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dc.description.abstract단백질을 분석하기 위해서 사용되는 대표적인 방법은 질량 스펙트럼을 이용하는 것이고 질량 스펙트럼을 분석하기 위해서 다양한 데이터베이스를 사용한다. 질량 스펙트럼을 분석할 때 사용되는 데이터베이스는 매월 업데이트가 되고 있기 때문에 정확한 결과를 위해서는 업데이트 된 데이터베이스를 이용한 새로운 분석이 필요하다. 이를 효과적으로 처리하기 위해서 우리는 Progressive Search를 제안한다. 이것은 기존 데이터베이스 검색 결과와 몇 가지 추가 분석을 사용하여 업데이트 된 데이터베이스 결과를 얻는 효율적인 방법이다. 기존의 방법은 업데이트 된 데이터베이스 전체에 대하여 새로운 분석이 이루어지기 때문에 O(SD`) 시간이 필요하다. 이 때, S는 스펙트럼 개수, D`은 업데이트된 데이터베이스 크기이다. 하지만 우리가 제안한 방법은 O(SΔD+ΔSD)의 시간을 사용하여 분석이 가능하다. 이 때, D는 기존 데이터베이스 크기이며 ΔS는 삭제된 데이터베이스에 해당하는 스펙트럼 개수, ΔD는 추가된 데이터베이스의 크기이다. 따라서 본 논문에서 제안하는 Progressive Search를 이용하면 기존의 방법보다 약 27배 빠르게 업데이트 된 데이터베이스를 이용한 분석이 가능하다.; A common method used to analyze proteins is mass spectrometry and various databases are used to analyze mass spectra. The database used to analyze the mass spectrum is updated monthly, so new analyzes using updated databases are required to get accurate results. We propose a Progressive Search which enable efficient analysis of the updated database. It is an efficient way to get updated database results using existing database search results and some additional analysis. Existing methods require additional O(SD`) time because they require new analysis of the entire updated database. Where S is the number of spectra and D` is the updated database size. However, the proposed method can be analyzed using O(SΔD+ΔSD) time. Where D is the size of the existing database, ΔS is the number of spectra corresponding to the deleted database, and ΔD is the size of the added database. Therefore, the proposed Progressive Search can analyze the updated database about 27 times faster than the existing method.-
dc.title지속적인 데이터베이스 업데이트에 효율적인 탠덤 질량 스펙트럼 분석 알고리즘-
dc.title.alternativeEfficient tandem mass spectrum analysis algorithm for continuously updated database-
dc.contributor.alternativeauthorLee, Kang Bae-


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