아주대학교 생물학실험1 세포정보학 실험 결과보고서

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목차

1. 실험 목적

2. 실험 이론

3. 실험 준비물

4. 실험 방법

5. 실험 결과
5-1. BLAST 실습 과제
5-2. BLOSUM 실습 과제

6. 실험 고찰

본문내용

1. 실험 목적
- BLAST의 원리를 이해하고 사용방법을 익힌다. 이를 활용하여 주어진 아미노산 서열 정보를 기존 데이터베이스와 비교하고 동정해본다.
- BLOSUM 점수행렬을 활용하여 코로나바이러스와 높은 유사성을 지닌 바이러스를 알아본다.

2. 실험 이론
1) BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)
: 아미노산 서열이나 DNA 염기서열과 같은 생물학적 서열 정보를 비교하는 알고리즘. 특정 서열을 데이터베이스 서열과 비교, 동정할 때 사용한다.
(1) 원리
① SEED
: BLAST에서 염기서열을 찾을 때 사용할 단위의 크기. 염기서열을 작은 길이의 단위로 쪼개어 사용한다.
② EXTEND
: 시드와 유사한 배열을 찾고, 그 서열의 좌우로 일치하는 부분을 찾는다.
③ REPORT
: 찾은 결과로 배열을 생성하고 통계학적으로 계산한다.

<중 략>

2) E-Value(Expected Value)
: BLAST 데이터베이스에 매치된 결과가 특별한 의미를 갖고 있는지 알아보기 위해 사용되는 수치. BLAST를 수행할 때 입력한 염기서열이 데이터베이스 안에서 우연히 하나의 매치가 발생할 기댓값이다. 이 수치가 낮을수록 의미있다고 할 수 있다. 이 값은 sequence 데이터베이스 크기에 따라 다르며 시퀀스 길이에 비례한다.

3) BLOSUM(Blocks Substitution Matrix)
: 아미노산 서열을 정리하는 알고리즘. 한 아미노산이 다른 아미노산으로 바뀔 가능성(두 아미노산의 유사성)을 나타낸다. BLOSUM 점수행렬에서 양의 수는 두 아미노산이 서로 잘 바뀔 수 있는 경우(유사도가 높음)을 의미하며, 음의 수는 두 아미노산이 서로 잘 바뀌지 않을 경우를 의미한다. 점수가 높을수록 유사성이 높다고 볼 수 있다.

참고 자료

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK279690/
「NCBI의 소개, BLAST (김문상 저)」
생명의 원리, 데이비드 힐스 외 3인, 라이프 사이언스, 136p