• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권11호
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• pp.803-811
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• 2010

단백질의 세포내 위치와 단백질의 기능은 연관성이 크므로, 단백질의 세포내 위치 예측을 통해서 그 기능에 대한 정보를 얻을 수 있다. 예측 정확도를 높이기 위해서 아미노산 서열 정보이외의 외부 정보들을 효과적으로 이용하려는 연구가 활발하다. 본 논문에서는 아미노산 서열 유사성, 단백질 프로파일, 유전자 온톨로지, 모티프, 문헌 정보에 내재된 세포내 위치 예측 능력을 비교한다. 단백질간의 서열 유사성이 80% 이하인 PLOC 자료를 사용한 실험에서는 서열 유사성과 유전자 온톨로지를 이용하는 방법이 효과적이며, 94.8%의 예측정확도를 얻었다. 단백질 서열간의 유사성이 30% 이하로서 단백질간의 서열 유사성이 작은 BaCelLo IDS 자료는 유전자 온톨로지를 사용하는 것이 효과적이었고, 동물은 93.2%, 곰팡이는 86.6%의 예측정확도로 크게 향상된 성능을 얻었다.

• Genomics & Informatics
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• 제21권2호
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• pp.25.1-25.12
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• 2023

Adaptation of infections and hosts has resulted in several metabolic mechanisms adopted by intracellular pathogens to combat the defense responses and the lack of fuel during infection. Human tuberculosis caused by Mycobacterium tuberculosis (MTB) is the world's first cause of mortality tied to a single disease. This study aims to characterize and anticipate potential antigen characteristics for promising vaccine candidates for the hypothetical protein of MTB through computational strategies. The protein is associated with the catalyzation of dithiol oxidation and/or disulfide reduction because of the protein's anticipated disulfide oxidoreductase properties. This investigation analyzed the protein's physicochemical characteristics, protein-protein interactions, subcellular locations, anticipated active sites, secondary and tertiary structures, allergenicity, antigenicity, and toxicity properties. The protein has significant active amino acid residues with no allergenicity, elevated antigenicity, and no toxicity.

• Interdisciplinary Bio Central
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• 제2권3호
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• pp.8.1-8.5
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• 2010

Introduction: Recently identified human homologues of ALKB protein have shown the activity of DNA damaging drugs, used for cancer therapy. Bioinformatics study of hABH2 and hABH3 had led to the discovery of a novel DNA repair mechanism. Very little is known about structure and function of hABH4, one of the members of this superfamily. Therefore, in present study we are intended to predict its structure and function through various bioinformatics tools. Materials and Methods: Modeling was done with modeler 9v7 to predict the 3D structure of the hABH4 protein. This model was validated with the program Procheck using Ramachandran plot statistics and was submitted to PMDB with ID PM0076284. The 3d2GO server was used to predict the functions. Residues at protein ligand and protein RNA binding sites were predicted with 3dLigandSite and KYG programs respectively. Results and Discussion: 3-D model of hABH4, ALKBH4.B99990003.pdb was predicted and evaluated. Validation result showed that 96.4 % residues lies in favored and additional allowed region of Ramachandran plot. Ligand binding residues prediction showed four Ligand clusters, having 24 ligands in cluster 1. Importantly, conserved pattern of Glu196-X-Pro198- Xn-His254 in the functional domain was detected. DNA and RNA binding sites were also predicted in the model. Conclusion and Prospects: The predicted and validated model of human homologue hABH4 resulted from this study may unveil the mechanism of DNA damage repair in human and accelerate the research on designing of appropriate inhibitors aiding in chemotherapy and cancer related diseases.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.49-59
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• 2022

본 논문에서는 2020년 기준 단백질 서열을 이용한 기능과 구조 예측 분야에서 가장 많이 사용되고 있는 딥러닝 모델인 CNN과 LSTM/GRU 모델을 동일한 조건 하에 비교 평가한 연구를 토대로 새로운 효소 기능 예측 모델인 PSCREM을 설계하였다. CNN 합성곱 시 누락되는 세부 패턴을 보존하기 위하여 서열 진화정보를 이용하였으며 중첩 RNN을 통해 기능적으로 중요한 의미를 가지는 아미노산 간의 관계 정보를 추출하고 특징 맵 제작에 참조하였다. 사용된 RNN 계열의 알고리즘은 LSTM과 GRU로 보통 stacked RNN 기법으로 100 units 이상 2~3회 쌓는 것이 일반적이나 본 논문에서는 10, 20 unit으로 구성한 뒤 중첩시켜서 특징 맵 제작에 사용하였다. 모델에 들어가는 데이터는 단백질 서열 데이터로 PSSM profile로 가공한 뒤 사용되었다. 실험 결과 효소 번호 첫 번째 자리를 예측하는 문제에 대해 86.4%의 정확도를 나타냄을 입증하였고, 효소 번호 3번째 자리까지 예측 정확도 84.4%의 성능을 내는 것을 확인하였다. PSCREM은 Overlapped RNN을 통해 단백질 기능에 관련된 고유 패턴을 더 잘 파악하며 Overlapped RNN은 단백질 기능 및 구조 예측 추출 분야에 새로운 방법론으로서 제안된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권4호
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• pp.679-688
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• 2003

지놈 서열 시퀀싱을 통해 생성되는 원시 데이터에 대한 단백질 기능 및 구조 예측에 사용되는 모티프 데이터베이스들은 원시 데이터들의 폭발적인 성장추세에 맞추어 그 사용빈도가 증가하고 있다. 그러나 이러한 모티프 데이터베이스들은 독자적으로 개발, 발전하여왔고 웹 기반 cross-reference를 이용한 논리적 통합을 추진하여왔기 때문에 이질적인 검색 결과와 복잡한 질의 처리 문제, 중복된 데이터베이스 엔트리 핸들링 문제 등을 갖고 있다. 따라서, 이 논문에서는 이런 문제점들을 개선하기 위하여 물리적인 모티프 자원 통합을 제안하고, 패밀리 기반 단백질 예측 메소드들에 대한 통합 검색 방법을 기술한다. 끝으로 모티프 통합 데이터베이스 구축 및 단백질 모티프 예측 시스템 구현을 통한 결과를 평가한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2562-2570
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• 2014

단백질의 기능을 유추할 수 있는 중요한 정보중의 하나는 단백질이 존재하는 세포내 위치이다. 최근에는 하나의 단백질이 동시에 존재하는 여러 세포내 위치를 예측하는 연구가 활발하다. 본 논문에서는 단백질이 존재하는 세포내의 다중위치를 예측하기 위해서 레이블 멱집합 방법을 개선한다. 레이블 멱집합 방법으로 분류한 다중위치들을 예측 확률에 따라 결합하여 최종적인 다중레이블로 분류한다. 각 다중위치에 대한 정확한 확률적 기여를 구하기 위하여 쌍별 비교와 오류정정 출력코드를 사용한 다중클래스 확률추정 방법을 적용하였다. 단백질 세포내 위치 예측 실험에 제안한 방법을 적용하여 성능이 향상됨을 보였다.

• 미생물학회지
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• 제39권2호
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• pp.67-75
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• 2003

비교유전체학의 주요 주제 중 유전자서열을 분류하고 단백질기능을 예측하는 연구가 있으며, 이를 위해 단백질 구조, 공통서열 및 바인딩 위치 예측등의 방법과 함께, 전유전체 서열에서 구해지는 유사도 그래프를 분석해 상동유전자를 검색하는 계산학적인 접근방법이 있다. 유사도그래프를 사용한 방법은 서열에 대한 기존 지식에 의존하지 않는 장점이 있지만 유사도 하한값과 같은 주관적인 임계값이 필요한 단점이 있다. 본 논문에서는 반복적으로 그래프를 분해하는 이전의 방법을 일반화시켜, 유사도 그래프에 기반한 유전자 서열군집분석 방법론과 객관적이고 안정적인 파라미터 임계값 계산 방법을 제안한다. 제시된 방법으로 알려진 미생물 유전체 서 열을 분석하여 이전의 방법인 BAG 알고리즘 결과와 비교했다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2005년도 BIOINFO 2005
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• pp.5-5
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• 2005

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2005년도 BIOINFO 2005
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• pp.237-242
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• 2005

Predicting the cellular location of an unknown protein gives a valuable information for inferring the possible function of the protein. For more accurate prediction system, we need a good feature extraction method that transforms the raw sequence data into the numerical feature vector, minimizing information loss. In this paper, we propose new methods of extracting underlying features only from the sequence data by computing pairwise sequence alignment scores. In addition, we use composition based features to improve prediction accuracy. To construct an SVM ensemble from separately trained SVM classifiers, we propose specificity based weighted majority voting. The overall prediction accuracy evaluated by the 5-fold cross-validation reached 88.53% for the eukaryotic animal data set. By comparing the prediction accuracy of various feature extraction methods, we could get the biological insight on the location of targeting information. Our numerical experiments confirm that our new feature extraction methods are very useful for predicting subcellular localization of proteins.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
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• pp.250-261
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• 2004

A novel method for ab initio prediction of protein tertiary structures, PROFESY (PROFile Enumerating SYstem), is introduced. This method utilizes secondary structure prediction information and fragment assembly. The secondary structure prediction of proteins is performed with the PREDICT method which uses PSI-BLAST to generate profiles and a distance measure in the pattern space. In order to predict the tertiary structure of a protein sequence, we assemble fragments in the fragment library constructed as a byproduct of PREDICT. The tertiary structure is obtained by minimizing the potential energy using the conformational space annealing method which enables one to sample diverse low lying minima of the energy function. We apply PROFESY for prediction of some proteins with known structures, which shows good performances. We also participated in CASP5 and applied PROFESY to new fold targets for blind predictions. The results were quite promising, despite the fact that PROFESY was in its early stage of development. In particular, the PROFESY result is the best for the hardest target T0161.