카이스트 Bioengineering Laboratory 1 lab3-final [Protein structure prediction]

소개글

카이스트 바이오및뇌공학과 계측 1 실험 3 : Protein structure prediction final 보고서 입니다
14년도 1학기 전체 1등으로 A+ 받았습니다.

목차

1. Introduction
2. Theoretical Background
3. METHOD
4. Result
5. Discussion

본문내용

1.Introduction
1990년, 생명현상의 근본을 알기 위한 프로젝트인 인간게놈프로젝트가 시작되면서 우리는 인간이 가진 모든 유전자 중 99%의 sequence를 밝혀냈다. 그에 반해 sequence가 어떤 protein을 encoding 하는지, 그 protein의 structure는 어떻게 되는지에 대해서는 연구가 더디게 이뤄지고 있다. Protein의 기본 structure를 알아내면 그 protein의 기능에 대해 더욱 자세히 알아낼 수 있을 것이고, 이를 분석하면 생명현상의 규명, 신약개발, 난치병치료 등 다양한 분야에서 발전을 이뤄낼 수 있을 것이다.
우리는 이번 실험을 통해 query sequence를 template sequence에 대해 sequence alignment를 수행하여 비슷한 구조를 가진 sequence 부분을 찾아내고, 이를 통해 query sequence의 대략적인 structure를 파악하고자 한다.

2.Theoretical Background
① Sequence Alignment
Sequence Alignment는 sequence를 정렬시켜 최대의 유사성을 가질 수 있도록 배열시키는 방법이다. 유전자 분석, 단백질 분석, spelling check 등 다양한 분야에서 이용되고 있다. 대표적으로 global alignment와 local alignment가 있다.
Local alignment와 Global alignment의 가장 큰 차이점은 algorithm적으로 볼 때 global alignment는 score가 음의 값을 갖는 반면, local alignment에서는 음의 값은 갖지 않는 다는 점이다. 따라서 local alignment는 서열간의 길이가 상당히 다르고 짧은 조각들을 분석하는데 유리하다. 예로 motif나 domain과 같은 conserved region을 포함하는 protein sequence를 분석하는 것과 같이 두 개의 긴 sequence에서 유사성이 높은 전체 서열의 길이보다 짧은 하나 이상의 부분 서열들을 탐색하거나 정렬하는데 사용한다.

참고 자료

서열구조 및 구조정보를 이용한 단백질의 호몰로지 예측(김봉현, 보고서)
단백질 구조 예측의 기초: BLAST 와 프로파일(profile)(김승연, 보고서)
http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/
http://toolkit.tuebingen.mpg.de/hhpred/
http://www.uniprot.org/
Wikipedia-profile, BLAST, HHpred