조는 단백질의 진화, 구조, 기능을 연구하는데 중요한 정보이다. 단백질 서열 정보만을 이용하여 단백질의 이차 구조를 예측하는 분야에 심층 학습 방법들이 최근 들어 활발히 적용되고 있다. 이러한 방법에서 널리 사용되는 입력은 단백질 서열을 변환하여 만들어진 단백질 프로파일이다. 본 논문에서는 효과적인 단백질 프로파일을 얻기 위하여 단백질 서열 탐색 방법으로 PSI-BLAST와 더불어서 HHblits를 사용하였다. 단백질 프로파일의 구성에 사용되는 상동 단백질 서열을 결정하기 위한 유사도 문턱치와 상동 단백질 서열 정보를 반복적으로 사용하는 회수를 조절하였다. 합성곱 신경망과 순환 신경망을 사용하여 단백질 이차구조를 예측하였는데, 진화적 정보를 한번만 추가하여 만들어진 단백질 프로파일이 효과적이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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