본 논문에서는 WASPIFA 시스템의 전체 구성, 자동갱신 및 관리 대상 데이터베이스에 관한 연구를 진행하였다. WASPIFA 시스템은 사용자에게 단백질의 상호작용 관계에 관한 유용한 정보를 제공하기 위해서 5개의 재가공된 데이터베이스들을 생성하여 내장하고 있다. 자동갱신 및 관리 대상 데이터베이스에 관해서는 WASPIFA 시스템의 5가지 데이터베이스에 관한 내용을 제시하였다.
<h1>재료 밎 방법</h1> <h2>WASPIFA 시스템의 전체 구성</h2> <p>WASPIFA 시스템은 이전에 언급한 바와 같이 궁극적으로는 단백질 상호작용 기반의 단백질 기능 예측 시스템이지만, 세부적으로는 단백질 서열의 상동성 수준, 단백질의 도메인 수준, 단백질의 상호작용 수준 등의 다양한 측면에서 단백질 상호작용과 기능을 규명하기 위한 분석 시스템이다. 분석 시스템의 핵심은 분석모듈과 더불어 내부의 중심을 이루고 있는 다양한 구성요소 데이터베이스들이다. 전 세계적으로 해당 연구자들이 가장 널리 사용하는 대표적인 단백질 상호작용 데이터베이스인 DIP, BIND 및 GRID 등을 파싱하여 재구성이나 통합화 과정을 통해 생성된 독자적인 단일 단백질 상호작용 데이터베이스가 WASPIFA 시스템에 플러그인(Plug-in)되어 있다. 게다가, 이렇게 구축된 통합 단백질 상호작용 데이터베이스의 각 엔트리 단백질 서열에 대해 전처리(Pre-processing) 및 파싱 과정을 통해 서열 유사성 검색과 도메인 분석을 하여 얻어진 유사성 및 도메인 정보 등이 WASPIFA 시스템 내에 로컬 데이터베이스화되어 있다. 이러한 총체적인 정보를 바탕으로 단백질 상호작용 관계 및 기능을 유추하여 사용자에게 보고할 수 있도록 시스템이 이루어져 있다. 즉, Fig. 1에서 볼 수 있듯이 기존의 데이터베이스들을 통합화하는 작업뿐만 아니라 여러 전처리 작업을 통해서 얻어진 데이터 및 정보들을 로컬 데이터베이스화하여 사용자에게 총체적인 분석결과를 제공할 수 있도록 구성되어 있다.</p> <h2>자동갱신 및 관리 대상 데이터베이스들</h2> <p>WASPIFA 시스템은 사용자에게 단백질의 상호작용 관계에 관한 유용한 정보를 제공하기 위해서 앞에서 언급한 것처럼 다양한 전처리 및 파싱 과정을 통해 크게 5개의 재가공된 데이터베이스들을 생성하여 내장하고 있다. 시스템 내의 분석모듈이야 한 번 제대로 잘 개발되면 큰 문제가 없는 한 갱신하지 않아도 되지만 데이터베이스 부분은 부단히 갱신하고 관리해야 하는 부분이다. 이러한 대상 데이터베이스를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 기존의 단백질 상호 작용 관련 데이터베이스인 DIP, BIND 그리고 GRID를 통합한 X-Large DB이다. 둘째, 단백질의 상호작용 관계를 유추하기 위해서는 단백질의 기능 정보도 유용하다는 점에 착안하여 X-Large DB에 있는 단백질들을 COG (Clusters of Orthologous Groups of proteins)를 대상으로 유사성 검색을 통해 각 단백질들의 기능 정보들을 추출하여 X-Large DB에 포함되어 있는 단백질들의 기능 정보를 모아놓은 Function DB이다. 셋째, Function DB와 마찬가지로 X-Large DB에 있는 단백질들의 유전자 온톨로지(Gene ontology) 정보를 알 수 있도록 GO(Gene Ontology)를 대상으로 유사성 검색을 하여 X-Large DB에 있는 단백질들의 주석정보 등을 모아 놓은 Annotation DB이다. 넷째, X-Large DB의 각 엔트리 서열들에 대해 단백질 도메인 데이터베이스인 InterPro를 대상으로 도메인 탐색 프로그램인 InterProScan을 실행시켜 얻은 각 엔트리들의 도메인 정보들을 추출하여 모아 놓은 Domains DB이다. 마지막으로 DDI (Domain-Domain Interaction) DB인데, 이것은 X-Large DB에서 단백질 상호작용 관계에 관한 정보와 Domains DB에 있는 도메인 정보를 이용하여 도메인 간의 상호작용 관계 정보를 추출하여 그것을 데이터베이스화 해놓은 것이다.</p>