데이터 마이닝을 활용한 단백질의 아세틸화와 위암의 관계성 분석

Abstract

단백질 아세틸화 반응이 암과 밀접하게 관련이 있다는 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데, 본 논문에서는 바이오인포매틱스(Bioinformatics)와 데이타 마이닝(Data mining)을 활용하여 그 관계성을 입증하고자 한다. 분석 파이프라인은 크게 4단계로 구성되어 있다. 첫 번째는 단백질 데이터의 MS/MS 분석과 데이터 전처리 과정을 통한 데이터 선별단계. 두 번째는 데이터베이스 검색 알고리즘을 활용한 펩타이드 식별 단계. 세 번째는 식별된 PSM을 FDR 을 추정하고, 펩타이드들의 유니크함을 판별하는 단계. 네 번째는 필터링 된 펩타이드들의 실험적 정량값을 추출 및 클러스터링 기법을 적용하여 유사한 특성들이 지니는 분포를 확인하고 클러스터링 결과에서 각 클러스터들이 가지고 있는 유전자 및 단백질의 기능적 특성을 도출하는 단계로 이루어져 있다. 이와 같은 분석을 통하여 질병과 관련이 있다고 추정되는 특정 단백질을 찾는 것이 가능해졌고, 넓은 의미에서는 질병의 치료 목적에도 영향이 있음을 의미한다.