• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제32권11_12호
• /
• pp.578-586
• /
• 2005

본 논문에서 다루는 문제는 품질 정보를 가지는 서열을 배치(alignment)하는 알고리즘이다. 시퀀싱(sequencing) 작업의 일부인 염기 결정 프로그램(base-calling program)에 의해서 생성되는 DNA 서열은 각 염기가 어느 정도 신뢰할 수 있는 가를 나타내는 품질 정보를 가진다. 그러나 지금까지 개발된 서열 배치 알고리즘들은 이러한 품질 정보를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 품질 정보를 가지는 두 서열의 배치를 평가하는 기준을 제시한다. 이 평가 기준에 의한 최적의 서열 배치는 동적 프로그래밍(dynamic programming) 기법에 의해서 찾을 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제10권5호
• /
• pp.1-10
• /
• 2005

다중 서열 정렬(multiple sequence alignment, MSA)은 단백질과 핵산 서열들의 분석에 필요한 가장 중요한 도구이다. 생물학적인 서열들은 그들 사이의 유사성과 차이점을 보여주기 위하여 각각의 서열들을 수직적으로 정렬한다. 본 논문에서는 클러스터링 분기를 이용하여 두 그룹의 서열들 사이에서 정렬을 수행하는 효율적인 그룹 정렬 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘(Multiple Sequence Alignment using Clustering Divergence : CDMS)은 하향식 발견 방법인 트리 형태의 병합을 위해 클러스터링 방법으로 구축하였다. 클러스터링 방법은 가장 긴 거리를 가지는 서열을 두 개의 클러스터로 나눌 수 있다는 것에 기초하였다. 제안한 새로운 서열 정렬 알고리즘은 기존의 Clustal W알고리즘 보다 질적 향상과 처리 시간 단축 O($n^{3} L^{2}$)이 기대된다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제5권3호
• /
• pp.339-344
• /
• 2019

서열 정렬에 있어서 전체를 비교하여 두 서열 사이의 최대의 유사성 또는 상동성을 찾는 전역 정렬은 넓은 범위를 선호하게 되는 편향성을 갖게 된다. 비일치 부분을 과감히 제거하고 높은 일치도를 갖는 부분 영역을 정렬하게 되면 정렬점수를 높이는 효과를 갖게 된다. 여러 개의 부분 지역 정렬을 탐색하게 하는 다중 지역정렬 방법을 적용하여 다수의 지역정렬을 수행하는 알고리즘을 구현하고 결과를 분석해 본다. 지역 정렬에 일반적으로 사용되는 Smith-Waterman 알고리즘의 제한점 중 하나인 서열이 길어지는 것을 방지하고, sub-optimal sequence를 찾기 위한 방법을 응용하여 다중지역 정렬을 수행한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
• /
• pp.264-267
• /
• 2003

Multiple sequence alignment is a useful tool to identify the relationships among protein sequences. Dynamic programming is the most widely used algorithm to obtain multiple sequence alignment with optimal cost. However dynamic programming cannot be applied to certain cost function due its drawback and to produce optimal multiple sequence alignment. We proposed sub-alignment refinement algorithm to overcome the problem of dynamic programming and impelmented this algorithm as a module of our MS Windows-based sequence alignment program.

• 지능정보연구
• /
• 제13권2호
• /
• pp.55-68
• /
• 2007

분자 생물학(computational molecular biology) 분야에서 DNA 염기 서열 배치 알고리즘은 다양한 방법으로 개선되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 DNA 염기의 품질 정보(quality information)를 이용한 DNA 염기 서열 배치 방법을 개선하기 위하여 퍼지 논리 시스템(fuzzy logic system)과 DNA 염기 서열 단편의 특징을 적용한 품질 정보와 퍼지 추론 기법을 이용한 DNA 염기 서열 배치 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘은 Needleman-Wunsch가 제안한 전역 배치 알고리즘에 각 DNA 염기의 품질 정보를 적용하여 DNA 염기 서열 배치 점수를 계산하였다. 그러나 전체 DNA 염기의 품질 정보를 이용하여 계산하기 때문에 DNA 염기 말단 부분의 품질이 낮은 경우에는 DNA 염기 서열 배치 점수를 계산하는 과정에서 오차가 발생한다. 본 논문에서는 기존의 품질 정보를 이용한 알고리즘을 개선하여 DNA 염기 서열의 말단 부위의 품질이 낮은 경우에도 정확히 서열을 배치할 수 있도록 한다. 또한 DNA 염기 서열 단편의 길이와 낮은 품질의 DNA 염기 빈도를 퍼지 논리 시스템에 적용하여 DNA 염기 서열 배치 점수를 계산하는데 적용되는 매핑 점수 인자(parameter)를 동적으로 조정한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 NCBI(National Center for Biotechnology Information)의 실체 유전체 데이터를 받아 성능을 분석한 결과, 제안된 알고리즘이 기존의 품질 정보만을 이용한 알고리즘 보다 DNA 염기 서열 배치에 있어서 효율적임을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제30권9호
• /
• pp.803-811
• /
• 2003

단백질들의 복수서열정렬은 단백질 서열간의 관계를 유추할 수 있는 유용한 도구이다. 최적화된 복수서열정렬을 얻기 위해 사용되는 가장 유용한 방법은 dynamic programming이다. 그러나 dynamic programming은 특정한 비용함수를 사용할 수 없기 때문에 특별한 경우 최소의 비용을 가지는 복수서열 정렬을 제공하지 못하는 문제점이 있다. 우리는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 부분서열정렬 개선기법을 사용한 알고리즘을 제안하였으며, 이 알고리즘이 dynamic programming의 문제점을 효과적으로 해결함을 보였다.

• 미생물학회지
• /
• 제35권2호
• /
• pp.115-120
• /
• 1999

3개 이상의 DNA 혹은 단백질의 염기서열을 정렬하는 복수 염기서열 정렬은 염기서열들 사이의 진화관계, gene regulation, 단백질의 구조와 기능에 관한 연구에 필수적인 도구이다. 복수 염기서열 정렬을 얻기 위한 기존의 방법은 progressive pairwise alignment 와같이 빠른 실행시간 내에 만족할 만한 복수 염기서열 정렬을 제공하는 방법과, 최적의 복수 여기서열 정렬을 제공하나 실행시간이 상대적으로 긴 dynamic programming 과 같은 방법 등이 있다. 본 논문에서는 진화 알고리즘을 사용하여 기존의 방법에서 제공하는 복수 염기서열 정렬을 짧은 시간내에보다 개선된 복수 염기서열 정렬을 획득하게 하는 방법을 제시하였으며, 진화 알고리즘의 구성내용을 설명하였으며, 실제의 염기서열을 사용하여 이 방법의 장점을 보였다.

• Bioinformatics and Biosystems
• /
• 제1권1호
• /
• pp.82-87
• /
• 2006

현재 가장 많이 사용되는 단백질 구조 예측 방법은 비교 모델링 (comparative modeling) 방법이다. 비교 모델링 방법에서의 정확도를 높이기 위해서는 alignment의 정확도 역시 매우 필수적으로 필요하다. 비교 모델링 과정 중의 fold-recognition 단계에서 alignment의 정확도에 의해 template을 고르는 방법은 단지 가장 비슷한 template을 선택하는 방법에 비해 주목을 받지 못하고 있다. 최근에는 두 가지의 alignment에 사이의 shift 정보를 바탕으로 한 shift score라는 수치가 alignment의 성능을 표현하기 위해서 개발되었다. 우리는 더 정확한 구조 예측의 첫걸음이 될 수 있는 shift score를 예측하는 방법을 개발하였다. Shift score를 예측하기 위해 support vector regression (SVR)이 사용되었다. 사전에 구축된 라이브러리 안의 길이가 n 인 template과 구조를 알고 싶은 query 단백질 사이의 alignment는 n+2 차원의 input 벡터로 변환된다. Structural alignment가 가장 좋은 alignment로 가정되었고 SVR은 query 단백질과 template 단백질의 structural alignment과 profile-profile alignment 사이의 shift score를 예측하도록 training 되었다. 예측 정확도는 Pearson 상관계수로 측정되었다. Training 된 SVR은 실제의 shift score와 예측된 shift score 사이에 0.80의 Pearson 상관계수를 갖는 정도로 예측하였다.

• Genomics & Informatics
• /
• 제21권1호
• /
• pp.15.1-15.4
• /
• 2023

Bioinformatics education can be defined as the teaching and learning of how to use software tools, along with mathematical and statistical analysis, to solve biological problems. Although many resources are available, most students still struggle to understand even the simplest sequence alignment algorithms. Applying visualizations to these topics benefits both lecturers and students. Unfortunately, educational software for visualizing step-by-step processes in the user experience of sequence alignment algorithms is rare. In this article, an educational visualization tool for biological sequence alignment is presented, and the source code is released in order to encourage the collaborative power of open-source software, with the expectation of further contributions from the community in the future. Two different modules are integrated to enable a student to investigate the characteristics of alignment algorithms.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제13권9호
• /
• pp.4814-4832
• /
• 2019

Plagiarism detection is increasingly exploiting text alignment. Text alignment involves extracting the plagiarism passages in a pair of the suspicious document and its source document. The heuristics have achieved excellent performance in text alignment. However, the further improvements of the heuristic methods mainly depends more on the experiences of experts, which makes the heuristics lack of the abilities for continuous improvements. To address this problem, machine learning maybe a proper way. Considering the position relations and the context of text segments pairs, we formalize the text alignment task as a problem of sequence labeling, improving the current methods at the model level. Especially, this paper proposes to use the probabilistic graphical model to tag the observed sequence of pairs of text segments. Hence we present the sequence labeling approach for text alignment in plagiarism detection based on Conditional Random Fields. The proposed approach is evaluated on the PAN@CLEF 2012 artificial high obfuscation plagiarism corpus and the simulated paraphrase plagiarism corpus, and compared with the methods achieved the best performance in PAN@CLEF 2012, 2013 and 2014. Experimental results demonstrate that the proposed approach significantly outperforms the state of the art methods.