Analysis of 3-dimensional (3D) protein structure plays an important role of structural bioinformatics. The protein structure visualization is the one of the structural bioinformatics and the most fundamental problem. As the number of known protein structure increases rapidly and the study of protein-protein interaction is prevalent, the fast visualization of large scale protein structure becomes essential. The fast protein structure visualization system we proposed is sophisticated and well designed visualization system using geometry instancing technique. Because this system is optimized for recent 3D graphics hardware using geometry instancing technique, its rendering speed is faster than other visualization tools.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.873-874
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2015
단백질 의약품 개발 시 단백질 구조는 단백질 기능을 규명하기 위한 필수적인 정보이다. 따라서 단백질 구조를 효과적으로 전달할 수 있는 단백질 가시화 서비스가 증가하고 있으며, 대표적으로 Cn3D, Jmol, Chimera 등이 있다. 각 서비스는 단백질 가시화 서비스와 함께 단백질 분석을 위한 부가 기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 단백질 의약품의 효율적 정보전달 서버스를 위한 사전 연구로 업계종사 기간이 5년 이상인 피험자를 대상으로 단백질 가시화 이용현황을 설문하였다. 설문 분석 결과 자주 이용하는 단백질 가시화 서비스로 피험자 모두 PDB를 사용한다고 응답하였으며, 단백질 1, 2차구조 혼합 가시화 서비스를 일주일에 4회 이상 사용하는 응답자가 58.3%였다. 특히 단백질 의약품 개발 시 반드시 필요한 단백질 정보로는 91.6%가 단백질 1차구조, 단백질 2차구조, 단백질 2차구조 비율이라고 응답하였다.
The information about protein structure gives the clues for the function of protein. It is needed for the improvement for the efficacy and fast development of protein drugs. So, the studies visualizing the structure of protein effectively increase. Most studies of visualization focus on the structural prediction for protein or the improvement on the rendering speed. However, studies of information delivery depending on the form of protein visualization are very limited. The major objective of this study is to analyze the information representation goodness-of-fit for the patterns of the hybrid visualization with primary and secondary structures of protein. Those hybrid visualizations included the patterns which updated current representative visualization services, Chimera, PDB and Cn3D. Information factor to analyze information representation goodness-of-fit is assorted by protein primary structure, secondary protein structure, the location of amino acid and ratio information about protein secondary structure, based on the result of subject-analysis. Subject is the group of experts who are involved in protein drug development over 5 years. The result of this study shows the meaningful difference in the information representation goodness-of-fit by the patterns of hybrid visualization and proves the difference in the information by the pattern of visualization.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.677-679
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2014
생명현상은 기능적 요소인 단백질의 활성에 의해 유지되고 조절된다. 최근 단백질의 복잡한 네트워크 정보가 생명현상을 조절하는 기능적 단위로 인식되면서 단백질 네트워크의 최소 단위인 단백질-단백질 상호작용 정보의 중요성이 강조되고 있다. 특히 단백질의약품의 경우 단백질 네트워크 상에서 리셉터 단백질과 리간드 단백질 사이의 상호작용에 의해서 약효가 나타나도록 설계되기 때문에 상호작용에 관여하는 인터페이스 정보의 확보가 필수적이다. 단백질-단백질 상호작용 인터페이스 확인을 위한 연구들이 활발히 이루어지고 있으나 인터페이스 정보의 가시화에 대한 연구는 극히 제한적이다. 본 논문에서는 리셉터 단백질과 리간드 단백질에 대한 3차구조 분석을 통해 단백질-단백질 상호작용에 관여하는 인터페이스 정보를 가시화하였다. 기존의 단백질 3차구조 정보 서비스 사이트인 PDB에서 확인할 수 없는 인터페이스 정보를 3차원으로 시각화하여 인터페이스 상에 위치하는 아미노산 정보를 새롭게 제공함으로써 의약품 연구자들이 단백질 구조와 인터페이스 구조를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 이는 의약품 등 단백질-단백질 상호작용 정보를 활용하는 바이오 산업 분야에 필요한 정보를 제공함으로써 산업 활성화에 기여할 것으로 기대된다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.10
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pp.421-426
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2019
In this paper, we propose a method to visualize the geometric features of the contact region between proteins in a protein complex. When proteins or ligands are represented as curved surfaces with irregularities, the property that the two surfaces contact each other without intersections is called shape compatibility. Protein-Protein or Protein-Ligand docking researches have shown that shape complementarity, chemical properties, and entropy play an important role in finding contact regions. Usually, after finding a region with high shape complementarity, we can predict the contact region by using residual polarity and hydrophobicity of amino acids belonging to this region. In the research for predicting the contact region, it is necessary to investigate the geometrical features of the contact region in known protein complexes. For this purpose, it is essential to visualize the geometric features of the molecular surface. In this paper, we propose a method to find the contact region, and visualize the geometric features of it as normal vectors and mean curvatures of the protein complex.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.12
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pp.899-902
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2013
In this paper, we present a method to visualize the contact region between two molecules in a protein complex in a threedimensional space. The contact region of two molecules shows compatibility in geometric aspects. Usually, the computation of the area of contact region has been used to show the strength of compatibility. The numerical value and simple drawing of contact region would be useful for comparing the relative strength of different contacts, but it is not appropriate for analysing the geometric characteristics of the contact region. In this paper, we present a method to show the compatibility between two molecules by visualizing the distance information between them.
PPI(Protein-Protein Interaction) data has information about the organism has maintained a life with some kind of mechanism. So, it is used in study about cure research back, cause of disease, and new medicine development. This PPI data has been increased by geometric progression because high throughput methods are developed such as Yeast-two-hybrid, Mass spectrometry, and Correlated mRNA expression. So, it is impossible that a person directly manage and analyze PPI data. Fortunately, PPI data is able to abstract the graph which has proteins as nodes, interactions as edges. Consequently, Graph theory plentifully researched from the computer science until now is able to be applied to PPI data successfully. In this paper, we introduce Proteinca(PROTEin INteraction CAbaret) workbench system for easily managing, analyzing and visualizing PPI data. Proteinca assists the user understand PPI data intuitively as visualizing a PPI data in graph and provide various analytical function on graph theory. And Protenica provides a simplified visualization with gravity-rule.
생의학 분야 문헌의 양이 빠르게 증가함에 따라, 생의학 연구자들이 필요로 하는 정보를 얻기가 어렵게 되었다. 이를 해결하기 위해, 인간-컴퓨터 상호작용 분야에서는 생의학 문헌 검색 시스템, 또는 생의학 문헌의 정보 추출 시스템 등에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 생의학 문헌으로부터 정보를 자동으로 추출하기 위한 관계정보 추출 시스템에 대해 소개한다. 소개하는 시스템은 크게 요약 수집 모듈, 관계 추출 모듈, 관계 가시화 모듈로 구성되어 있다. 우선, 요약 수집 모듈에서는 특정 주제의 문헌들을 검색 및 수집한다. 그리고, 관계 추출 모듈에서는 수집된 문헌들에 대해서, 단백질/유전자 등의 생물학 개체를 인식하고, 구문분석을 통하여 인식된 개체들 사이의 관계를 추출한다. 마지막으로, 관계 가시화 모듈에서는 추출된 관계를 통합하여 네트워크 형태로 가시화한다. 이 시스템은 생물학 실험 이전의 문헌 기반 타당성 검사, 단백질-단백질 상호작용 또는 특정 질병과 유전자의 조절관계 분석, 또는 대용량 문헌 처리를 통한 패스웨이 데이터베이스 구축 등에 활용될 수 있다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2011.05a
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pp.541-542
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2011
최근 웹 서비스 기술을 이용하여 질병이나 단백질과 같은 바이오 데이터의 분류 및 제공하는 것과 관련된 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 웹 서비스 기반 바이오 데이터 서비스에 대한 연구는 데이터베이스의 구축을 중심으로 보고되고 있으나 이를 기반으로 한 분석 응용 도구에 대한 연구는 미미한 실정이다. 이에 따라 본 논문에서는 통합 바이오 데이터베이스를 구축하고 이를 활용한 가시화 시스템을 설계하고 구현한다. 본 시스템을 이용하여 특정 질병에 관련된 단백질 정보를 신호 전달 경로 네트워크상에 가시화하여 연구자에게 직관적으로 주요 단백질에 대한 네트워크내의 위치 정보를 제공한다.
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2004.11a
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pp.234-243
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2004
단백질-단백질 상호작용(PPI :Protein-Protein Interaction) 데이터는 생물체가 어떠한 메커니즘으로 생명을 유지하는지에 대한 정보를 담고 있다. 최근에는 생물학자들의 실험에 의해 많은 데이터가 축적되어 있으며, 데이터베이스로 구축되어 인터넷에 공개되어 있다. PPI 데이터는 단백질를 노드(node)로, 상호작용은 에지(edge)로 갖는 그래프(Graph) 구조로 표현 가능하다. 본 논문에서는 사용자가 PPI 데이터를 쉽게 가공하고 분석할 수 있도록 그래프 이론 기반에 기반하여 구현한 Proteinca(PROTEin INteraction CAbaret) 시스템에 대해 소개한다. Proteinca에 대한 자세한 정보는 http://jade.cs.pusan.ac.kr/${\sim}$proten에서 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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