아주대 생물학실험 1 생물정보학실습

문서 내 토픽

• 1. 생물정보학

  생물정보학은 생물학적 데이터를 저장, 검색, 구성하고 분석하는 데 생물공학 IT를 사용하는 분야를 일컫는다. 유전체 서열 프로젝트나 여타 연구에서 엄청난 양의 데이터가 생성되었는데, 이 데이터 웨이브의 결과 생물학 분야의 난제는 대부분 컴퓨팅 쪽 문제로 바뀌게 되었다. 생물정보학이라는 용어는 1970년 Paulien Hogeweg와 Ben Hesper가 처음 사용한 말이다. 현재는 좀 더 넓은 의미로 사용되어 컴퓨터 구조 생물학, 화학 생물학과 시스템 생물학 등을 포괄한다.

• 2. NCBI

  NCBI는 미국 국립보건원 산하 미국 국립 의학 도서관의 운영 분야 중 하나이다. NCBI는 1988년 미국 메릴랜드주에 설립되었다. NCBI는 생명과학 및 의학 논문 인덱스의 데이터베이스인 펍메드, 유전체 서열 데이터베이스인 진뱅크를 비롯하여 각종 생명공학 정보들을 담고 있으며, 이 모든 정보들은 Entrez 검색엔진을 이용하여 온라인으로 열람할 수 있다.

• 3. BLAST

  BLAST는 DNA 염기서열 또는 단백질의 아미노산 서열을 서로 비교하기 위한 연산법(algorithm)이다. BLAST는 현재 생물학 분야의 프로그램 중에서 가장 많이 활용되는 핵심 프로그램이며, 대용량의 서열과 입력서열을 비교하여 가장 유사한 서열을 검색할 수 있다. BLAST는 Seeding, Extension, Evaluation의 3단계로 이루어져 있다.

• 4. BLOSUM

  BLOSUM은 서열 정렬에 가장 많이 쓰이는 치환 행렬이다. BLOSUM은 로컬 정렬에 기반한 매트릭스이며, 아미노산들의 치환의 정도를 표로 정리한 것이다. BLOSUM 점수 행렬은 서열의 유사성 정도에 따라 BLOSUM 30, BLOSUM 62, BLOSUM 80, BLOSUM 90 등으로 구분된다.

• 5. Multiple Sequence Alignment

  다중 서열 정렬은 3개 이상의 생물학적 서열, 일반적으로 단백질, DNA 또는 RNA의 서열 정렬 과정 또는 결과를 의미한다. 대부분의 경우 쿼리 시퀀스의 입력 집합은 연결을 공유하고 공통 조상에서 파생되는 진화 관계를 갖는 것으로 가정한다. 생성된 MSA로부터 서열 상 동성을 추론할 수 있고 계통발생학적 분석을 수행하여 서열의 공유된 진화적 기원을 평가할 수 있다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. 생물정보학

  생물정보학은 생물학, 컴퓨터 과학, 수학 등 다양한 학문 분야가 융합된 학문 분야입니다. 생물정보학은 방대한 생물학 데이터를 효과적으로 수집, 저장, 분석하고 해석하는 데 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 유전체 연구, 단백질 구조 예측, 진화 연구, 질병 진단 및 치료 등 다양한 분야에서 중요한 발견과 혁신을 이루어 왔습니다. 생물정보학은 앞으로도 생물학 연구의 핵심 분야로 자리잡을 것으로 기대됩니다.

• 2. NCBI

  NCBI(National Center for Biotechnology Information)는 생물정보학 분야에서 매우 중요한 기관입니다. NCBI는 유전체, 단백질, 문헌 등 방대한 생물학 데이터베이스를 구축하고 관리하며, 이를 전 세계 연구자들에게 무료로 제공하고 있습니다. NCBI의 데이터베이스와 도구들은 유전체 분석, 단백질 구조 예측, 진화 연구, 질병 진단 및 치료 등 다양한 생물학 연구에 필수적으로 활용되고 있습니다. 또한 NCBI는 생물정보학 분야의 연구와 교육을 지원하는 등 생물정보학 발전에 크게 기여하고 있습니다.

• 3. BLAST

  BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)는 생물정보학에서 가장 널리 사용되는 서열 비교 도구 중 하나입니다. BLAST는 주어진 DNA 또는 단백질 서열과 유사한 서열을 데이터베이스에서 빠르게 찾아내어 비교할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 유전자 기능 예측, 진화 관계 분석, 유전체 어노테이션 등 다양한 생물학 연구에 활용될 수 있습니다. BLAST는 사용이 간편하고 결과 해석이 직관적이어서 생물학자들이 가장 많이 사용하는 도구 중 하나입니다. 앞으로도 BLAST는 생물정보학 분야에서 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다.

• 4. BLOSUM

  BLOSUM(Blocks Substitution Matrix)은 아미노산 서열 간 유사성을 정량화하기 위해 개발된 행렬입니다. BLOSUM 행렬은 단백질 서열 정렬 및 비교에 널리 사용되며, 특히 BLAST와 같은 서열 비교 도구에서 중요한 역할을 합니다. BLOSUM 행렬은 아미노산 치환 빈도를 기반으로 하여 아미노산 간 유사성을 수치화하므로, 단백질 구조 예측, 진화 관계 분석, 기능 유추 등 다양한 생물정보학 연구에 활용될 수 있습니다. BLOSUM 행렬은 생물정보학 분야에서 필수적인 도구로 자리잡았으며, 앞으로도 지속적으로 발전할 것으로 기대됩니다.

• 5. Multiple Sequence Alignment

  Multiple Sequence Alignment(MSA)는 생물정보학에서 매우 중요한 기술 중 하나입니다. MSA는 여러 개의 DNA, RNA 또는 단백질 서열을 동시에 정렬하여 서열 간 유사성과 차이점을 분석할 수 있게 해줍니다. MSA를 통해 유전자 기능 예측, 진화 관계 추정, 단백질 구조 예측 등 다양한 생물학 연구를 수행할 수 있습니다. 최근에는 기계학습 기반의 MSA 알고리즘이 개발되면서 MSA의 정확도와 효율성이 크게 향상되고 있습니다. 앞으로 MSA는 생물정보학 분야에서 더욱 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.