| 초록 |
단백질체학(proteomics) 연구에서는 일반적으로 데이터베이스 검색 알고리즘을 이용하여 단백질을 식별한다. 완정성이 비교적 높으나 주해(annotation)가 정확하지 않은 데이터베이스를 이용하면, 많은 단백질을 식별할 수는 있으나 데이터베이스의 정확성에 문제가 있을 수 있다. 주해가 정확하나 완정성이 낮은 데이터베이스를 이용하면, 데이터베이스에 수록되지 않은 일부 단백질을 빠뜨릴 수 있다. 그러므로 단백질 식별의 완정성과 정확성을 모두 고려하여야 한다. 본 논문에서는 인간 프로테옴(proteome)을 사례로, 다양한 질량 분석계(mass spectrometer)와 다양한 샘플이 생산한 프로테옴 데이터를 이용하여, 일반 IPI 데이터베이스, UniProt 데이터베이스, Swiss-Prot 데이터베이스의 검색 결과를 비교하였다. 연구 결과, 다양한 프로테옴 데이터에서 3개 데이터베이스가 차지하는 우세는 각기 달랐으나, 전반적으로 큰 차이는 없었다. 각 데이터베이스에서 식별한 폴리펩티드(polypeptide) 수는 총 수의 5%를 초과하지 않았으며, 단백질 수의 차이는 1~5%였다. 이는 3개 데이터베이스에 모두 인간 프로테옴 서열(human proteomic analysis)이 있으며, 완정성이 비교적 높다는 것을 설명한다. 그러므로 지속적으로 업데이트가 된 Swiss-Prot 데이터베이스를 인간 프로테옴의 분석에 적용할 것을 제안하였다. 해당 연구의 목적은 Swiss-Prot 데이터베이스에 수록되지 않은 단백질 서열(예를 들면, 일부 특수한 단백질 이소폼 혹은 돌연변이체)을 식별하거나 정량화할 때, 표적 서열을 해당 데이터베이스에 도입하여 검색을 진행하거나, 기타 완전한 안정성이 높은 데이터베이스를 이용하여 검색을 진행하는 것이다. |
