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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김현우 (한양대학교 전자컴퓨터통신공학) 박희진 (한양대학교)
저널정보
한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제12권 제3호
발행연도
2016.1
수록면
95 - 104 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

탠덤 질량 스펙트럼에서 추출된 갭 태그를 단백질데이터베이스에서 검색하는 효율적인 알고리즘
김현우 ,  박희진 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 2016.01 학술저널

2011

탠덤 질량 분석 스펙트럼에서 추출된 갭을 포함하는 태그를 단백질 DB에서 검색하는 효율적인 알고리즘
김현우 ,  박희진 ,  백은옥 한국정보과학회 학술발표논문집 2011.11 학술대회자료

초록· 키워드

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단백질 동정(Protein identification)은 단백질의 기능을 분석하고 성질을 파악하기 위해 널리 사용되는 방법이며단백질을 동정하기 위해서는 아미노산 서열을 이용하여 단백질 서열 데이터베이스를 검색하는 과정이 필요하다. 최근에 갭태그를 사용하여 데이터 베이스를 검색하는 방법이 MS-GappedDictionary에서 제안되었으며 이 방법을 이용하면 기존의 방법보다 좀 더 많은 수의 후보 아미노산 서열을 검색할 수 있다. 이 방법은 데이터베이스를 인덱싱하지 않을 경우 갭태그를 검색하는데 O(n) (n은 데이터베이스의 크기) 시간이 걸리고 인덱싱을 이용하면 O(p) (p 는 갭태그의 평균개수) 시간이 필요하다. 실제로 널리 사용되는 단백질 서열 데이터베이스인 UniProt의 경우 n = 35,856,033이고 p = 719이므로 인덱싱을 이용하는 것이 필수적이다. 기존에는 인덱싱이 메모리를 많이 사용하기때문에 갭의 크기를 500Da 이하로 제한했다. 하지만 실제로 갭의 크기가 500Da보다 큰 것이 가능하다는 것을 고려하면 500Da은 제한적이다. 본 논문에서는 500Da까지만 인덱싱을 하면서도 500Da보다 큰 갭을 포함한 갭태그를O(p)에 비례하는 시간에 데이터베이스에서 검색하는 방법을 제안한다. 이 방법을 사용하면 501Da에서 600Da의갭 태그를 평균 652배 빠르게 데이터베이스를 검색할 수 있고 650Da까지는 98배 빠르게 검색할 수 있다.
#Mass Sepctrum #Gapped Tag #Proteomics #Protein Identification #Pepitde Identification

목차

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M. R. Wilkins / 1997 / Proteome Research: New Frontiers in Functional Genomics / Springer google schola H. Steen / 2004 / The ABC's (XYZ's) of peptide sequencing, Molecular Cell Biology / Nature Reviews 5:699~711 google schola B. Ma / 2003 / PEAKS: powerful software for peptide de novo sequencing by tandem mass spectrometry / Rapid Communications Mass Spectrometry 17:2337~2342 google schola V. Dancik / 1999 / De novo peptide sequencing via tandem mass spectrometry / J. Comput. Biol. 6(3-4):327~342 google schola A. Frank / 2005 / PepNovo: de novo peptide sequencing via probabilistic network modeling / Anal. Chem 77:964~973 google schola

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