소개

Clustering algorithm 은 서로 다른 genome sequence 서열을 비교 분석 할 수 있는 multiple alignment를 사용 하여 Cluster를 찾아낸다. 그러나 기존의 algorithm들은 단순히 sequence 서열간의 분석으로서 gene의 기능을 고려 하지 않는다는 단점이 있다. 그래서 sequence 간의 비교 분석 하며 gene 의 기능 정보를 제공 하는 KEGG Orthology database를 이용 하여 sequence 분석 과 함께 gene 의 기능을 비교 분석 해서 cluster 를 찾아내는 KO MUM algorithm 을 개발 하였다.

연구 방향

whole genome data 가 존재하는 총 16종의 Fungi를 raw data 로 하여 KO mum의 정확성과 효용성에 대한 실험을 진행한다.

1. 보존된 cluster는 일반적으로 기능적으로 유사하거나 특정 기능을 하기위하여 서로 모여 있는다고 보고 되어졌으며 이것에 기초하여