단백질 서열 분석 보고서

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목차

1. 실험목적
2. 실험이론
3. 실험재료
4. 실험방법
5. 실험결과
6. 결과요약
7. 의의
8. 제한점
9. 참고문헌

본문내용

1. 실험목적
이번 실험의 목적은 생물학적 서열정보를 비교하는 알고리즘인 BLAST와 EMBOSS Needle을 이용해 주어진 실습과제의 다양한 DNA 및 단백질 서열을 서로 비교 및 분석하는 것이다.
2. 실험이론
자연은 흑과 백처럼 정확하게 나눌 수 없는 모호한 자연 언어로 이루어져 있다. 이런 생물체의 매커니즘이 지닌 모호함을 표현하고 분석 및 예측을 하기 위해서 컴퓨터를 이용해 생물학을 연구하는 생물정보학이 고안되었다. (정혜영, 2018, p1,9) 생물정보학은 통계학과 컴퓨터 시스템을 이용해 생물학 분야를 연구하는 학문을 뜻하며 축적된 생물학적 데이터를 컴퓨터를 이용해 처리한다. 주로 DNA 서열 분석이나 RNA, 단백질 발현 분석에 사용되며 방대한 양의 데이터베이스를 컴퓨터로 처리하기 위해서는 알고리즘이 요구된다. (네이버 지식백과 – 생물정보학)이번 실험에서는 데이터 해석을 목표로 고안된 알고리즘 중 BLAST와 EMBOSS Needle을 이용해 주어진 아미노산 서열을 분석하고자 한다.
BLAST는 서열이 연관되어 있는 방식을 토대로 하는 추측을 포함한 휴리스틱 알고리즘으로, 아미노산 서열이나 DNA 염기서열과 같은 생물학적 서열 정보를 비교할 때 사용된다. 우선, BLAST 알고리즘의 첫 번째 단계는 질의(query)를 특정 길이의 짧은 단어로 나누는 것이다. 그 후 질의 서열과 일치될 가능성이 높은 후보들을 추출한 후, 후보를 서열과 비교한다. (정인선,2006, p5) 구성한 단어조합(후보)들과 같은 서열이 발견되면 양방향으로 유사성 검색을 확장해간다. 이 때 서열의 공백은 허용하지 않는다. 확장해 가는 도중 최대치 값보다 일정값 이상 차이가 나는 경우에 확장을 중단하고 이를 최대 서열 쌍(MSP)으로 저장한다. 이렇게 저장한 값을 정렬하고 통계치를 계산하는 것이 BLAST 알고리즘이다. (정인선,2011, p23-26) 이번 실험에서는 BLAST 알고리즘을 이용해 주어진 DNA 및 단백질 서열이 하나의 바이러스로 동정되는지 확인하고자 한다.

참고 자료

정혜영, 2018, 의학 진단 및 생물 정보학 분야에서 퍼지 접근법의 적용에 관한 연구, 한국데이터정보과학회지 제29권 제6호, p1,9
네이버 지식백과 생물정보학
https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=5569099&cid=61233&categoryId=61233
정인선, 2006, DNA 염기들의 출현 빈도와 위치 정보를 이용한 효율적인 유사성 검색 알고리즘, 전남대학교 대학원 석사학위논문, p5
정인선, 2011, DNA 염기서열의 유사성 검색을 위한 효율적인 알고리즘, 전남대학교 대학원, 박사학위논문, p23-26, p63
유영기,2012, 단백질 블록과 아미노산 물리화학적 성질의 주성분 분석에 기초한 새로운 치환 행렬 개발 = A new substitution matrix based on protein blocks and physicochemical properties of amino acids through PCA, 한동대학교 대학원 석사학위논문, p2
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정정현,2020, 새로운 유전자 마커 발굴을 위한 생물정보학 기반 접근에 관한 연구, 동국대학교 대학원 박사학위논문, p1