[만점레포트] NCBI의 데이터베이스들을 활용한 유전체 데이터 분석, protein modeling 방법

소개글

[만점레포트] NCBI의 데이터베이스들을 활용한 유전체 데이터 분석, protein modeling 방법에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. Introduction
1) Bioinformatics의 정의와 목적
2) NCBI를 통해 사용할 수 있는 데이터베이스
-Pubmed
-GenBank
-dbSNP(Database of Short Genetic Variations)

3) Alternative Splicing
4) BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)
-DNA sequence의 conservation
-sequence alignment
-BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)란
-BLAST의 기능
-BLAST의 구성
-BLAST에서 파생된 tools

5) MSA(multiple sequence alignment)
-기능 및 목적
-방법
-결과 및 활용

6) Gene Mutation의 종류
-synonymous substitution (synonymous mutation)
-nonsynonymous substitution (nonsynonymous mutation)
①Missense mutation
②Nonsense mutation
③nonstop mutation
-substitution이 아닌 mutations
①Insertion
②Deletion
③Duplication
④Frameshift mutation
⑤Repeat expansion
-결과(개체에게 미치는 영향)에 따른 mutation의 분류
①neutral mutation
②beneficial mutation
③detrimental mutation

7) TP53(tumor protein p53)

Ⅱ. Method
1.gene sequence 검색 엔진, 검색 방법
2. sequence alignment 방법
3. protein modeling 방법
-UniProtKB
-SWISS-MODEL

III. Result
1) NCBI
2) sequence alignment
3) protein alignment

IV. Discussion
1) TP53 gene
2) sequence alignment와 phylogenentic tree
3) protein modeling

본문내용

Ⅰ. Introduction
1) Bioinformatics와 실험 목적
Bioinformatics란, 생명체의 정보를 이용해서 다양한 분자생물학적인 기작들을 밝히고 이를 바탕으로 질병의 원리, 혹은 치료 타겟을 발굴하는 학문이다. 여기서 정의하는 ‘생명체의 정보’는 굉장히 다양한데, 그 안에는 DNA 정보, 전사체 정보, 그리고 후성유전체 정보 등이 전부 포함될 수 있다. 이번 실험에서 주로 다루고자 하는 정보는 DNA 서열 정보 혹은 mRNA 서열 정보이다. 유전자 하나하나의 정보는 A,T,G,C 총 4가지의 염기들의 서열로 나타내어 진다. 이러한 유전자의 정보들을 기반으로 분석을 진행하고, 그 기능 분석 끝에는 특정 유전자들의 정보를 자세히 알아보는 단계가 이어진다. 이번 실험을 통해 이러한 상황에서 사용할 수 있는 도구들, 활용할 수 있는 정보 저장소 즉 database들에 대해 알아보고자 한다.

2) NCBI를 통해 사용할 수 있는 데이터베이스 3가지
NCBI(National Center for Biotechnology Information)란 미국의 국립 생물공학 정보센터로, 다양한 database를 접해볼 수 있는 것이 특징이다. NCBI를 통해 사용할 수 있는 데이터베이스의 대표적인 예로는 다양한 논문들을 찾아볼 수 있는 PubMed, 유전자 서열 데이터베이스인 GenBank, genetic variation에 대한 database인 dbSNP가 있다. 각각을 자세히 설명하자면 아래와 같다.
-Pubmed: Pubmed란, MEDLINE을 비롯해 추가적인 life science journals로부터, 생물의학적 문헌에 대한 인용정보와 abstract를 제공하는 database이다. PubMed Central혹은 다른 웹사이트에서 article의 full text version을 볼 수 있는 경우, full text version을 위한 link가 제공된다. 미국의 NIH(National Institutes of Health)에 있는 National Library of Medicine(NLM)에서 이 database를 유지 및 관리하고 있다. 1971년부터 1997년까지는 MEDLINE database로의 online access가 institutional facilities(예를 들어 대학 도서관)을 통해서만 가능했으나, Pubmed가 1996년 1월에 처음으로 release되고, 1997년 6월부터 public에게 무료로 제공되기 시작함으로써 private하고 자유롭게, 집 혹은 사무실에서도 MEDLINE searching이 가능해졌다(Hunter and Cohen 2006).

키워드

NCBI,   Pubmend,   GenBank,   dbSNP,   BLAST,   protein modeling,   MSA,   multiple sequence alignment,   SWISS-MODEL