분자 생물학(computational molecular biology) 분야에서 DNA 염기 서열 배치 알고리즘은 다양한 방법으로 개선되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 DNA 염기의 품질 정보(quality information)를 이용한 DNA 염기 서열 배치 방법을 개선하기 위하여 퍼지 논리 시스템(fuzzy logic system)과 DNA 염기 서열 단편의 특징을 적용한 품질 정보와 퍼지 추론 기법을 이용한 DNA 염기 서열 배치 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘은 Needleman-Wunsch가 제안한 전역 배치 알고리즘에 각 DNA 염기의 품질 정보를 적용하여 DNA 염기 서열 배치 점수를 계산하였다. 그러나 전체 DNA 염기의 품질 정보를 이용하여 계산하기 때문에 DNA 염기 말단 부분의 품질이 낮은 경우에는 DNA 염기 서열 배치 점수를 계산하는 과정에서 오차가 발생한다. 본 논문에서는 기존의 품질 정보를 이용한 알고리즘을 개선하여 DNA 염기 서열의 말단 부위의 품질이 낮은 경우에도 정확히 서열을 배치할 수 있도록 한다. 또한 DNA 염기 서열 단편의 길이와 낮은 품질의 DNA 염기 빈도를 퍼지 논리 시스템에 적용하여 DNA 염기 서열 배치 점수를 계산하는데 적용되는 매핑 점수 인자(parameter)를 동적으로 조정한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 NCBI(National Center for Biotechnology Information)의 실체 유전체 데이터를 받아 성능을 분석한 결과, 제안된 알고리즘이 기존의 품질 정보만을 이용한 알고리즘 보다 DNA 염기 서열 배치에 있어서 효율적임을 확인하였다.
본 논문에서 다루는 문제는 품질 정보를 가지는 서열을 배치(alignment)하는 알고리즘이다. 시퀀싱(sequencing) 작업의 일부인 염기 결정 프로그램(base-calling program)에 의해서 생성되는 DNA 서열은 각 염기가 어느 정도 신뢰할 수 있는 가를 나타내는 품질 정보를 가진다. 그러나 지금까지 개발된 서열 배치 알고리즘들은 이러한 품질 정보를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 품질 정보를 가지는 두 서열의 배치를 평가하는 기준을 제시한다. 이 평가 기준에 의한 최적의 서열 배치는 동적 프로그래밍(dynamic programming) 기법에 의해서 찾을 수 있다.
3개 이상의 DNA 혹은 단백질의 염기서열을 정렬하는 복수 염기서열 정렬은 염기서열들 사이의 진화관계, gene regulation, 단백질의 구조와 기능에 관한 연구에 필수적인 도구이다. 복수 염기서열 정렬을 얻기 위한 기존의 방법은 progressive pairwise alignment 와같이 빠른 실행시간 내에 만족할 만한 복수 염기서열 정렬을 제공하는 방법과, 최적의 복수 여기서열 정렬을 제공하나 실행시간이 상대적으로 긴 dynamic programming 과 같은 방법 등이 있다. 본 논문에서는 진화 알고리즘을 사용하여 기존의 방법에서 제공하는 복수 염기서열 정렬을 짧은 시간내에보다 개선된 복수 염기서열 정렬을 획득하게 하는 방법을 제시하였으며, 진화 알고리즘의 구성내용을 설명하였으며, 실제의 염기서열을 사용하여 이 방법의 장점을 보였다.
Pattern finding is one of the important tasks in a protein or DNA sequence analysis. Alignment is the widely used technique for finding patterns in sequence analysis. BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) is one of the most popularly used tools in bio-informatics to explore available DNA or protein sequence databases. BLAST may generate a huge output for a large sequence data that contains various sequence patterns. However, BLAST does not provide a tool to summarize and analyze the patterns or matched alignments in the BLAST output file. BLAST lacks of general and robust parsing tools to extract the essential information out from its output. This paper presents a pattern summary system which is a powerful and comprehensive tool for discovering pattern structures in huge amount of sequence data in the BLAST. The pattern summary system can identify clusters of patterns, extract the cluster pattern sequences from the subject database of BLAST, and display the clusters graphically to show the distribution of clusters in the subject database.
다중 서열 정렬(multiple sequence alignment, MSA)은 단백질과 핵산 서열들의 분석에 필요한 가장 중요한 도구이다. 생물학적인 서열들은 그들 사이의 유사성과 차이점을 보여주기 위하여 각각의 서열들을 수직적으로 정렬한다. 본 논문에서는 클러스터링 분기를 이용하여 두 그룹의 서열들 사이에서 정렬을 수행하는 효율적인 그룹 정렬 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘(Multiple Sequence Alignment using Clustering Divergence : CDMS)은 하향식 발견 방법인 트리 형태의 병합을 위해 클러스터링 방법으로 구축하였다. 클러스터링 방법은 가장 긴 거리를 가지는 서열을 두 개의 클러스터로 나눌 수 있다는 것에 기초하였다. 제안한 새로운 서열 정렬 알고리즘은 기존의 Clustal W알고리즘 보다 질적 향상과 처리 시간 단축 O($n^{3} L^{2}$)이 기대된다.
Smith-Waterman(SW) 알고리즘은 DNA 시퀀스 분석에서 중요한 연산 중 하나인 지역 정렬을 처리하는 알고리즘이다. SW 알고리즘은 동적 프로그래밍 방법으로 최적의 결과를 도출할 수 있지만 수행시간이 매우 길다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해서 다수의 노드를 이용한 병렬 분산 처리 기반의 SW 알고리즘이 제안되었다. Apache Spark을 기반으로 하는 병렬 분산 DNA 처리 프레임워크인 ADAM에서도 SW 알고리즘을 병렬로 처리하고 있다. 하지만, ADAM의 SW 알고리즘은 Smith-Waterman 이 동적프로그래밍 기법이라는 특성을 고려하지 않고 있어 최대의 성능을 얻지 못하고 있다. 이 논문에서는 ADAM의 병렬 SW 알고리즘을 개선한다. 제안하는 병렬 SW 기법은 두 단계에 걸쳐 실행된다. 첫 번째 단계에서는 지역정렬 대상인 DNA 시퀀스를 다수의 파티션(partition)으로 분할하고 분할된 각 파티션에 대해서 SW 알고리즘을 병렬로 수행한다. 두 번째 단계에서는 파티션 각각에 대해서 독립적으로 SW를 적용함으로써 발생하는 오류를 보완하는 과정을 역시 병렬로 수행한다. 제안하는 병렬 SW 알고리즘은 ADAM을 기반으로 구현하고 기존 ADAM의 SW와 비교를 통해서 성능을 입증한다. 성능 평가 결과 제안하는 병렬 SW 알고리즘이 기존의 SW에 비해서 2배 이상의 좋은 성능을 내는 것을 확인하였다.
This paper presents a new sequence alignment method using the divide approach, which solves the problem by decomposing sequence alignment into several sub-alignments with respect to exact matching subsequences. Exact matching subsequences in the proposed method are bounded on the generalized suffix tree of two sequences, such as protein domain length more than 7 and less than 7. Experiment results show that protein sequence pairs chosen in PFAM database can be aligned using this method. In addition, this method reduces the time about 15% and space of the conventional dynamic programming approach. And the sequences were classified with 94% of accuracy.
지역정렬(local alignment) 알고리즘은 주어진 두 서열에서 서로 유사한 부분 문자열을 찾아내는 알고리즘이다. DNA 서열은 A, C, G, T 외에 N과 X도 가질 수 있는데, N과 X는 DNA로부터 염기배열 정보를 뽑아낼 때 실험적인 이유로 혹은 다른 이유로 일부 배열 정보를 잃어버린 경우에 사용된다. 본 논문에서는 A, C, G, T 이외에 N과 X를 모두 갖는 DNA 서열의 affine gap penalty metric에 대한 지역정렬을 찾는 효율적인 알고리즘을 제시한다. 이는 N만 처리할 수 있는 Kim-Park 알고리즘을 N과 X를 모두 처리할 수 있도록 성공적으로 확장한 결과이며, 더불어 새로운 문자가 추가되더라도 바로 적용이 가능한 일반화된 결과이다.
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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제4권2호
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pp.163-168
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2002
We report for the first time the cDNA sequence encoding a ferritin subunit from the spiders Araneus ventricosus. The complete cDNA sequence of A. ventricosus ferritin subunit comprised 516 bp with 172 amino acid residues. The A. ventricosus ferritin subunit cDNA contained a conserved iron responsive element sequence in the 5 untranslated region. An alignment of the deduced protein sequence of the A. ventricosus ferritin subunit gene to that of other heavy chain ferritin molecules showed that A. ventricosus ferritin subunit is most similar to the great pond snail, Lymnaea stagnalis, ferritin with 70.2% of protein sequence identity.
Local alignment 알고리즘은 두 문자열을 비교하여 크기가 l, 유사도 점수가 s인 부분 문자열쌍을 찾는다. 크기가 충분히 크고 유사도 점수도 높은 부분 문자열 쌍을 찾기 위해 단위 길이당 유사도 점수 s/l을 최대화하는 정규화 방법이 제안되어있다. 본 논문에서는 증가함수 f, g를 도입하여 f(s)/g(l)을 최대화하는, 함수에 의한 정규화 방법을 제시한다. 여기서 함수 f, g는 DNA 서열을 비교하는 실험을 통해 정한다. 이러한 실험에서 함수에 의한 정규화 방법이 좋은 local alignment를 찾는다. 또한 유사도 점수의 기준으로 longest common subsequence를 채택한 경우, 기존의 정규화 알고리즘을 이용하면 별다른 시간 손실 없이 함수에 의해 정규화된 점수 f(s)/g(l)을 최대화 할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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