[논문]바이오데이터베이스와 도구를 활용한 바이오인포매틱스의 동향

임달혁; 전수경; 박완규; 이영주

doi:10.4333/kps.2004.34.1.073

바이오데이터베이스와 도구를 활용한 바이오인포매틱스의 동향
Current Status of Bioinformatics on Bio-databases and it Tools 원문보기

藥劑學會誌 = Journal of Korean pharmaceutical sciences, v.34 no.1, 2004년, pp.73 - 79

임달혁 (세종대학교 생명공학과, (주) 비츠 코리아) , 전수경 ((주) 비츠 코리아) , 박완규 (세종대학교 생명공학과) , 이영주 (세종대학교 생명공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

The union of information-technology and biology presents great possibilities to both applications of bio-information and development of science and technology. Also, meaningful analysis of bio-information brings about a new innovation in the field of bio-market with the advent and growth of bioinformatics. Hence, bioinformatics is the most import aspect for establishing a science-technology-oriented society in the $21^{st}$ century. This article provides trends in current state of bioinformatics. Technological development of bioinformatics for the rapid growth of bio-industry means that using bioinformatics, a biologist can process and store enormous amount of data such as current Human Genome Project and future data in the field of biology. We have manly looked at the tends of bio-information, databases and mining tools that are generally used, and strategies and directions for the future.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

mu) 제약분야에서 바이오인포매틱스에 대한 활용은 신약개발을 목표로 하여 생명기술인 BT(Bio-Technology) 부분과 정보기술의 HUnformatioii-Tech- nology) 부분, 분자 설계에 기반한 NT(Nano-Teclmology)를 바탕으로 진행된다. 이러한 기술들을 통하여 신약 후보 물질을 개발하기 위한 taiget 유전자 예측을 실시하고, 유전자에서 생성되는 단백질 분석의 3차원적 구조와 기능을 연구한다. 또한 고감도로 분리 정제된 후보 약물에 대한 적합성 검토와 약동역학에 대한 성질 평가 및 다양한 조건 분석에 있어서 바이오인포매틱스 도구(S/W)를 활용한 화합물 라이브러리를 사용하게 된다.
1,4) 이러한 생명과학 역사의 흐름속에 바이오인포매틱스의 시장 역시 자연스러운 성장 발전을 거듭하고 있다. 이에 본 리뷰에서는 바이오인포매틱스의 정의와 응용되고 있는 분야에 대해 알아보고, 현재 가장 많이 사용되고 있는 데이터베이스와 이를 활용하기 위한 도구들을 소개함으로써 발전하는 바이오인포매틱스의 동향을 말하고자 한다.

대상 데이터

AL0M2는 개별 염기서 열의 transmembrane region을 검출하고, gap이 없는 blocks의 데이터베이스를 활용하여 protein block의 유사성 검색을 하는 BLIMPS, 단백질 코일의 score 분포를 이용하여 코일 형성부위를 예측하는 프로그램인 COILS, 유전체 서열에서 유전자를 찾는 annotation 프로그램인 DDS와 DPS, 유전자를 예측하기 위한 유사성 비교와 HMMs (hidden markov models)을 사용하는 Fgenesh++, 생물학 데이터베이스 염기서열 파일 변화프로그램에 속하는 fmtseq, 유전자 예측 프로그램의 Genscan, HMMs을 만들기 위해 multiple aequence alignment 데이터를 사용하는 HMMER, 유사성 서열 검색의 NCBLBLAST, 박테리아 유전체와 대량 유전체 단편의 유전자 예측 시스템인 ORPHEUS, 개별적인 염기서열과 완성된 유전체 데이터로부터 기능적, 구조적 특징을 제공하는 PEDANT, Perl script의 pl, 높은 정확성을 가진 2차 구조 예측 시스템의 PREDATOR, PROSITE 데이터베이스의 단백질 서열을 결정하기 위한 서열 검색 시스템인 ProSesrch, 단백질의 지역 위치를 예측하는데 사용되는 PSORT, 단백질 서열의 통계적인 분석을 시도하는 SAPS, 단백질 서열의 low-complexity 부위를 검출하는 SEG, signal peptide 예측 프로그램인 SignalP, HMM을 기본으로 하여 membrane-spanning 단백질에서 alpha helices의 위치와 방향을 예측하는 TMHMM, 유전체의 DNA 혹은 RNA의 tRNA 유전자 규명을 위한 프로그램인 tRNAscan-SE가 auto annotation 분석에 사용되고 있다. 또한 이들 프로그램이 사용하는 데이터베이스는 protein block 데이터베이스에 Blocks, 단백질의 계통적인 연관 관계를 집단적으로 구성하는 COGs, 유럽의 1차 염기서열 리소스로 사용되는 EMBL, 단백질 구조데이터베이스에 PDB, protein domain 데이터베이스의 Pfam, 단백질 정보제공과 국제적 단백질 서열의 PIR-PSD, 스위스 생물 정보학기관에서 구축한 단백질 families와 domain의 PROSITE, 단백질 기능에 대한 분류를 정리한 functional category 데이터베이스, atomic coordinates로부터 2차 구조 성분을 인지하는 STRIDE, 단백질의 구조적, 진화적 상관관계를 고려한 구조분류 데이터베이스인 SCOR 스위스의 단백질서열 데이터베이스 SWISS-PROT, EMBL에 의해 유지되는 데이터베이스로 모든 암호화 서열의 변환 서열을 저장해 놓은 TrEMBL 데이터베이스가 있다.

성능/효과

이로 인해 31억 쌍에 달하는 DNA 염기정보와 기능성 유전자의 정보 분석은 바이오인포매틱스의 기술과 자원을 바탕으로 하여 점진적인 진행이 이루어지고 있다.1)지난 20세기 생명과학 분야의 최대 발견이라 해도 과언이 아닌 제임스 왓슨과 프랜시스 크릭의 DNA 이 중 나선 구조의 규명은 수학자인 존 그리피스와 어윈 샤르가프의 계산적인 접근 방식이 없었다면 완전할 수 없었던 것과 같이 21세기에 인류가 이루어야 할 가장 큰 업적의 밑거름이 될 수 있는 것이 바이오와 정보기술의 만남인 것이다.2)이와 같이 생명과학 분야에서 바이오 산업과 정보기술분야의 분석 산업을 분리하여 생각할 수 없으며, 각 처에서 연구되고 있는 다양하고 연관된 실험결과 데이터를 모두 한 곳으로 집결시켜 관리하는 데이터베이스 단위의 정보 공유화에 노력하고 있다.

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