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김정은,백효정,김영철,허철구,Kim, Jung-Eun,Paik, Hyo-Jung,Kim, Young-Cheol,Hur, Cheol-Goo 한국식물생명공학회 2006 식물생명공학회지 Vol.33 No.3
애기 장대와 벼의 전체 게놈 염기서열 분석이 완료되었고, 다량의 EST 데이터가 많은 식물에서 이용 가능하게 되었다. 또한, 방대한 양의 다양한 생물학적 데이터들이 transcriptomics, proteomics, metabolomics와 같은 여러 '-omics' 기술에 의하여 만들어져 왔다. 생물정보학은 이런 방대한 양의 생물학적 데이터로부터 유용한 정보를 얻는데 필수적이고도 매우 중요한 역할을 수행한다. 이 총설에서, 우리는 대량의 데이터를 생성하는 실험적 방법들과, 식물 병 저항성과 분자 육종과 같은 식물 연구분야로의 응용, 그리고 식물 생명공학의 연구 개발에 유용한 생물정보학적 기술과. 인터넷 정보 사이트들을 소개하였다. 우리는 새로운 실험 방법들과 생물정보학적 분석 기술들이 식물 생명공학 발전에 중요하게 기여할 것으로 기대하고 있으며, 생물정보학은 식물 생명공학의 연구 개발에 있어서 결정적인 요소가 될 것이라 생각한다. The whole genome sequence was completed in arabidopsis and rice. Large amounts of EST data have been available from many other plants. Also, vast quantities of diverse biological data have been generated by various '-omics' technologies such as transcriptomics, proteomics, and metabolomics. Bioinformatics plays an essential role in extracting useful information from these tremendous amounts of biological data. In this review we introduced experimental methods to generate massive data, applications to plant science such as plant disease resistance and molecular breeding and bioinformatics tools and web sites available in plant biotechnology R&D. We concluded that new experimental methods and bioinfomation analysis techniques have made major contributions to the development of plant biotechnology and that bioinformatics has become a critical factor in plant biotechnology R&D.
인삼 모상근 프로테옴 데이터 분석 : 인삼 EST database와의 통합 분석에 의한 단백질 동정
권경훈,김승일,김경욱,김은아,조건,김진영,김영환,양덕춘,허철구,유종신,박영목,Kwon, Kyung-Hoon,Kim, Seung-Il,Kim, Kyung-Wook,Kim, Eun-A,Cho, Kun,Kim, Jin-Young,Kim, Young-Hwan,Yang, Deok-Chun,Hur, Cheol-Goo,Yoo, Jong-Shin,Park, Young-M 한국식물생명공학회 2002 식물생명공학회지 Vol.29 No.3
인삼 모상근의 프로테옴 분석에 의해 얻은 질량분석 스펙트럼 데이터는 MALDI/TOF/MS에서 얻는 질량 스펙트럼과 ESI/Q-TOF/MS에서 얻는 탄뎀 질량 스펙트럼으로 구분된다. 질량 스펙트럼은 단백질이 효소에 의해 분해된 펩타이드들의 분자량 정보를 제공하며, 탄뎀 질량 스펙트럼에서는 아미노산 단위로 분해된 절편 단백질의 분자량으로부터 아미노산 서열을 결과로 얻는다. 펩타이드의 아미노산 서열을 BLAST로 검색하면 유사한 단백질을 GenBank에서 검색할 수 있다. 이러한 단백질 동정 방법은 완전한 유전체 서열이 알려진 생물체의 경우 높은 정확도로 단백질을 동정할 수 있으나, 그렇지 않은 경우는 유사한 단백질이 데이터베이스에 존재하지 않아 분석이 용이하지 않다. 본 연구에서는 질량 스펙트럼 및 절편 단백질의 아미노산 서열을 EST (expressed sequence tag) 서열과 비교하여 프로테옴 데이터와 일치하는 EST 서열을 찾아내고 이를 BLAST검색에 의해 단백질 동정에 활용하였다. ESI/Q-TOF/MS 에서 얻은 아미노산 서열은 길이는 짧지만 데이터의 신뢰도가 높으므로 EST 서열과의 연관 관계를 밝힘으로써 단백질에 대한 정보를 보완할 수 있었다. ESI/Q-TOF/MS에서 얻은 펩타이드의 아미노산 서열을 EST 서열과 비교한 결과 90%의 아미노산 서열이 EST DB에서 발견되었다. NCBI의 nr 데이터베이스에서 아미노산 서열을 검색하여 찾은 단백질이 68%임에 비하여, 인삼 EST 서열에 의한 검색이 22% 더 많은 결과를 얻었다. MALDI/TOF/MS의 질량 스펙트럼에서 nr 데이터베이스로 검색한 결과와 인삼 EST 데이터베이스를 검색한 결과가 일치하는 경우는 47개 중 9개인 19%에 불과하여, 탄뎀 질량 분석으로 아미노산 서열을 얻지 않고, 단지 질량 스펙트럼으로부터 단백질을 동정하는 방법으로는 단백질 동정의 정확한 결과를 기대하기 어려움을 확인하였다. For the hairy root of Panax ginseng, we have got mass spectrums from MALDI/TOF/MS analysis and Tandem mass spectrums from ESI/Q-TOF/MS analysis. While mass spectrum provides the molecular weights of peptide fragments digested by protease such as trypsin, tandem mass spectrum produces amino acid sequence of digested peptides. Each amino acid sequences can be a query sequence in BLAST search to identify proteins. For the specimens of animals or plants of which genome sequences were known, we can easily identify expressed proteins from mass spectrums with high accuracy. However, for the other specimens such as ginseng, it is difficult to identify proteins with accuracy since all the protein sequences are not available yet. Here we compared the mass spectrums and the peptide amino acid sequences with ginseng expressed sequence tag (EST) DB. The matched EST sequence was used as a query in BLAST search for protein identification. They could offer the correct protein information by the sequence alignment with EST sequences. 90% of peptide sequences of ESI/Q-TOF/MS are matched with EST sequences. Comparing 68% matches of the same sequences with the nr database of NCBI, we got more matches by 22% from ginseng EST sequence search. In case of peptide mass fingerprinting from MALDI/TOF/MS, only about 19% (9 proteins of 47 spots) among peptide matches from nr DB were correlated with ginseng EST DB. From these results, we suggest that amino acid sequencing using tandem mass spectrum analysis may be necessary for protein identification in ginseng proteome analysis.