• 생명과학회지
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• 제14권6호
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• pp.997-1002
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• 2004

이 논문은 단백질의 기능분석을 위해 핵심적으로 요구되는 단백질 상호작용 관계정보 및 기능정보 등을 체계적으로 제공할 수 있는 WASPIFA (Web-based Assistant System for Protein-protein Interaction and function Analysis) 시스템에 대해서 다루고 있다. WASPIFA 시스템은 특정 분야에 국한해서 단편적 정보를 제공하는 기존의 단백질 기능 및 상호작용 분석 시스템과는 달리 분석하고자 하는 서열의 종합적인 정보 즉, 기능정보 및 주석정보, 도메인 정보, 상호작용 관계정보 등을 제공한다. 일반 검색 및 분석 시스템에서 제공하지 못하는 종합적인 정보들은 다양한 전처리 과정을 통해서 얻어진 데이터 및 정보 등을 시스템 내에 로컬 데이터베이스화해 놓은 것이다. 최종 사용자는 종합적인 정보를 통해서 올바른 평가와 판단을 통해서 효과적인 단백질 상호작용 분석과 기능분석을 행할 수 있다. 또한 자동관리 및 데이터 갱신 기능을 갖추고 있어 시스템 관리자가 효율적으로 시스템을 유지 및 관리할 수 있다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.812-815
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• 2006

Proteins are essential agents for controlling, effecting and modulating cellular functions, and proteins with similar sequences have diverged from a common ancestral gene, and have similar structures and functions. Function prediction of unknown proteins remains one of the most challenging problems in bioinformatics. Recently, various computational approaches have been developed for identification of short sequences that are conserved within a family of closely related protein sequence. Protein function is often correlated with highly conserved motifs. Motif is the smallest unit of protein structure and function, and intends to make core part among protein structural and functional components. Therefore, prediction methods using data mining or machine learning have been developed. In this paper, we describe an approach for protein function prediction of motif-based models using data mining. Our work consists of three phrases. We make training and test data set and construct classifier using a training set. Also, through experiments, we evaluate our classifier with other classifiers in point of the accuracy of resulting classification.

• 생명과학회지
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• 제18권3호
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• pp.318-322
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• 2008

단백질 상호작용 관련 데이터들이 기하급수적으로 증가하고 있는데 그러한 데이터들을 수동으로 갱신하고 관리하는 작업은 엄청나게 많은 시간과 노력을 요구한다. 뿐만 아니라 개발자가 아닌 비전문가인 생물학자들이 시스템 구성 데이터베이스들을 갱신하고 관리하며 분석 시스템을 운영한다는 것은 현실적으로 거의 불가능하다. 이러한 측면에서 단백질 상호작용 정보를 이용한 효율적인 단백질 기능분석 시스템인 WASPIFA에 대해 자동적으로 데이터를 갱신하고 관리할 수 있는 시스템을 설계하고 개발하였다. WASPIFA 시스템은 단백질의 상호작용 관련 데이터들을 통합하여 사용자가 편리하게 데이터를 검색할 수 있으며 단백질 상호작용에 관련된 정보 즉, 기능 및 주석 정보, 도메인 정보, 도메인 간의 상호 작용 정보 등을 제공해 주는 유용한 단백질 기능분석 시스템이다.

• Mass Spectrometry Letters
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• 제12권3호
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• pp.60-65
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• 2021

As a part of the Chromosome-centric Human Proteome Project (C-HPP), we have developed a few algorithms for accurate identification of missing proteins, alternative splicing variants, single amino acid variants, and characterization of function unannotated proteins. We have found missing proteins, novel and known ASVs, and SAAVs using LC-MS/MS data from human brain and olfactory epithelial tissue, where we validated their existence using synthetic peptides. According to the neXtProt database, the number of missing proteins in chromosome 11 shows a decreasing pattern. The development of genomic and transcriptomic sequencing techniques make the number of protein variants in chromosome 11 tremendously increase. We developed a web solution named as SAAvpedia for identification and function annotation of SAAVs, and the SAAV information is automatically transformed into the neXtProt web page using REST API service. For the 73 uPE1 in chromosome 11, we have studied the function annotaion of CCDC90B (NX_Q9GZT6), SMAP (NX_O00193), and C11orf52 (NX_Q96A22).

• 한국식품조리과학회지
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• 제6권3호통권12호
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• pp.33-41
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• 1990

This study was conducted to compare the characteristics of the ordinary soybean curd and 3 protein-adding soybean curds (soy protein, casein, gelatin). The sensory evaluation, textural analysis by Instron Universal Testing Machine & the microstructure analysis by SEM for 4 soybean curds were carried out. The results were as follows: 1. In sensory evaluation. 1) The differentiation of soybean curds was greatly explained by `hardness in mouth' through ANOVA test. 2) Discriminant analysis showed that the properties of casein soybean curd were different from those of other three soybean curds by discriminant function I, and the properties of soy protein soybean curd were slightly different from those of ordinary and gelatin soybean curds by discriminant function II. 2. In textural analysis by Instron, protein-adding soybean curds showed significantly lower hardness than ordinary soybean curd. 3. In microstructure analysis by SEM, soy protein soybean curd showed regular, good honeycomb-like network structure and other soybean curds showed lumpy network. The structure of gelatin soybean curd was slightly similar to that of ordinary soybean curd.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.259-271
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• 2008

본 논문에서는 단백질-단백질 상호작용과 도메인 분석을 통해 기능이 알려지지 않은 미지 단백질의 기능을 예측할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 먼저 MIPS 데이터베이스로부터 효모에 대한 단백질-단백질 상호작용(PPI) 네트러크를 구축한다. 구축된 PPI 네트워크는(단백질 3,637개, 상호작용 10,391개) 많은 상호작용을 갖는 소수의 단백질들을 갖으면서 단백질 클러스터의 고유한 모듈성을 보이는 스케일 프리 네트워크와 계층적 네트워크의 특성을 보인다 단백질-단백질 상호작용 데이터베이스는 Y2보(Yeast Two Hybrid) 실험 등으로 얻어졌기 때문에 부정확한 데이터를 포함하고 있다. 따라서 본 논문에서는 세포상의 localization을 고려하여 부정확한 데이터를 정제하여 PPI 네트워크를 재구축한다. 그리고 허브 단백질과 네트워크 구조를 분석하여 네트워크로부터 구조적 모듈을 발견하고 이를 정의한다. 또한 이러한 구조적 모듈로부터 단백질의 도메인을 분석하여 기능적 모듈을 밝히고, 높은 확실성을 가지는 기능적 모듈을 기반으로 미지 단백질에 대한 기능을 예측한다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제6권6호
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• pp.468-473
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• 1996

The genome of tomato spotted wilt virus (TSWV) is composed of three RNA segments, S, M, and L RNA and the 5.0 kb M RNA encodes two glycoproteins Gl, G2 and NSm protein of unknown function. In an effort to investigate the function of the NSm protein, antibody was raised against NSm fusion protein overexpressed in Escherichia coli. This antibody was used to detect the NSm protein by using western blot analysis and electron microscopic observation after immunogold labelling. For the cloning of the NSm gene, total RNA extracted from a TSWV infected plant was used for cDNA synthesis and polymerase chain reaction (PCR) instead of going through time-consuming virus purification. A protein band specifically reacting to the NSm antibody was detected from TSWV inoculated plants. The NSm protein was detected in the cell wall fraction and in pellet from low speed centrifugation when the infected plant tissue was fractionated into 4 fractions. In the immuno-electron microscopic observation, gold particles were found around the plasmodesmata of infected plant tissue. These results suggest that the NSm protein of TSWV plays some role in cell-to-cell movement of this virus.

• BMB Reports
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• 제44권5호
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• pp.347-351
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• 2011

The testis is major male gonad responsible for spermatogenesis and steroidogenesis. Much knowledge is still remained to be learned about the control of these events. In this study, we performed a comprehensive bioinformatics analysis on 1,196 mouse testis proteins screened from public protein database. Integrated function and pathway analysis were performed through Database for Annotation, Visualization and Integrated Discovery (DAVID) and ingenuity Pathway Analysis (IPA), and significant features were clustered. Protein membrane organization and gene density on chromosomes were analyzed and discussed. The enriched bioinformatics analysis could provide clues and basis to the development of diagnostic markers and therapeutic targets for infertility and male contraception.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권12호
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• pp.1602-1610
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• 2004

다양한 유전체 프로젝트로 말미암아 엄청난 서열 데이타들이 쏟아지고, 이에 따라 핵산 및 단백질 수준의 서열 데이타 분석이 매우 중요하게 인식되고 있다. 특히 최근에는 단백질이 단순하게 개별적인 기능을 가진 독립적인 요소가 아닌 전체 단백질 상호작용 네트워크 상에서 다른 객체들과 유기적인 관계를 갖으며 나름대로의 중요한 역할을 수행하고 있다는 점에 초점을 맞추어 연구가 진행되고 있다. 특히 단백질 상호작용 관계 분석을 위해서는 실제로 상호작용이 일어나는 도메인 모듈 정보가 아주 중요하게 작용하는데, 본 논문에서는 이러한 점을 고려하여 우리가 개발한 단백질 기능 및 상호작용 분석을 위한 PIVS(Protein-protein interaction Inference and Visualization System)에 대해 소개하고 있다 PIVS는 기존의 단백질 상호작용 데이타베이스들을 합쳐서 통합 데이타베이스를 생성하고, 다양한 전처리 과정으로 통합 데이타베이스 서열의 기능 및 주석 정보를 추출하여 로컬 데이타베이스화 하였다. 그리고 특히 단백질 상호작용 관계 분석을 위해 중요하게 작용하는 도메인 모듈 정보들을 추출하여 로컬 데이터베이스를 구축하였고, 기존의 단백질 상호작용 관계 데이타를 이용하석 도메인 사이의 상호작용 관계 정보도 수집하여 분석하였다. PIVS는 단백질의 종합적인 분석 정보, 즉, 기능 및 주석, 도메인, 상호작용 관계 정보 등을 손쉽고 편리하게 얻고자 하는 사용자에게 매우 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• Genomics & Informatics
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• 제18권4호
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• pp.39.1-39.8
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• 2020

Alzheimer's disease (AD) is a chronic, progressive brain disorder that slowly destroys affected individuals' memory and reasoning faculties, and consequently, their ability to perform the simplest tasks. This study investigated the hub genes of AD. Proteins interact with other proteins and non-protein molecules, and these interactions play an important role in understanding protein function. Computational methods are useful for understanding biological problems, in particular, network analyses of protein-protein interactions. Through a protein network analysis, we identified the following top 10 hub genes associated with AD: PTGER3, C3AR1, NPY, ADCY2, CXCL12, CCR5, MTNR1A, CNR2, GRM2, and CXCL8. Through gene enrichment, it was identified that most gene functions could be classified as integral to the plasma membrane, G-protein coupled receptor activity, and cell communication under gene ontology, as well as involvement in signal transduction pathways. Based on the convergent functional genomics ranking, the prioritized genes were NPY, CXCL12, CCR5, and CNR2.