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차세대 시퀀싱 리드를 위한 서열 정렬 알고리즘에 관한 비교 연구
여윤구,박치현,안재균,박민서,김판규,박상현 한국정보과학회 2012 데이타베이스 연구 Vol.28 No.1
Sequence alignment is one of the popular tools for genomics. A number of sequence alignment tools have been developed to support Next-Generation sequencing(NGS) read. Sequence alignment tools for NGS read can be classified into two major categories, hash-based and BWT-based. In this paper, we describe representative tools of those categories, and benchmark alignment tools using simulated dataset. As a result, the hash-based tools aligned more reads than the BWT-based tools in high mutation rate. The BWT-based tools showed faster alignment speed than the hash-based tools with equivalent accuracy in low mutation rate. 서열 정렬 알고리즘은 유전학에서 널리 사용되는 도구 중 하나다. 차세대 시퀀싱 기술이 발달함에 따라 높은 처리량을 갖는 염기 서열 정렬 알고리즘이 다수 개발되었다. 차세대 시퀀싱 기술을 위한 서열 정렬 알고리즘은 크게 해시 기반 알고리즘과 BWT 기반 알고리즘으로 구분할 수 있다. 본 논문은 해시 기반 알고리즘과 BWT 기반 알고리즘의 대표 연구들을 자세히 설명하고, 시뮬레이션 데이터를 이용하여 두 카테고리의 성능을 비교하였다. 해시 기반 알고리즘은 단일 염기 변이가 많은 데이터 셋에서 더 많은 리드를 성공적으로 정렬했으며, BWT 기반 알고리즘은 변이가 적은 데이터 셋에서 동등한 수준의 정확도를 가지면서도 더 빠른 처리 속도를 나타냈다.
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여윤구,이창섭,박현호 한국공업화학회 2013 Journal of Industrial and Engineering Chemistry Vol.19 No.5
In this study, the physical and chemical characteristics of a rubber blend of fluorocarbon rubber (FKM)and hydrogenated Nitrile Butadiene rubber (HNBR) were investigated based on the blend ratio for the purpose improving thermal resistance of HNBR and the low-temperature resistance of FKM. The blended FKM and HNBR materials showed better heat resistance, oil resistance, and fuel resistance than those of the 100 phr HNBR materials. Blended materials with added compatibilizer (KBM503) showed improved basic physical properties than those of the materials without the agent. This result agreed with a scanning electron microscopy image. The thermal properties of the blended materials based on the FKM and HNBR blend ratio were studied by Thermo Gravimetric Analysis (TGA) and differential scanning calorimetry (DSC). The TGA results showed improved heat resistance characteristics for the blended materials than those of the HNBR materials. The DSC results also showed improved characteristics of low temperature resistance with increasing HNBR contents.
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전형적인 전구 증상 없이 발현된 A군 연구균 감염증 3례
여윤구,이은희,고광민,제서진,김태연,이진,김윤경,Yeo, Yun Ku,Lee, Eun Hee,Ko, Kwang Min,Jae, Seo Jin,Kim, Tae Yeon,Lee, Jin,Kim, Yun Kyung 대한소아감염학회 2007 Pediatric Infection and Vaccine Vol.14 No.1
연구균은 화농성 감염 및 비화농성 감염을 일으키며, 대개 수일의 잠복기를 걸쳐 발열, 등의 임상 증상과 함께 화농성 병변을 보인다. 화농성 병변은 부위 및 질환에 따라서 항생제와 외과적 처치를 적절히 조합하여야 하며, 외과적 처치가 필요한 경우는 이를 지체하여서는 안된다. 저자들은 다른 전신 증상의 동반없이 경부 종괴로 발현한 인두주위 농양 및 심한 전신 증상을 동반한 괴사성 근막염, 복통으로 발현된 괴사성 폐렴 각 1례를 경험하였기에 문헌 고찰과 함께 보고하는 바이다. Streptococcus pyogenes, which is classified to Group A streptococcus (GAS), is one of the most common bacterial pathogens of the childhood infection. This organism can cause acute bacterial pharyngitis, impetigo, peritonsilar abscess or scarlet fever. It can also cause severe invasive diseases such as toxic shock syndrome, sepsis, septic arthritis, necrotizing pneumonia or necrotizing fasciitis. Usually, invasive GAS infections are accompanied by systemic symptoms and signs. Necrotizing pneumonia presents with acute fever, pleuritic chest pain and cough. The progress of disease is usually rapid and typically, pleural effusion develops in the early course of disease. Necrotizing fasciitis is relatively rare but once it has developed, it may be life threatening and cause necrosis of adjacent soft tissues with rapid progress. Clinical manifestations of parapharyngeal abscess are fever, dysphagia or bulging of pharyngeal wall. We experienced three cases of GAS infections which were presented atypically.
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BARM : 유전자 조립과 레퍼런스 얼라인먼트를 접목한 메타유전체 비닝 방법
여윤구(Yunku Yeo),문명진(Myungjin Moon),김우철(Woocheol Kim),박상현(Sanghyun Park) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.38 No.2
메타유전체는 환경에서 직접 채취한 유전체 정보의 집합으로서, 이를 통해 연구실 환경에서 얻을 수 없는 다양한 유전체 정보를 얻을 수 있다. 메타유전체에는 수많은 생물체의 유전체가 뒤섞여 있기 때문에, 그 안에 존재하는 생물의 구성과 비율을 알아내는 것이 중요한 문제가 된다. 이러한 문제를 비닝이라고 하는데, 16S rRNA를 이용하는 것이 대표적인 비닝 방법이다. 16S rRNA를 이용하면 매우 정확한 결과를 얻을 수 있지만, 별도의 라이브러리를 구축해야 하기 때문에 시간과 비용이 많이 필요하다. 이 때문에, 컴퓨터 계산을 기반으로 하는 여러 가지 비닝 방법이 개발되고 있다. 본 논문은 레퍼런스 얼라인먼트 방식의 비닝 방법에 유전체 조립(genome assembly) 알고리즘을 융합하여 새로운 비닝 방법인 BARM을 개발하였다. 가상 변이 생성기를 이용하여 메타유전체 환경을 시뮬레이션하여 실험한 결과, 레퍼런스 데이터가 부족한 종의 비닝에 있어서 기존 비닝 방법보다 더 우수한 결과를 나타내었다. Metagenome is a large set of genomic information, collected directly from the environmental sample. We can acquire much information which cannot be obtained under laboratory conditions. Since the metagenome is a complicate mixture of numerous species, it is an important problem to infer the composition of species in metagenome - the binning problem. Binning with 16S rRNA is the most widely-used and accurate binning method. But it requires much time and high cost for the construction of additional biological library. To solve this problem, many computational binning methods such as Random Sequence Read(RSR) are developed. In this paper, we suggest a new binning approach BARM - a conjunction of reference alignment and genome assembly. We compare BARM with RSR using the synthetic genomic-variants generator, and BARM produced more superior result in genomic diversity of metagenome.
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그래프 기반 분산처리 시스템 트리니티를 이용한 서열 정렬 알고리즘
이준수,여윤구,노홍찬,윤영미,박상현 한국정보과학회 2014 데이타베이스 연구 Vol.30 No.1
Sequence alignment is one of the widely used tools in genomics. Recently, after NGS(NextGeneration Sequencing) technology was developed, the production of sequence read data increaseddramatically. A number of sequence alignment algorithms have been developed for processing theseNGS data. However, these algorithms are suffered from a trade-off between throughput andalignment quality, because there is a large computation cost for handling the repeat reads andpolymorphism. On the contrary, alignment algorithms with distributed system such as Hadoop andTrinity can obtain better throughput without compromising alignment quality than existingalgorithms on single machine. In this paper, we suggest SAG, sequence alignment algorithm basedon graph with in-memory distributed system, Trinity proposed by Microsoft. We transformedreference sequence into a graph form, and added new edge between adjacent node havingconnection possibility on graph. And we performed combination of sequence fragments in order tocandidates allowing polymorphism. Finally, we performed glocal alignment to find final results forthe obtained candidates. Our experimental results show that SAG better throughput with samequality or better quality than existing algorithms with Hadoop. We have also proved scalability thatwe obtained better throughput by simply adding machines. 유전체학(Genomics)에서 서열정렬은 가장 널리 사용된다. 차세대 시퀀싱(Next Generation Sequencing) 기술이 발전하면서, 최근 서열 리드 데이터의 양이 급격하게 증가했다. 급증한 차세대 시퀀싱 데이터를 처리하기 위한 서열정렬 알고리즘이 많이 개발되었다. 하지만 서열정렬 알고리즘들은 반복서열(repeat), 변이(polymorphism)를 처리하기 위해 많은 계산량을 요구한다. 그렇기 때문에 기존 서열정렬 알고리즘은 처리량(throughput)과 정렬품질(quality)사이에 트레이드오프(trade-off)가 존재한다. 하지만 분산처리 시스템Hadoop, Trinity에서 동작하는 정렬 알고리즘은 기존 싱글에서 동작하는 알고리즘에 비해 정렬 품질을 덜 희생하고, 더 높은 처리량을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 Microsoft에서 제안한 그래프 기반 인-메모리(in-memory)분산시스템 트리니티(Trinity)에서 동작하는 서열정렬 알고리즘 SAG(Sequence Alignment Algorithm basedon Graph with Trinity)를 제안한다. 우리는 기존 참조 서열을 그래프 형태의 데이터로 변형 한 뒤, 그래프에서연결 가능한 인접한 노드에 새로운 간선을 추가했다. 그리고 변이(polymorphism)를 허용하는 정렬을 수행하기위해 서열조각들 사이의 조합을 통해 후보를 얻었다. 마지막으로 후보를 대상으로 glocal alignment를 수행해최종적인 결과를 찾았다. 실험을 통해 SAG는 기존 Hadoop에서 동작하는 알고리즘과 비교했을 때 비슷하거나더 좋은 정렬 품질조건과 동시에 상당히 높은 처리량을 얻었다. 또한 머신을 추가함으로써 더 좋은 처리량을 얻는확장성을 입증하였다.
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