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[국내논문] 모티프 서열에서의 특징추출 및 빈발패턴 분석
Feature selection and frequent pattern analysis in protein motif sequence 원문보기

한국정보처리학회 2007년도 제27회 춘계학술발표대회, 2007 May 11, 2007년, pp.10 - 13  

김대성 (충북대학교 전자계산학과) ,  이범주 (충북대학교 전자계산학과) ,  류근호 (충북대학교 전자계산학과)

초록
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모티프는 진화과정을 거치면서 단백질 서열상에서 부분적으로 높게 보존된 지역을 의미한다. 이러한 모티프는 단백질의 기능과 구조를 예측하거나 생물학적으로 관련성이 있는 단백질의 공통적인 특성을 기술하는데 사용된다. 또한, 모티프와 단백질 서열의 상관관계는 생물학적 기능 예측에 필수적이며, 이러한 예측 문제는 모티프 검색을 통해 서열에 존재하는 빈발한 서열패턴과 구조패턴을 통해 단백질 서열에 대한 분석이 가능하다. 이 논문에서는 단백질 서열에 존재하는 2차 구조 특성과 빈발패턴을 검색하고 추출된 정보를 이용하여 단백질 기능 분류에 활용하고자 한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 서열 전체의 유사성을 비교하는 방법보다 서열 내에 존재하는 모티프의 비교를 통해 효율적으로 기능을 예측할 수 있다[2]. 논문에서는 RNA-binding, DNA-binding, EF-hand 모티프를 사용해 모티프 서열상에 존재하는 2차 구조와 빈발패턴을 분석하고 분석한 정보를 기반으로 단백질 기능 분류에 활용하고자 한다. 이 논문의 구성은 다음과 같다.
  • 본 논문에서는 단백질의 2차 구조적 특징과 생화학적 특성 분석을 통하여 서열에 존재하는 2차 구조의 빈발도를 통해 단백질 패밀리의 기능 분류를 위한 방법을 제안하였다. 즉, 단백질 서열에서 동일하게 발생하는 2차 구조는 특정 서열과의 바인딩, 다른 단백질과의 상호작용 등의 기능을 밝히는 중요한 단서라고 생각된다.
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