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다중서열수집 및 변환을 위한 효과적인 바이오인포메틱스 도구
An Effective Bioinformatics Tool for Multiple Sequence Acquisition and Translation 원문보기

한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.18 no.1, 2008년, pp.27 - 31  

이혜리 (충북대학교 전기전자컴퓨터공학부) ,  이승희 (충북대학교 전기전자컴퓨터공학부) ,  이건명 (충북대학교 전기전자컴퓨터공학부) ,  김성수 (충북대학교 전기전자컴퓨터공학부) ,  이찬희 (충북대학교 미생물학과) ,  이성덕 (충북대학교 정보통계학과)

초록
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많은 바이오인포매틱스 관련 데이터베이스와 도구가 네트워크를 통해서 제공되고 있고, 이들을 효과적으로 활용하면 생물학적 분석을 적은 비용으로 우수한 결과를 얻을 수 있다. 이 논문에서는 주어진 질의에 대해서 잠재적으로 관련된 DNA 서열 정보를 획득하고, 분석자가 관심 있는 항목을 선택하면, 선택된 항목에 대한 모든 DNA 서열 정보를 확보하고, 이들에 대해서 아미노산 서열로 자동변환하여 ORF라는 정보를 활용하여 가장 가능성이 큰 것을 추천하는 도구를 소개한다. 해당 도구에는 웹 로봇 기법과 ORF 검색등을 위한 생물학적 지식을 활용한다.

주제어

#bioinformatics   #web robot   #sequence analysis  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • This paper presented a system designed and implemented to meet the aforementioned needs. The developed system is capable of collecting DNA sequences at one with the help of a web robot and recommending the most likely amino acid sequences by taking into account the longest ORFs across the possible translations.
  • She now translates one by one the collected sequences into amino acid sequences manually or with the help of translation program like ExPASy's Translatee], and then stores them in a file in a required format. This paper presents an intelligent tool which has been designed and implemented to perform the above mentioned whole steps at a time.
  • This study is concerned with the analysis situation in which an analyst needs to get multiple DNA sequences from a public database and to convert them into amino acid sequences. In order to accomplish this task, she first has to enter GenBank Accession Number or Geninfo Identifier into the NCBI GenBank database[3], extracts out the DNA sequence sections from the retrieved results and store them into a file.
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참고문헌 (9)

  1. P. Baldi, S. Brunak, Bioinformatics : The Machine Learning Approach (2nd Ed.), The MIT Press, 2001 

  2. NCBI National Center for Biotechnology Information, http://www.ncbi.nih.gov/ 

  3. NCBI GeneBank, http://www.ncbi.nih.gov/Genbank/index.html 

  4. E. Gasteiger, A. Gattiker, C. Hoogland, I. Ivanyi, Ron D. Appel and A. Bairoch ExPASy, : the proteomics server for in-depth protein knowledge and analysis, Nucleic Acids Research, 2003, Vol. 31, No. 13, pp. 3784-3788 

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  5. UniProtKB/Swiss-Prot, http://www.ebi.ac.uk/ swissprot/ 

  6. A. Marchler-Bauer, J. B. Anderson, et al., CDD: a curated Entrez database of conserved domain alignments, Nucleic Acids Research, 2003, Vol. 31, No. 1, pp.383-387 

    상세보기 crossref

  7. G. B. Fogel, D. W. Corne, Evolutionary Computation in Bioinformatics, Morgan Kaufmann Publishers, 2003 

  8. T. A. Brown, Genomes (2nd ed), Oxford, United Kingdom: Wiley-Liss, 2002 

  9. S. Aluru, Handbook of Computational Molecular Biology(Eds.), Chapman & Hall/CRC, 2006 

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