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나승진(Seungjin Na),백은옥(Eunok Paek) 한국정보과학회 2007 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.34 No.10
최근 프로테오믹스 분야에서 단백질의 추출, 분리기술의 발전과 고성능 질량분석 장비로 인하여 대량으로, 또 빠르게 샘플을 분석하는 것이 가능해짐에 따라서, 한번의 실험으로부터 얻어지는 실험데이타의 양이 대폭 늘어나게 되었다. 따라서 대량의 데이타를 어떻게 처리하여 필요한 정보만을 얻어내는가가 큰 이슈가 되고 있다. 하지만 기존의 데이타 해석과정은 불필요하게 계산자원을 낭비하는 요소를 상당 부분을 포함하고 있고, 이로 인해 데이타 해석 시간이 증가함은 물론, 종종 옳지 않은 해석 결과를 생성함으로써 결과에 대한 신뢰도의 저하를 초래했다. 본 논문에서는 기존의 데이타 해석 과정에서의 문제점을 지적하고, 데이타 처리의 효율을 높임과 동시에 해석 결과의 신뢰도를 제고하기 위한 SIFTER 시스템을 제안한다. SIFTER 시스템은 본격적인 데이타 해석에 앞서, 질량 스펙트럼의 질을 평가하고 하전량을 결정하는 소프트웨어를 제공한다. 탠덤 질량 스펙트럼에 나타나는 단편 이온의 특성을 고려하여 스펙트럼의 질과 하전량을 정확하게 결정하는 방법을 제공함으로써, 데이타 해석에 앞서 스펙트럼의 질이 낮아 해석이 불가능할 것이 분명한 경우 이들을 미리 제거하고 스펙트럼 해석과정에 잘못된 정보가 사용되지 않도록 한다. 결과적으로 데이타 해석과정에서의 효율과 해석결과의 정확성에 있어 대폭적인 개선을 기대할 수 있다. In proteomics, recent advancements in mass spectrometry technology and in protein extraction and separation technology made high-throughput analysis possible. This leads to thousands to hundreds of thousands of MS/MS spectra per single LC-MS/MS experiment. Such a large amount of data creates significant computational challenges and therefore effective data analysis methods that make efficient use of computational resources and, at the same time, provide more peptide identifications are in great need. Here, SIFTER system is designed to avoid inefficient processing of shotgun proteomic data. SIFTER provides software tools that can improve throughput of mass spectrometry-based peptide identification by filtering out poor-quality tandem mass spectra and estimating a peptide charge state prior to applying analysis algorithms. SIFTER tools characterize and assess spectral features and thus significantly reduce the computation time and false positive rates by localizing spectra that lead to wrong identification prior to full-blown analysis. SIFTER enables fast and in-depth interpretation of tandem mass spectra.
맹승진 ( Maeng Seung-jin ),이순혁 ( Lee Soon-hyuk ),나상일 ( Na Sang-il ),이순주 ( Lee Soon-ju ) 한국농공학회 2005 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2005 No.-
In this study, following works have been carried out : division of Nakdong River Basin into 25 sub basins, development of a technique to evaluate spatial distribution of rainfall and analysis of rainfall data of 169 stations, selection of control points, and selection of a hydrologic model(SSARR). Analysis results were found that total volume of discharges at every control points have errors in a reasonable range, and the correlations between observed and calculated daily runoff discharges at every control points were well coincided.
동위원소에 의한 펩타이드 질량분포의 근사 계산방법과 펩타이드 중수소치환에의 적용
이경훈,백은옥,나승진 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.39 No.10
질량분석법을 이용하는 프로테오믹스 연구에서는 먼저 시료 내의 단백질을 펩타이드로 절단한 다음, 질량 분석기를 이용해서 펩타이드의 질량 스펙트럼을 얻는다. 이렇게 얻어진 질량 스펙트럼은 펩타이드 이온의 질량을 전하량으로 나눈 값(m/z)에서 그 펩타이드가 얼마나 많이 나타났는지를 의미하는 intensity로 구성된다. 그런데 자연계에 분포하는 동위원소의 존재로 인해 펩타이드는 하나의 질량으로 결정되지 않고, 동위원소의 구성 비율에 따라 다양한 질량을 보이는데 이를 동위원소 분포(isotopic distribution)라 한다. 이런 isotopic distribution을 결정하는 것은 질량분석 데이터를 해석하는 첫 단계라고 할수 있으나 정확한 분포를 구하는 것은 많은 계산량을 요구한다. 이 논문에서는 isotopic distribution의 확률 모델을 근사시켜 정확도를 희생하는 대신, 계산량을 대폭적으로 줄여 계산의 속도를 향상시킨 알고리즘을 구현하였다. 그리고 이 근사 알고리즘이 중수소치환 실험결과를 분석하여 얻어진 결과를 검증하는 소프트웨어의 개발에 응용될 수 있음을 보였다. Mass spectrometry-based proteomics involves analyzing mass spectra of peptides resultant from protein digestion. A mass spectrum is a record of peaks, each of which is signal intensity at a mass-to-charge ratio of a peptide. In a mass spectrum, a peptide is not represented as a single peak but consists of an isotopic cluster of peaks due to isotopes existing in nature. Thus, to determine the exact mass of a peptide, analyzing its isotopic distribution is the first step in data processing, but calculating an exact isotopic distribution requires a large amount of computation. In this work, we introduce an approximation method to reduce the computational complexity and show that it significantly improved the speed of the calculation with little loss in accuracy. Finally, we have shown this approximation algorithm can be applied to validating that analysis results of mass spectrometry data from hydrogen-deuterium exchange (HDX) experiments.