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GenScan을 이용한 진핵생물의 서열 패턴 분석
Anlaysis of Eukaryotic Sequence Pattern using GenScan

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제11권 제4호 (2011.08)바로가기
  • 페이지
    pp.113-118
  • 저자
    정용규, 임이슬, 차병헌
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A152274

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Sequence homology analysis in the substances in the phenomenon of life is to create database by sorting and indexing and to demonstrate the usefulness of informatics. In this paper, Markov models are used in GenScan program to convert the pattern of complex eukaryotic protein sequences. It becomes impossible to navigate the minimum distance, complexity increases exponentially as the exact calculation. It is used scorecard in amino acid substitutions between similar amino acid substitutions to have a differential effect score, and is applied the Markov models sophisticated concealment of the transition probability model. As providing superior method to translate sequences homologous sequences in analysis using blast p, Markov models. is secreted protein structure of sequence translations.
한국어
서열 상동성 분석은 생명현상에 관여하는 물질을 정렬, 색인하여 데이터베이스 하는 것으로, 생명정보학의 유용성을 입증하는 분야이다. 본 논문에서는 구조가 복잡한 진핵생물의 서열 패턴을 단백질 서열로 변환하기 위해 은닉마르코프모델을 이용하는 GenScan 프로그램을 이용한다. 서열상동성 분석 중 최소거리 탐색 문제는 문제의 크기가 커지면 계산량이 기하급수적으로 증가하여 정확한 계산이 불가능해진다. 따라서 유사한 아미노산간의 치환과 상이한 아미노산간의 치환 점수를 차등화한 점수표를 적용하고, 은닉마르코프모델 등을 적용해 정교한 전이 확률모델을 적용한다. 변환된 서열을 서열 상동성 분석을 위해 사용되는 blast p를 이용하여, 은닉 마르코프 모델을 도입함으로 인해 단백질 구조 서열로 변환하는 데에 있어서 우수한 기능을 제공함을 알 수 있다.

목차

요약
 Abstnlct
 I. Introduction
 II. Related research
  1. prokaryotes and eukaryotes
  2. Hidden Markov Model
 III. GenScan
 IV. Experiments and experimental results
  1. Experi ments
  2. Experimental results
 V. Results
 VI. Conclusion
 REFERENCES

키워드

eukaryotic Hidden Markov Model GenScan blast p

저자

  • 정용규 [ Yong-Gyu Jung | 종신회원,을지대학교 의료IT마케팅학과 ]
  • 임이슬 [ I-Suel Lim | 정회원,을지대학교 의료산업학부 의료전산학전공 ]
  • 차병헌 [ Byung-Heun Cha | 정회원,을지대학교 임상병리학과 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2289-0238
  • eISSN
    2289-0246
  • 수록기간
    2001~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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