단백질의 1차 구조를 통하여 생성되는 단백질 2차 구조는 3가지 타입 E, H, L을 가지고 있다. 단백질 2차 구조는 선형적인 단백질 1차 구조를 공간적으로 형성한 것이며 단백질 2차 구조에 관한 연구는 단백질 기능 예측에 중요한 부분이다. 단백질 2차 구조는 3가지 타입이 각각 그룹을 이루어 나타나는 특징이 있다. 단백질 2차 구조의 이러한 특징을 이용하면 효과적인 검색이 가능하다. 기존의 연구에서는 시퀀스 전체와 질의를 스트링 기반으로 비교하는 방법과 단백질 2차 구조의 세그먼트 테이블을 이용하는 방법을 사용하였다. 하지만 이러한 방법은 검색 비용이 많이 드는 단점이 있다. 본 논문에서는 효과적인 단백질 2차 구조의 검색을 위하여 고정된 패턴을 정 의하고 고정된 패턴을 사용하는 방안을 제시한다.
단백질은 생명험상 유지에 필수기능을 담당하며 이러한 기능이 단백질의 3차 구조에 의해 결정되므로 단백질 3차 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 단백질의 3차구조를 파악할 수 있는 Java3D 기반의 단백질 구조 뷰어인 PSAML Viewer에 관해서 기술한다. PSAML은 단백질의 2차구조와 2차구조 사이에서 발견되는 상호적인 관계를 이용하여 단백질 구조를 표현하는 방법이다. PSAML에 정의되어 있는 단백질 2차구조 $\alpha$-나선과 $\beta$-판상조각의 정보(서열, 길이, 공간상의 좌표)를 분석하여, 단백질 구조를 시각화한다. 이는 단백질 구조 정보를 보다 쉽게 이해하는데 도움을 줄 수 있다.
단백질간 구조 비교는 기능적 또는 구조적으로 연관된 단백질을 분류하거나 모티프(motif)를 찾는데 유용하게 사용되고 있다. 여러 가지 단백질간 구조 비교 방법 중에서 단백질 2차구조를 이용하는 방법은 실행속도의 측면에서 장점이 있다. 본 논문에서는 단백질 2차 구조와 그들 사이의 관계를 기반으로 한 단백질 구조 비교에서 사용될 유사성 그래프를 생성하는 방법을 기술하였다. 유사성 그래프는 단백질의 2차구조 사이의 관계를 노드로 하여 생성되는데, 그 시간복잡도가 O(n$^4$)이다. 이에 본 논문에서는 유사성 그래프의 생성을 효율적으로 할 수 있는 알고리즘을 개발하였다.
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.
바이오 인포메틱스에서의 데이터 검색은 DNA와 단백질 시퀀스에 대해서 주로 이루어지며, 지금까지의 연구는 주로 DNA와 단백질 1차 구조의 검색에 대해 이루어졌다. 단백질 2차구조는 1차구조 내 인접한 아미노산들의 공간적인 배열을 나타내며. 단백질의 기능을 예측하는데 중요한 3차구조의 지역적 아미노산의 특성을 나타낸다. 따라서 2차구조에 대한 검색은 단백질의 기능을 이해하는데 매우 중요한 역할을 한다[1]. 이 논문에서는 단백질 2차구조 및 질의 문자열을 세그먼트 단위로 나누고 검색하는 r41의 방법을 개선하여 세그먼트를 조합한 클러스터 구조 및 Look Ahead를 사용해 Exact Matching 및 Wildcard Matching 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 기법을 제시한다.
단백질의 3차 구조를 보여주는 다양한 뷰어가 존재한다. 본 논문에서PDB(Protein Data Bank) 파일을 분석하여 단백질의 3차 구조를 보여주는 PDB 한글 뷰어단백질의 기능은 3차 구조(tertiary structure)에 의해 결정된다는 것이 밝혀짐으로써 단백질의 3차 구조에 대한 연구가 보다 활발하게 진행되고 있다. 단백질의 기능을 효과적으로 파악하기 위해서는 단백질의 3차 구조를 보여주는 도구가 필수적이며, 현재 단백질의 3차원 구조정보를 바탕으로 에 대해 기술한다. PDB 한글 뷰어는 기존 뷰어의 스테레오뷰(stereo view) 기능을 보완하여한 단백질의 2가지 구조를 동시에 보여주는 기능을 제공한다. 또한, 아미노산 원자들에 대한 분석 기능과 PDB 데이터의 이해를 돕는 도움말을 제공함으로써 효과적으로 단백질의 3차구조를 파악할 수 있다.
오늘날 인간 유전체 프로젝트(Human Genome Project)의 완성은 인간의 모든 유전자 서열정보를 제공하게 되었으며, 이러한 데이터를 바탕으로 생명현상과 관련된 산업 및 연구가 각광받게 되었다. 특히 생명체의 특정 기능을 파악하기 위한 단백질 3차 구조에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 단백질 3차 구조를 추상적으로 기술 할 수 있는 표현기법을 기술한다. 제안된 표현기법은 단백질 2차 구조요소($\alpha$-나선구조와 $\beta$-병풍구조)를 이용하여 인접한 구성요소간의 접힘(folding)에 대한 관계를 기술하여 추상적인 단백질 3차 구조를 표현한다. 제안된 표현기법으로 기술된 추상적 단백질 3차 구조 표현은 단백질 구조에 대한 보다 빠른 이해와 다른 단백질 구조와 비교될 수 있는 장점을 지닌다.
단백질 기능을 규명하는 단백질 구조 정보는 단백질 의약품의 약효를 증진시키고, 개발을 단축시키는데 큰 영향을 미친다. 따라서 단백질의 구조를 효과적으로 분석하기 위한 단백질 가시화에 대한 연구가 증가하고 있다. 하지만 단백질 가시화에 대한 연구가 단백질의 구조를 예측하거나 렌더링의 속도를 향상시키는 것을 중심으로 이뤄지고 있으며, 단백질 가시화 형태에 따른 정보 전달 효용성에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구는 단백질 의약품에 대한 효율적인 정보 서비스의 사전 연구로써 단백질 1, 2차구조 혼합가시화 형태별 정보표현적합도를 분석하였다. 단백질 1, 2차구조 혼합가시화 형태는 대표적 가시화 서비스인 Chimera, PDB, Cn3D와 기존 가시화 서비스의 문제점을 개선한 단백질 1, 2차구조 혼합가시화 형태를 대상으로 하였다. 정보표현적합도를 구하기 위한 정보요인은 피험자 분석 결과를 바탕으로 단백질 1차구조, 아미노산 위치, 단백질 2차구조, 단백질 2차구조 비율정보로 구분하였으며, 피험자는 단백질 의약품 업계종사기간이 5년 이상인 전문가 집단을 대상으로 하였다. 그 결과 단백질 1, 2차구조 혼합가시화형태별 정보표현적합도에는 유의미한 차이가 있었으며, 가시화 형태별 정보 전달 효용성에 차이가 있음을 입증할 수 있었다.
최근 단백질 기능 예측을 위한 서열비교와 구조비교 기법들은 정확한 분류가 가능한 반면, 새로운 단백질 기능 분류를 함에 있어서 많은 복잡도가 따른다. 따라서 이 논문에서는 보다 빠른 단백질의 구조 분류 및 예측을 위하여 출현 시퀀스(emerging sequence)를 기반으로 하는 분류기법을 제안하였다. 이 기법에서는 먼저, 출현 시퀀스 마이닝 알고리즘을 이용하여 단백질 서열 데이터로부터 4 가지의 단백질 2 차 구조 출현 시퀀스를 발견하고, SVM을 이용하여 단백질의 출현 시퀀스 속성으로부터 단백질의 2 차 구조를 예측하였다.
단백질은 생명현상 유지에 필수적인 기능을 담당하며 이러한 기능이 단백질의 3차 구조에 의해 결정된다는 것이 밝혀짐으로써 단백질 3차 구조에 대한 연구가 더욱 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 단백질의 3차 구조를 파악할 수 있는 Java3D 기반의 단백질 구조 뷰어인 KPDBViewer에 대하여 기술한다. 개발된 KPDBViewer는 3차원 이미지 상에서 단백질 내 아미노산들의 이벤트 처리를 지원함으로써 단백질내 아미노산의 정보를 보다 효과적으로 파악할 수 있다 또한, Java2D 기반의 단백질 뷰어는 다양한 구조 보기 기능이 부족하다. 이와 같은 기능을 제공함으로써 단백질 구조 정보를 보다 쉽게 이해하는데 도움을 줄 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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