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저자정보
유동수 (충남대학교) 정해영 (한국생명공학연구원) 김병권 (한국생명공학연구원) 송주연 (한국생명공학연구원) 이대희 (한국생명공학연구원) 공은배 (충남대학교) 김지현 (한국생명공학연구원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제39권 제2호
발행연도
2012.2
수록면
75 - 83 (9page)

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차세대 염기서열 해독 기술에 의해 해독되는 미생물 유전체의 수가 급증하고 있는 가운데, 자동화된 주석 처리 시스템은 수많은 유전체 정보를 처리하는 점에서 더욱 더 주목되고 있다. 해독된 미생물 유전체를 주석 처리하는 과정에서 주석 처리 결과의 민감도(sensitivity) 향상을 위하여 두 개 이상의 유전자 예측 프로그램을 사용하는 것이 효과적이지만, 잘못 예측된 유전자의 수가 증가하여 낮은 특이도(specificity)와 정확도(accuracy)를 보이는 문제가 있다. 많은 주석 처리 시스템은 예측된 유전자로부터 단백질을 암호화하는 유전자(coding sequence)와 위유전자(pseudogene)를 구분하지 않기 때문에 주석 처리 결과의 질적 향상을 위해 전문가들이 수작업으로 주석 내용을 수정하고 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 두 개 이상의 프로그램에 의해 예측된 유전자들 중에서 정확한 유전자를 구분하고, 위유전자를 예측하여 미생물 유전체 주석 처리 결과의 질적인 향상에 기여할 수 있는 GeneCuraid 알고리즘을 소개한다. 대장균 K-12 MG1655 유전체 염기서열을 대상으로 GeneCuraid 알고리즘을 시험한 결과, 98.09% 민감도, 24.33% 특이도 그리고 91.90%의 정확도를 보임으로써, CRITICA, GLIMMER, GeneMarkS, 그리고 AutoFACT 프로그램으로 구성한 주석 시스템의 결과보다 더 높게 나타났다. 따라서 GeneCuraid 알고리즘은 정확한 단백질 발현 유전자를 구분하고 위유전자를 예측함으로써 해독된 유전체 주석의 질을 더욱 향상시키고, 정확한 단백질 발현 유전자 및 위유전자를 수작업으로 결정하는데 소비되는 많은 시간과 비용을 절감시킬 것으로 기대된다.
#미생물 유전체 염기서열 #주석 처리 #위유전자 #겹쳐진 유전자 #단백질 발현 유전자 #prokaryotic genome #microbial genome annotation #pseudogene #overlapping genes #coding sequence

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 단백질 발현 유전자와 위유전자의 정의
3. 주석 처리된 유전자의 정확성과 문제점
4. 관련연구
5. GeneCuraid 알고리즘
6. 실험 및 결과
7. 고찰
참고문헌

참고문헌 (10)

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1. [학술지(정기간행물)] - R. K. Aziz / 2008 / The RAST Server: rapid annotations using subsystems technology / BMC Genomics 9 : 75 ~ 89 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - A. Palleja / 2008 / Large gene overlaps in prokaryotic genomes: result of functional constraints or mispredictions? / BMC Genomics 9 : 335 ~ 344 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - A. Pati / 2010 / GenePRIMP: a gene prediction improvement pipeline for prokaryotic genomes / Nat Methods 7 : 455 ~ 457 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - S. F. Altschul / 1990 / Basic local alignment search tool / J Mol Biol 215 : 403 ~ 410 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - G. X. Yu / 2007 / A versatile computational pipeline for bacterial genome annotation improvement and comparative analysis, with Brucella as a use case / Nucleic Acids Res 35 : 3953 ~ 3962 google schola

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