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- 저자 : Honglan Li(이홍란) (검색결과 4 건)
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Evaluation of the Redundancy in Decoy Database Generation for Tandem Mass Analysis
Honglan Li(이홍란),Duanhui Liu(류단휘),Kiwook Lee(이기욱),Kyu-Baek Hwang(황규백) 한국정보과학회 2016 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.22 No.1
탠덤 질량 분석에서는 신뢰도 높은 펩타이드 동정을 위해 목표 데이터베이스의 참조 단백질 순서를 재배치한 디코이 데이터베이스가 주로 이용된다. 한편 목표 데이터베이스와 디코이 데이터베이스 사이 혹은 디코이 데이터베이스 내부에 서열이 동일한 중복 펩타이드가 존재할 수 있으며, 이는 단백질 동정을 어렵게 하는 요인이 된다. 따라서 디코이 데이터베이스의 중복성을 최소화하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 디코이 데이터베이스 생성에 널리 사용되는 의사셔플(pseudo-shuffling)과 의사역순(pseudo-reversing) 방법이 디코이 데이터베이스의 중복성에 미치는 영향을 조사하였다. 실험 결과, 목표 데이터베이스 크기와 데이터베이스 생성 시 허용되는 ‘missed cleavage site’의 최대 개수는 중복성을 증가시킴을 확인하였다. 또한 동일한 조건에서는 의사역순 방법이 의사셔플보다 항상 낮은 수준의 중복성을 가지는 디코이 데이터베이스를 생성하였다. Peptide identification in tandem mass spectrometry is usually done by searching the spectra against target databases consisting of reference protein sequences. To control false discovery rates for high-confidence peptide identification, spectra are also searched against decoy databases constructed by permuting reference protein sequences. In this case, a peptide of the same sequence could be included in both the target and the decoy databases or multiple entries of a same peptide could exist in the decoy database. These phenomena make the protein identification problem complicated. Thus, it is important to minimize the number of such redundant peptides for accurate protein identification. In this regard, we examined two popular methods for decoy database generation: ‘pseudo-shuffling’ and ‘pseudo-reversing’. We experimented with target databases of varying sizes and investigated the effect of the maximum number of missed cleavage sites allowed in a peptide (MC), which is one of the parameters for target and decoy database generation. In our experiments, the level of redundancy in decoy databases was proportional to the target database size and the value of MC, due to the increase in the number of short peptides (7 to 10 AA). Moreover, ‘pseudo-reversing’ always generated decoy databases with lower levels of redundancy compared to ‘pseudo-shuffling’.
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이홍란(Honglan Li),이제근(Je-Keun Rhee),장병탁(Byoung-Tak Zhang),황규백(Kyu-Baek Hwang),신수용(Soo-Yong Shin) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.40 No.11
인간 유전체 서열 결정이 가능해 짐에 따라 개인 맞춤형 의학을 위한 개인의 유전적 다형성을 밝히는 연구가 광범위하게 진행되고 있다. 특히 최근 들어 동일 염색체 복수좌위에서의 대립형질을 고려하여 단일염기다형성에 기반한 유전체 서열 하플로타입(haplotype)을 생성하는 하플로타입 페이징(phasing) 분석이 주목을 받고 있다. 기존에는 주로 작은 범위 내에서의 하플로타입 페이징 연구가 수행되었으나, 최근 차세대 시퀀싱 기술의 급격한 비용 하락으로 인해 유전체 전체를 대상으로 한 페이징 연구도 시도되고 있다. 본 논문에서는 최근까지 제시된 하플로타입 페이징 알고리즘을 조사하고 분석하며, 향후 연구 방향에 대해 모색해 보고자 한다. Based on the recent achievement of sequencing technologies, the research on the genetic variation have been highlighted for realizing personalized medicine. Since human genome consists of diploid, the approach to find haploid which is a combination of alleles at adjacent locations on the chromosome, called haplotype phasing studies have drawn attention. Haplotype phasing is the method to detect haplotype block based on heterogeneous single nucleotide polymorphisms (SNPs). Usually, the research has been widely applied in a small part of chromosome, but the recent research starts to focus on the phasing of whole genome, using next generation sequencing data. In this paper, we will review the computational methods for haplotype phasing, and then suggest the promising direction of the computational haplotype phasing approaches.
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