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Construction of a Genetic Information Database for Analysis of Oncolytic Viruses

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    The International Journal of Advanced Smart Convergence KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Volume 9 Number 1 (2020.03)바로가기
  • 페이지
    pp.90-97
  • 저자
    Myeongji Cho, Hyeon Seok Son, Hayeon Kim
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A372219

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원문정보

초록

영어
Oncolytic viruses are characterized by their ability to selectively kill cancer cells, and thus they have potential for application as novel anticancer agents. Despite an increase in the number of studies on methodologies involving oncolytic viruses, bioinformatic studies generating useful data are lacking. We constructed a database for oncolytic virus research (the oncolytic virus database, OVDB) by integrating scattered genetic information on oncolytic viruses and proposed a systematic means of using the biological data in the database. Our database provides data on 14 oncolytic viral strains and other types of viruses for comparative analysis. We constructed the OVDB using the basic local alignment search tool, and therefore can provides genetic information on highly homologous oncolytic viruses. This study contributes to facilitate systematic bioinformatics research, providing valuable data for development of oncolytic virus-based anticancer therapies.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Methods
3. Results
3.1 Construction of an oncolytic virus database
3.2 Search function of the OVDB
3.3 Analysis function of the OVDB
4. Discussion
5. Conclusion
Acknowledgement
References

키워드

Oncolytic Virus Database Bioinformatics BLAST

저자

  • Myeongji Cho [ Postdoctoral Researcher, Institute of Health and Environment, Seoul National University, Korea ]
  • Hyeon Seok Son [ Professor, Laboratory of Computational Biology & Bioinformatics, Institute of Public Health and Environment, Graduate School of Public Health, Seoul National University, Korea ]
  • Hayeon Kim [ Assistant Professor, Department of Biomedical Laboratory Science, Kyungdong University, Korea ] Corresponding Author

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
    The International Journal of Advanced Smart Convergence
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-2847
  • eISSN
    2288-2855
  • 수록기간
    2012~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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