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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제10권 제5호
발행연도
2005.11
수록면
1 - 10 (10page)

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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 W 알고리즘 보다 질적 향상과 처리 시간 단축 O(n³L²) 이 기대된다.

목차

요 약

ABSTRACT

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 관련 연구

Ⅲ. 경험적 방법을 이용한 그룹 정렬

Ⅳ. 제안하는 다중 서열 정렬 알고리즘

Ⅴ. 실험 결과

Ⅵ. 결 론

참고문헌

저 자 소 개

참고문헌 (8)

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, aaai'20022002 , “Memory-Efficient A* Heuristics for Multiple Sequence Alignment “Proceedings of Nineteenth National Conference on Artificial Intelligence google schola , 1992 , “A survey of multiple sequence comparison methods ” Bulletin of Mathematical Biology : 563 ~ 598 google schola , 2002 , “Local weighting schemes for protein multiple sequence alignment : 459 ~ 477 google schola , 1993 , “The maximum weight trace problem in multiple sequence alignment ” In In 4th Ann me 684 google schola , 197-2091989 , ” SIAM Journal on Applied Mathematics google schola

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