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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제34권 제5호
발행연도
2007.10
수록면
396 - 408 (13page)

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최근 인간 게놈 프로젝트를 통해서 인간의 DNA가 해석된 이후 유전자가 생성하는 단백질의 기능에 대한 관심이 높아지고 있다. 단백질의 기능은 서열의 유사도보다는 진화과정 상에서 잘 보존되는 구조의 유사도에 더 연관되어 있다. 이를 통해 두 개의 단백질 간에 구조 유사성이 관찰되면 이로부터 이들이 유사한 생물학적 기능을 가질 것을 기대할 수 있다.
따라서 유사한 단백질 구조를 가진 단백질을 찾기 위한 방법으로 단백질 구조 정렬에 대한 많은 연구들이 진행되었다. 하지만 기존의 연구들은 유사도로 주로 RMSD(Root Mean Square Deviation)를 사용했기 때문에 두 단백질의 정렬 결과가 유사한지 혹은 유사하지 않은지를 직관적으로 판단하기 쉽지 않다. 또한 대부분의 기존 연구들은 정렬 결과로 최적의 정렬 결과 하나만을 찾기 때문에 서로 다른 목적을 가지는 사용자들을 만족시키기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 새로운 유사도인 MRPD(Maximum of Residue Pair Distance)와 다수의 정렬 결과를 하나의 그래프로 표현하는 SG(Similarity Graph)을 기반으로 여러 가지 정렬 결과를 한 번에 생성하는 단백질 구조 정렬 방식을 제안한다. 단백질 정렬에 MRPD를 유사도로 사용하면 RMSD를 사용하는 경우에 비해서 유사 정도를 직관적으로 이해할 수 있을 뿐 아니라 신속하게 결과를 얻을 수 있다. SG는 사용자가 다양한 후보 정렬 결과들 중에서 자신이 원하는 정렬 결과를 신속히 검색할 수 있도록 지원한다. 따라서 본 논문에서 제안한 단백질 구조 정렬 알고리즘은 다양한 길이에 따른 다수의 최적 정렬들을 제시하여 사용자의 만족도를 향상시킬 수 있었으며, 다수의 정렬 결과 검색임에도 불구하고 정렬 시간은 기존 방법들과 거의 비슷하다는 장점이 있다.
#단백질 구조 #구조 정렬 #구조 유사도 #Protein structure #Structure alignment #Structure similarity measure

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 용어 정의
4. 유사도 그래프(Similarity Graph)
5. MRPD(Maximum of Residue Pair Distance)
6. 세부 알고리즘
7. 실험
8. 결론
참고문헌

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - F. S. Collins / 1998 / New Goals for the U.S. Human Genome Project: 1998-2003 282 (5389) : 682 ~ 689 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - L. Holm / 1993 / Protein structure comparison by alignment of distance matrices 233 : 123 ~ 138 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - B. Dahiya / 1997 / De Novo protein design: fully automated sequence selection 278 : 82 ~ 87 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - P. E. Bourne / 2003 / Structural Bioinformatics google schola 5. [학술지(정기간행물)] - K. S. Arun,T. S. Huang,and S. D. Blostein / 1987 / Least-squaresfitting of two 3-D point sets pami-9 (5) : 698 ~ 700 google schola

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