• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권8호
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• pp.501-511
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• 2008

프로브(probe) 디자인은 성공적인 DNA 마이크로어레이(DNA microarray) 실험을 위해서 필수적인 작업이다. 프로브가 만족시켜야 하는 조건은 마이크로어레이 실험의 목적이나 방법에 따라 다양하게 정의될 수 있는데, 대부분의 기존 연구에서는 각각의 조건에 대하여 각자 독립적으로 정해진 한계치(threshold) 값을 넘지 않는 프로브를 탐색하는 방법을 취하고 있다. 그러나, 본 연구에서는 프로브 디자인을 두가지 목적함수를 지닌 다중목적함수 최적화 문제(multiobjective optimization problem)로 정의하고, ${\epsilon}$-다중목적함수 진화 알고리즘(${\epsilon}$-multiobjective evolutionary algorithm)을 이용하여 해결하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 19종류의 고위험군 인유두종 바이러스(Human Papillomavirus) 유전자들에 대한 프로브 디자인과 52종류의 애기장대 칼모듈린 유전자군(Arabidopsis Calmodulin multigene family)에 대한 프로브 디자인에 각각 적용되었다. 제안한 방법론을 사용하여 기존의 공개 프로브 디자인 프로그램인 OligoArray 및 OligoWiz에 비해 목표유전사에 더 적합한 프로브를 찾을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.82-84
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• 2006

최근의 생물학적인 연구에 DNA microarray가 널리 쓰이고 있기 때문에, 이러한 DNA microarray를 구성하는데 필요한 probe design 작업의 중요성이 점차 커져가고 있다. 이 논문에서는 probe design 문제를 thermodynamic fitness function이 2개인 multi-objective optimization 작업으로 변환한 뒤, ${\epsilon}$-multiobjective evolutionary algorithm을 이용하여 probe set을 찾는다. 또한, probe 탐색공간의 크기를 줄이기 위하여 각 DNA sequence의 primer 영역을 찾는 작업을 진행하며, 사용자가 직접 프로그램을 테스트할 수 있는 웹사이트를 제공한다. 실험 대상으로는 mycoides를 선택하였으며, 이 논문에서 제안된 방법을 사용하여 성공적으로 probe set을 발견할 수 있었다.