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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김병원 (경북대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제33권 제6호
발행연도
2022.11
수록면
951 - 962 (12page)
DOI
10.7465/jkdi.2022.33.6.951

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본 연구는 단백질의 종류 및 기능을 결정하는 요소 중 하나인 단백질 중추 (backbone of protein)안의 비틀림 각도 (torsion angles) 의 분포 및 군집의 특성을 파악하는 데 있어서 공간 자료의 군집 분석을 위해 제안된 DBSCAN 알고리즘을 활용한다. DBSCAN 알고리즘은 광범위 하고 용량이 큰 자료, 특히 군집의 형태가 불규칙적이고 임의적인 형태일 때 유용하게 쓰일 수 있는 군집분석 기법으로, 밀도에 기반하고 있기에 유클리드 공간 위의 자료 뿐만 아니라 다양한 형태의 자료에 유연하게 활용될 수 있는 장점이 있다. 단백질 중추의 비틀림 각도 (Φ, ψ)의 경우 그 시각화에는 Ramachandran 플롯이라고 틀리는 [-π,π) x [-π,π) 구간의 2차원 평면 위에 정의 된 산점도가 쓰이지만, 실제로는 2차원 torus 공간 위에 정의가 되고 두 점 사이의 거리는 toroidal 거리가 쓰이게 된다. 이에 따라 본 연구는 torus 자료에 대한 군집분석의 방법으로 toroidal 거리를 활용하여 DBSCAN을 수정하여 사용하는 것을 제안한다. 또한 이에 대한 응용으로 사람 간 전염이 되는 코로나바이러스인 SARS-CoV-2와 그 대표적 변이인 델타, 오미트론 변이의 비틀림 각도를 비교하며 이로부터 세 가지 코로나 바이러스의 단백질 중추로부터의 비틀림 각도가 형성차는 군집이 서로 상이함을 보인다.
#군집분석 #단백질 비틀림 각도 자료 #torus 자료 #Cluster analysis #DBSCAN #torsion angles #torus data

목차

요약
1. 서론
2. DBSCAN을 활용한 torus 자료의 군집분석
3. 코로나바이러스 비틀림 각도 자료에 대한 응용
4. 결론
References
Abstract

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