최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기정보과학회지 = Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers, v.31 no.8, 2013년, pp.19 - 26
초록이 없습니다.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
차세대 시퀀싱 기술의 등장은 무엇을 가능하게 하였는가? | 차세대 시퀀싱 기술(NGS: Next Generation Sequencing)의 등장으로 기존보다 적은 비용으로 빠르게 많은 양의 서열을 생산하는 것이 가능해 짐에 따라 생물학자들에게 빅데이터에 대한 이슈는 더 이상 새로운 것이 아니다. 지난 10년간 메가베이스(Megabase) 당 시퀀싱 비용은 18개월 마다 컴퓨터의 성능이 2배씩 증가한다는 무어의 법칙(Moore's law)을 이미 크게 넘어섰으며, 시퀀서 한 대가 몇시간 만에 수십 기가바이트(Gigabyte)의 데이터를 생성하는 시대가 되었다. | |
데이터의 원천에는 어떤 것들이 있는가? | 2010년 전세계에서 생성된 데이터는 zettabyte를 넘어섰고, 데이터의 양은 매년 40%씩 증가하고 있다[1]. 이러한 데이터의 원천을 보면 비즈니스 데이터, 멀티미디어 컨텐츠, 스마트폰과 SNS 데이터, M2M 스트림 데이터 등으로 구분해 볼 수 있으나 그 중에서도 의생명 관련 데이터는 크기나 복잡도 측면에서 다른 어떤 종류의 데이터보다 크고 복잡한 빅데이터로 간주되고 있다. 이러한 빅데이터 시대를 맞이하여 컴퓨팅기술도 전반적으로 빅데이터를 처리하기 용이한 방향으로 하드웨어와 소프트웨어가 진화하고 있다. | |
메타지노믹스 중 단일 유전자 접근법의 단점은 무엇인가? | 단일 유전자 접근법은 특정 환경 내에서의 미생물의 다양성 연구에 적합하지만 존재하는 미생물이 어떤 역할을 하는지, 그 미생물에 속한 유전자의 환경 내에서의 기능은 무엇인지는 알기 어렵다. 훌 지놈 샷건 시퀀싱을 통한 접근법은 미생물이 환경 내에서 어떤 역할을 하는지 알아보기 위한 접근법이다. |
McKinsey, Big Data: The next frontier for innovation, competition, and productivity, 2011. 05.
Simon, Carola, and Rolf Daniel, Metagenomic analyses: past and future trends, Applied and environmental microbiology, 77(4), 2011
Prosser, James I., et al.,The role of ecological theory in microbial ecology, Nature Reviews Microbiology, 5(5), 2007
Amann, Rudolf I., Wolfgang Ludwig, and Karl-Heinz Schleifer, Phylogenetic identification and in situ detection of individual microbial cells without cultivation, Microbiological reviews, 59(1), 1995
Handelsman, Jo, et al., Molecular biological access to the chemistry of unknown soil microbes: a new frontier for natural products, Chemistry & biology, 5(10), 1998
Peterson, Jane, et al., The NIH human microbiome project, Genome research, 19(12), 2009
Gilbert, Jack A., et al., Meeting report: the terabase metagenomics workshop and the vision of an Earth microbiome project, Standards in genomic sciences, 3(3), 2010
Niedringhaus, Thomas P., et al., Landscape of next-generation sequencing technologies, Analytical chemistry, 83(12), 2011
Stein, Lincoln D., The case for cloud computing in genome informatics, Genome Biol, 11(5), 2010
Sboner, Andrea, et al., The real cost of sequencing: higher than you think, Genome Biol, 12(8), 2011
Qin, Junjie, et al., A human gut microbial gene catalogue established by metagenomic sequencing, Nature, 4649 (7285), 2010
Yang, Xiao, Jaroslaw Zola, and Srinivas Aluru, Parallel metagenomic sequence clustering via sketching and maximal quasi-clique enumeration on map-reduce clouds, Parallel & Distributed Processing Symposium, IEEE, 2011
Guo, Xuan, et al, Cloud Computing for De Novo Metagenomic Sequence Assembly, Bioinformatics Research and Applications, Springer Berlin Heidelberg, 2013
Schadt, Eric E., et al., Computational solutions to largescale data management and analysis, Nature Reviews Genetics, 11(9), 2010
Schatz, Michael C., et al., High-throughput sequence alignment using Graphics Processing Units, BMC bioinformatics, 8(1), 2007 http://www.nvidia.com/object/bio_info_life_sciences.html
Jia, Peng, et al, MetaBinG: Using GPUs to accelerate metagenomic sequence classification, PloS one, 6(11), 2011
Su, Xiaoquan, Jian Xu, and Kang Ning, Parallel-META: efficient metagenomic data analysis based on high-performance computation, BMC systems biology, 2012
Suzuki, Shuji, et al., GHOSTM: a GPU-accelerated homology search tool for metagenomics, PloS one, 7(5), 2012
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.