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EH의 catalytic nucleophile residue, His-Asp로 구성된 charge relay system, oxyanion hole 등의 EH 관련 conserved domain의 아미노산 공통 서열을 참고로 하여 G. westfalica megaplasmid로부터 putative EH를 선별할 수 있었다. Bioinformatics를 기반으로 스크리닝한 G. westfalica에 의한 라세믹 styrene oxide 기질에 대한 입체선택성 가수분해 반응에 있어 중요 반응 parameter들인, pH 및 온도 등이 초기 가수분해반응속도에 미치는 영향을 분석하고, 최적 회분식 반응조건을 결정하였다. 최적 반응조건인 pH 7, 반응온도 30℃, 생촉매량 40 ㎎의 조건에서 약 5시간 20분간 반응을 통해 20 mM 라세믹 기질로부터 광학순도 100% ee 인 (S)-styrene oxide를 36.5%의 수율로 얻을 수 있었다.

Epoxide hydrolases (EHs) are versatile biocatalysts for the preparation of chiral epoxides by enantioselective hydrolysis from racemic epoxides. Various microorganisms were identified to possess a EH activity by multiple sequence alignment and analysis of conserved domain sequence from genomic and megaplasmid sequence data. We successfully isolated Gordonia westfalica possessing EH activity from various microbial strains from culture type collections. G. westfalica exhibited (R)-styrene oxide preferred enantioselective hydrolysis activity. Chiral (S)-styrene oxide with high optical purity (> 99% ee) and yield of 36.5% was obtained from its racemate using whole-cell of G. westfalica.

Multiple sequence alignment (MSA) is an important tool in biological analysis. However, it is difficult to solve this class of problems, due to their exponential complexity. This paper presents an algorithm combining the genetic algorithm and a self-organizing neural network for solution to MSA. This approach demonstrates improved performance in long DNA and RNA data sets exhibiting small similarity.

The traveling salesman problem (TSP) is one of the most studied in operations research and computer science. Research has led to a large number of techniques to solve this problem; in particular, genetic algorithms (GA) produce good results compared to other techniques. A disadvantage of GA, though, is that they easily become trapped in the local minima. In this paper, a cuckoo search optimizer (CS) is used along with a GA in order to avoid the local minima problem and to benefit from the advantages of both types of algorithms. A 2-opt operation was added to the algorithm to improve the results. The suggested algorithm was applied to multiple sequence alignment and compared with the previous algorithms.

다중 서열 정렬(multiple sequence alignment, MSA)은 단백질과 핵산 서열들의 분석에 필요한 가장 중요한 도구이다. 생물학적인 서열들은 그들 사이의 유사성과 차이점을 보여주기 위하여 각각의 서열들을 수직적으로 정렬한다. 본 논문에서는 클러스터링 분기를 이용하여 두 그룹의 서열들 사이에서 정렬을 수행하는 효율적인 그룹 정렬 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘(Multiple Sequence Alignment using Clustering Divergence : CDMS)은 하향식 발견 방법인 트리 형태의 병합을 위해 클러스터링 방법으로 구축하였다. 클러스터링 방법은 가장 긴 거리를 가지는 서열을 두 개의 클러스터로 나눌 수 있다는 것에 기초하였다. 제안한 새로운 서열 정렬 알고리즘은 기존의 Clustal W알고리즘 보다 질적 향상과 처리 시간 단축 O($n^{3} L^{2}$)이 기대된다.

Multiple sequence alignment(MSA) is a fundamental technique of DNA and Protein sequence analysis. Biological sequences are aligned vertically in order to show the similarities and differences among them. In this Paper, we Propose an effcient group alignment method, which is based on clustering divergency, to Perform the alignment between two groups of sequences. The Proposed algorithm is a clustering divergence(CDMS)-based multiple sequence alignment and a top-down approach. The algorithm builds the tree topology for merging. It is so based on the concept that two sequences having the longest distance should be spilt into two clusters. We expect that our sequence alignment algorithm improves its qualify and speeds up better than traditional algorithm Clustal-W.

복수 염기서열 정렬(multiple sequence alignment)은 염기서열들 사이의 진화관계, 단백질의 구조와 기능에 관한 연구에 필수적인 도구이다. 다이나믹 프로그래밍(dynamic programming) 방법은 대부분의 경우에 있어 최적의 염기서열 정렬 결과를 제공할 수 있다. 그러나 그것이 사용하는 갭 비용함수 때문에 특별한 경우에 최적의 염기서열 정렬을 만들어 내지 못한다. 본 논문에서는 다이나믹 프로그래밍에 의해 획득된 염기서열을 개선하기 위한 휴리스틱 방법을 제안한 후, 실제 단백질 데이터를 가지고 성능 분석을 한다.

3개 이상의 DNA 혹은 단백질의 염기서열을 정렬하는 다중 서열 정렬(multiple sequence alignment, MSA)은 서열들 사이의 진화관계, 단백질의 구조와 기능에 관한 연구에 필수적인 도구이다. 최적화된 다중서열 정렬을 얻기 위해 사용되는 가장 유용한 방법은 동적 프로그래밍이다. 그러나 동적프로그래밍은 정렬하고자 하는 서열의 수가 증가함에 따라 시간도 지수함수($O(n^k)$)로 증가하기 때문에 다중 서열 정렬에는 효율적이지 못하다. 따라서, 본 논문에서는 최적의 MSA 문제를 해결하기 위해 클러스터링 기반의 새로운 다중 서열 정렬 (Clustering-based Multiple Sequence Alignment, CMSA) 알고리즘을 제안한다. 결과적으로 제안한 CMSA 알고리즘의 기여도는 다중 서열 정렬의 질적 향상과 처리 시간 단축($O(n^3L^2)$)이 기대된다.

3개 이상의 DNA 혹은 단백질의 염기서열을 정렬하는 복수 염기서열 정렬(multiple sequence alignment)방법은 염기서열들 사이의 진화관계, gene regulation, 단백질의 구조와 기능에 관한 연구에 필수적인 도구이다. 복수 염기서열 정렬문제는 NP-complete 문제군에 속하며, 이 문제를 해결하기 위하여 가장 유용하게 사용되는 알고리즘으로는 dynamic programming이 있다. Dynamic programming은 주어진 입력 염기서열 군들에 대한 최적의 정렬을 생산할 수 있다. 그러나 dynamic programming의 단점은 오랜 실행시간이 요구되며, 때로는 dynamic programming의 속성 때문에 이 알고리즘을 사용하여도 주어진 입력 염기서열 군들에 대한 최적의 정렬을 얻어내지 못하는 경우가 있다. 본 연구에서는 이러한 dynamic programming의 문제를 해결하기 위하여 genetic algorithm을 복수 염기서열 정렬문제에 적용하였다. 본 논문에서는 genetic algorithm의 design과 적용방법을 기술하였다. 본 연구에서 제안된 genetic algorithm을 사용하여 dynamic programming의 단점이었던 오랜 실행시간을 줄일 수 있었으며, dynamic programming이 제공하지 못하는 최적의 염기서열 정렬을 제공할 수 있었다.

다중서열정렬(MSA : multiple sequence alignment)은 다양한 생명체에서 같은 기능을 하는 여러 개의 단백질 서열이나 핵산 서열을 한 번에 모아서 서로 정렬하는 방법이다. 바이오파이썬을 이용하여 인간이 다른 동물과 어떻게 다른지 조사하였다. 대표적인 다중서열정렬 알고리즘인 clustalW는 열의 위치별로 정렬된 정도를 비교한다. 또한, 웹로고와 계통수를 만들어서 보존서열을 가시화하여 이해도를 향상한다. 인간과 다른 동물의 차이점을 확인하는 예를 제시하고 바이오파이썬을 활용도를 제시한다.

Multiple sequence alignment (MSA) is a method of collecting and aligning multiple protein sequences or nucleic acid sequences that perform the same function in various organisms at once. clustalW, a representative multiple sequence alignment algorithm using BioPython, compares the degree of alignment by column position. In addition, a web logo and phylogenetic tree are created to visualize conserved sequences in order to improve understanding. An example was given to confirm the differences between humans and other species, and applications of BioPython are presented.

다중서열정렬 알고리즘은 생명정보학 분야에서 서열기반의 계통분류 분석에 가장 많이 사용되며, 가장 대표적인 공개 프로그램은 ClustalW로 사용자가 로컬시스템에 설치하여 이용할 수 있다. 그러나 실제로 사용자들이 ClustalW을 설치한 후, 서열데이터의 준비, 가공, 처리 및 타 시스템과 연동 등과 같은 작업을 하는데 여러 가지 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 다중서열정렬 작업을 편리하고 빠르게 수행할 수 있는 웹기반의 고성능 다중서열정렬시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 특징은, (1) Inter-Query 라우팅 알고리즘을 통해 다수의 PC 자원을 효율적으로 활용하여 계산 성능을 극대화하였으며, (2) 사용자 편의성을 고려한 웹인터페이스의 제공을 통해 개인화된 데이터관리, 실시간 모니터링, 데이터 편집 등을 지원하여 사용자가 손쉽게 서열데이터의 수집, 관리 및 처리할 수 있도록 지원한다.

단백질들의 복수서열정렬은 단백질 서열간의 관계를 유추할 수 있는 유용한 도구이다. 최적화된 복수서열정렬을 얻기 위해 사용되는 가장 유용한 방법은 dynamic programming이다. 그러나 dynamic programming은 특정한 비용함수를 사용할 수 없기 때운에 특별한 경우 최적의 복수서열정렬을 제공하지 못하는 문제점이 있다. 우리는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 부분정렬개선기법을 사용한 알고리즘을 제안하였으며, 이 알고리즘이 dynamic programming의 문제점을 효과적으로 해결함을 보였다.

유전체 서열결정이 폭발적으로 증가해 가고 있다. 인간 유전체사업(Human genome project)의 궁극적인 목적은 인간 염색체에 있는 30억개의 뉴클레오티드와 10만개의 유전자를 밝혀내는 것이고 생의학에서 새로운 발견이나 옹용을 위한 정보로 이용하는 것이다. 이 사업은 1980년대 후반에 시작되었고 현재 서열의 결정이 완료된 상태이다. 본 논문에서는 인간 유전체 사업에서 파생된 가장 중요한 문제 중의 하나인 복수 염기서열 정렬 문제와 복수 염기서열 정렬 시스템의 구현에 대하여 논한다.