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조절 Long Noncoding RNA의 생물정보학적 주석과 도전과제 원문보기

정보과학회지 = Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers, v.32 no.3, 2014년, pp.41 - 45  

남진우 (한양대학교)

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제안 방법

  • 이때 blasts를 이용하여 유사 서열이 존재하는 지驀'조 사하여 그 통계적 유의성을 계산한다. coding potential 을 측정하며 (Coding potential calculator) 높은 coding potential 점수를 갖는 IncRNA 후보는 단백질 유전자로 분류한다 두 번째 단계로 가능성이 있는 ORF 지역의 Synonymouse(아미노산 변이가 없는)/Nonsynonymous (아미노산 변이가 있는) 변이율을 측정하여 Nonsynonym ous 변이가 적은 RNA는 Coding potential0] 높은 것으로 추정하고, 이를 단백질 유전자로 분류한다
  • 일부 방법에서는 translation efficiency를 측정하기도 하였다. 각 프로그램 마다 다양한 특질을 이용하여, Support vector machine(SVM), GA-SVM, logistic regression, random forest와 같은 기계학습 알고리즘이 적용하고 성공적인 IncRNA 분류를 진행하였다. 하지만 여전히 많은 잘못된 IncRNA 분류가 나타나고 있는 실정이다
  • 있다(U 단계). 다음 전사체의 3, 말단을 찾기 위해 PolyA-seq[15] 데이터를 분석하여 유전체 수준에서 RNA 의 3, 말단을 결정할 수 있다(IU 단계). Ⅱ.
  • 기존에 알려진 모든 단백질의 아미노산 서 열을 이용하여, IncRNA 후. 보군에서 나타날 수 있는 아미노산 서열이 있는지를 확인한다. 이때 blasts를 이용하여 유사 서열이 존재하는 지驀'조 사하여 그 통계적 유의성을 계산한다.
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참고문헌 (19)

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