의생명정보학 추가 자료입니다.

소개글

informatics를 입문하시는 분에게 추천드릴만한, 데이터가 어떻게 쓰이냐에 대한 내용입니다.

목차

NJ(Neighbor joining method)
Weighted parsimony algorithms
substitution
RNA secondary structure prediction
Proteomics

본문내용

Neighbor joining (NJ) method
- 기존 UPGMA의 경우 평균을 사용하여, Sequence에 얼마나 많은 변화가 쌓였는지는 계산하지는 않았음. 하지만 실제로는, evolutionary rate가 Constant하지 않을 수도 있음. 그럴때는 NJ Method사용
- Distance matrix에 기반하여 Minimum distance를 찾고, Distance를 update하면서 계산한다.

Character-based Phylogenetic Analysis
① 모든 가능한 Tree를 형성(Enumeration of all possible tree)하고, ② 각 Tree에 대한 Cost를 Computation을 통해 계산하여, minimum cost를 가지는 tree를 선택하면 된다.
- ①의 경우, Tree의 Topology(shape)와, terminal node에 대한 Sequence assignment를 고려해야 한다.
- ②의 경우, Tree의 Cost를 계산하기 위해선, 가장 적은 substitution number를 보유한 Tree를 찾는 과정이 필요하다. 이를 위해 우리는 terminal node sequence를 활용하여 Ancestor의 Sequence를 예측해야 한다.
→ Parsimony algorithms
▶ 주어진 tree에 대해 cost를 computing해주는 Algorithms으로 주어진 phylogenetic tree에 대해 sequence를 alignment한 결과 assigned된 terminal node를 활용하여, Ancestral sequence를 예측하고, minimum cost(minimum substitution)를 가지는 tree를 찾는 방법
① Traditional parsimony algorithms
- Recursive traversal from the root로, top에서 시작하여, Descendant node에 base가 존재하는 지 확인한 후, 있으면, descendant의 각 nucleotide마다 intersection(교집합)이 존재하는지 확인한 후, 존재하면 Ancestor nucleotide에 추가한다. 만약 없다고 하면 Union(합집합)을 추가한다. 만약 Descendant node에 base가 없다면 다음 descendant node로 내려가 같은 방법을 시행한다. 가장 Top에 있는 Nucleotide의 경우, 비교대상이 없을 경우, Random하게 하나를 선택하면 된다.

② Weighted parsimony algorithms
- Traditional parsimony의 경우, Substitution 여부만 고려하기에 모든 substitution의 Cost 비용은 1이다. 하지만 실제로는 Transition과 transversion와 같은 다른 종류의 substitution가 발생되는 빈도가 다르기 때문에 우리는 서로 다른 substitution을 구별하여 tree cost를 구하
Mutation이란 DNA Sequence에서 발생되는 Accidental change를 의미하며, 어떠한 위치에서든 생성될 수 있다. 이는 단일 Nucleotide의 변화인 Substitution(Point mutation), Nucleotide가 첨가되거나 삭제되는 Insertion and deletion(Indel)로 나뉘어 진다.

참고 자료

없음