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핵산과 아미노산의 결합 경향성을 발견하기 위한 알고리즘

An algorithm for finding binding propensities of nucleic acids and amino acids

한국정보과학회 03 가을학술발표논문집(2), 2003 Oct., 2003년, pp.814 - 816  

한남식 (인하대학교 전자계산공학과) ,  한경숙 (인하대학교 전자계산공학과)

초록
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오늘날 핵산과 단백질의 결합체에 관한 자료가 PDB(Protein Data Bank)와 같은 공공 데이터베이스에 급속도로 증가되고 있고 하나하나의 자료 자체도 많은 양의 데이터를 가지고 있기 때문에 더 이상 수작업으로 이를 분석하기란 거의 불가능할 뿐 아니라 정확도에 많은 문제가 있다. 그래서 본 연구에서는 방대한 생물학 자료를 효율적으로 분석하기 위해 자동화된 알고리즘을 개발하여 수작업에 의존하던 기존방식을 개선하였다. 이 알고리즘으로 51개의 RNA와 단백질간의 결합구조로 구성된 Dataset과 129개의 DNA와 단백질 간의 결합구조로 구성된 Dataset 분석하여 각각의 경우에 있어서의 결합성향과 결합유형을 찾아내었다. 이러한 본 연구의 결과가 아직 구조가 밝혀지지 않은 단백질-핵산간의 결합부위를 예측하는 알고리즘 개발에 기초 자료로 이용될 수 있다. 신약을 개발하는 과정에서 표적단백질의 결합부위를 예측하는데 활용될 수 있을 것이다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 자동화된 분석기법을 개발하여 망대한 양의 생물학 자료를 분석하는데 이용함으로써 기존의 문제를 해결하였다. 그 결과 핵산과 단백질이 결합할 때 어떠한 결합 성향을 보이며 결합 형태는 어떠한지를 발견 하였다. 또한, 핵산의 두 종류 안 DNA와 RNA가 단백질과 결합할 때 다른 결합 성향과 결합 형태를 보인다는 사실도 확인하였다.
  • DNA에 관한 선행연구는 많이 있었으나 RNA에 관한 연구는 아직 그에 비하면 적은 수준이다. 그래서 본 연구에서는 RNA의 결합 성향을 밝혀내는데 주안점을 두었다. RNA의 결합 성향은 4」.
  • 게다가 X-Ray Crystallographye NMR (Nuclear Magnetic Resonance) 기법의 발달로 실제 결합구조를 밝히는 작업이 가속화되어 인터넷상의 공공 데이터베이스에 보고되는 자료가 급속도로 증가함으로 인해 더 이상 수동적인 방식에 의존하기에는 큰 어려움이 있다. 본 연구에서는 자동화된 분석기법을 개발하여 망대한 양의 생물학 자료를 분석하는데 이용함으로써 기존의 문제를 해결하였다. 그 결과 핵산과 단백질이 결합할 때 어떠한 결합 성향을 보이며 결합 형태는 어떠한지를 발견 하였다.
  • RNA의 결합 성향은 4」. 절에서 언급하였으므로 RNA의 특징적인 결합유형과 선행연구와의 비교한 결과를 살펴보겠다 [3].
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