카이스트 Bioengineering Laboratory 1 lab2 Protein Sequence Alignment

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카이스트 바이오및뇌공학과 계측 1 실험 보고서 입니다.
14년도 1학기 전체 1등으로 A+ 받았습니다.

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본문내용

2.
Dynamic programming를 기초로 한 sequence alignment algorithm에는 Probalign, Hirschberg's algorithm, Needlman-Wunsch algorithm(Global Alignment), 그리고 Smith-Waterman algorithm(Local Alignment)가 있다. 이 중 Global Alignment와 Local Alignment를 비교해보자.
Global Alignment와 Local Alignment 두 방법 모두 초기화, 점수계산, 정렬의 3단계로 이루어져 있다. 두 alignment algorithm의 가장 큰 차이점은 Global Alignment에서는 점수계산을 할 때 대각선, 위, 아래에서 오는 3가지 방법에 의한 score 중 최댓값을 받아서 진행하지만, Local Alignment는 위 3가지로부터의 score 외에도 0을 포함시켜 최댓값을 고려한다는 점이다. 따라서 Local Alignment 방법에 의해 제작한 score matrix에서는 음수 값이 존재하지 않는다.
이러한 점수계산 방식상의 차이로 인해 global alignment는 두 서열간의 길이가 비슷하고 상당한 유사점을 가질 때 이점을 갖는다. 따라서 DNA 염기서열 분석과 같이 두 개의 긴 서열 전체를 통하여 가장 최적화된 정렬을 탐색할 때 이용하며, 전체의 유사도가 가장 비슷한 서열을 찾는데 사용한다. 반면 local alignment는 서열간의 길이가 상당히 다르고, 짧은 유사성의 조각들을 분석하는데 유리하다. 따라서 공통된 motif나 domain 구조를 포함하는 protein sequence를 분석하는 것과 같이, 두 개의 긴 서열에서 유사성이 높은 전체 서열의 길이보다 짧은 하나 이상의 부분 서열들을 탐색할 때나 다른 서열들을 정렬할 때 사용된다.

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