• Bulletin of Food Technology
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• v.25 no.2
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• pp.142-149
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• 2012

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.139-141
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• 2002

게놈 프로젝트가 완성된 후 2년여가 지난 지금, 단백질체학(Proteomics)의 분야로서 기능분석위주로 연구가 진행되고 있다. 그 중에서도 동물계에서 면역 체계를 구성하는 가장 핵심 적 인 요소로서 항체를 뽑고 있고 가장 활발하게 연구되고 있다. 현재. 세계적으로 구입이 가능한 연구용 항체 (Antibody)의 수는 약 70만종 정도로서 그 수는 생물학의 발전속도에 비례하여 급격히 증가하고 있는 추세이다. 항체는 생물학의 기초 연구 도구로서 뿐만 아니라 질환의 진단 및 치료제는 물론 산업 적으로도 그 활용가치가 큰 생물자원으로서 그 가치 가 점차 중요하게 부각되고 있다. 향후 전개될 단백질체학의 주요 연구도구로서 항체가 맞춤의학을 위한 신약개발이나 신규단백질 동정에 필요한 항체칩(Immune-chip)등을 생산할 목적으로 항체데이터베이스를 구축하는 것이며 항체의 기본적 인 정보들은 앞으로 연구자의 연구방향에 지대한 영향으로 미칠 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.268-270
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• 2004

주어진 셀이나 조직에 발현된 단백질 프로파일의 구조적인 분석을 다루는 단백질체학(Proteomics) 연구에 있어서, 질병에 대한 마커 단백질(marker proteins)을 도출(identification)하는 것은 핵심 논점 중 하나이다. 수십 개의 샘플로부터 추출한 셀이나 조직 내에는 수많은 단백질이 포함되어 있으며, 존재하는 단백질의 질병에 의한 발현량(expression level) 변화 및 임상 특성에 의한 영향을 분석하기 위해서 데이터베이스와 데이터 마이닝 기술의 활용이 효과적이다. 본 논문에서는 질병 일 임상 특성에 따른 단백질의 발현량 변화를 분석하기 위한 OLAP 데이터 큐브(Data cube)의 응용 방법과 단백질 데이터의 분석에 적합한 척도(measure)를 제안하고, 유효성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.301-303
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• 2004

기능 유전체학과 단백질체학에 있어서 개별 단백질의 기능 분석은 매우 중요한 핵심사안으로 대두되고 있다. 이러한 기능 분석에 있어서 과거와는 달리 현재는 전체 생명 시스템 상에서 개별 유전자 일 단백질의 기능 및 역할을 규명하는데 않은 초점을 맞추고 있다. 이러한 측면에서 단백질 상호작용 정보 및 도메인 정보를 기반으로 기능 분석을 행하는 것이 올바른 방법으로 인식되고 있으며, 본 논문에서는 그와 같은 분석 시스템을 소개하고 있다. 단백질 상호작용 정보는 모티프 일 도메인의 모듈 정보를 기반으로 하여 특이성과 민감도 측면에서 분석 정확성을 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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• 2019.09a
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• pp.181-181
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• 2019

• Bulletin of Food Technology
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• v.18 no.1
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• pp.3-15
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• 2005

최근 들어 게놈기능연구는 주요국가의 새로운 국가적 연구표적으로 지정되면서 유전자기반 생물산업의 핵심으로 부각되고 있다. 이러한 발전은인간(2001년 2월 인간 게놈의 초안 발표)을 비롯한 생물체의 게놈구조가 규명되어 이 유전자구조정보를 web상에서 쉽게 알아낼 수 있는데서 비롯된다. 포스트게놈시대의 게놈기능연구를 총괄적으로 '기능유전체학 (Functional Genomics)'이라고하며 여기에는 핵산(DNA나 RNA)을 표적으로 게놈기능을 연구하는 genomics(유전체학, RNA발현을 대상으로 하는 transcriptomics(전사체학) 포함), 총체적인 단백체를 대상으로 유전자기능을 연구하는 proteomics(단백질체학) 및 대사물질을 대상으로 하는 metabolomics(대사체학), 이들 분야를 공통적으로 지원하는 bioinformatics(생물정보학)로 구분된다. 본 고에서는 프로테오믹스 분야를 중심으로 소개하고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.7 no.4 s.19
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• pp.87-90
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• 2004

In order to elucidate the mechanism of infection on human macrophages, we peformed the 2-dimensional electrophoresis and the western blot analysis using the infected human macrophages with the spores of live and inactivated Sterne. We confirmed P21-activated kinase 2 protein which related to cell death(apoptosis) human macrophages at the early stage events. The inhibition of the P21-activated protein kinase 2 protein will be reduced apoptosis on infected human macrophages with Sterne spores.

• Journal of Plant Biotechnology
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• v.39 no.1
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• pp.81-92
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• 2012

Two-dimensional gel electrophoresis (2-DGE) is one of the most important technologies for high-resolution separation of proteins for proteomics. In this study, we present a detail 2-DGE protocol which allows detection and quantification of total plant proteins separated on gels to improve matching in image analysis. This protocol highlighted here may be useful for researchers, who like to first study for the development of protein biomarkers involved in development, biotic and abiotic stresses in plant.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.3
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• pp.971-977
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• 2010

A flood of biological data has caused many challenges in computing. Bioinformatics, the application of computational techniques to analyze the information associated with biomolecules on a large-scale, has now firmly established itself as an interdisciplinary subject in molecular biology, and encompasses a wide range of subject areas from structural biology, genomics, proteomics, systems biology, biostatistics to computer science. In this review, I provide an introduction and overview of the current state of bioinformatics. Looking at the types of biological information and databases that are commonly used, I also deals with some of bioinformatics application domains which are closely related to areas of computer science.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.455-458
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• 2008

단백질체학에서 2-DE는 조직내의 단백질을 규명하는 단백질 분리 기술로서 2-DE에 의하여 생성된 단백질 이미지에서 스팟 매칭을 진행하여 상이한 단백질 젤 내에 존재하는 동일한 단백질 클래스를 찾을 수 있다. 그러나 단백질 2-DE 이미지는 실험 환경의 변화에 민감하여 이미지의 위치적인 변형이나 먼지, 공기방울 등으로 인해 많은 에러 정보를 포함할 수 있다. 이러한 에러는 스팟 매칭에 치명적인 영향을 주어 낮은 정확도를 가지게 된다. 본 논문에서는 단백질 2-DE 이미지 분석을 위한 스팟 매칭에서의 정확도를 향상시키기 위하여 기준점 학습과 기준점 추출의 두 단계로 이루어진 자동화된 기준점 추출 방법을 사용하여 스팟 매칭의 정확도를 향상시킬 수 있는 최적의 기준점을 선정하는 방법을 제안하며 선정된 기준점을 기반으로 다수의 기준 이미지를 선택하여 스팟 매칭을 반복적으로 진행함으로써 확률 기반의 정확한 스팟 매칭 결과를 도출하고자 한다. 특히 데이터 마이닝 기법에서 사용되는 최소지지도 값을 적용함으로써 지지도가 높은 스팟 매칭 결과를 빈발한 스팟 매칭으로 판정한다. 제안한 스팟 매칭 정확도 향상 기법의 정확도를 평가하기 위하여 실제 단백질 2-DE 젤 이미지 데이터를 사용하여 입력 기준점의 개수와 최소 지지도의 증가에 따른 정확도의 변화를 분석하였다.