대규모 데이터를 효율적으로 관리하고 갱신하는 자동화 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 사용자의 업로드 확인 동의 후, WASPIFA 시스템 내부에서 블랙박스화된 전처리 및 가공 과정을 통해 데이터베이스 갱신을 수행한다. 단, 갱신 결과는 시스템이 제시하는 시간 경과 후에 확인 가능하다. 특히, Function DB와 Annotation DB는 사용자로부터 제공받은 서열 데이터를 COG와 GO 데이터베이스와 비교하여 서열 유사성을 검색하고, 그 결과로 얻어진 COG ID와 Term ID를 통해 새로운 데이터베이스를 구축한다.
<h2>자동 갱신 시스템의 설계 및 구현</h2> <p>여기서 한 가지 주목해야 할 사항은 단백질 상호작용에 관한 데이터는 기하급수적으로 늘어나고 있는데 그러한 데이터들을 사용자가 수동으로 관리하고 갱신하는 작업은 현실적으로 거의 불가능하다는 것이다. 또한 앞에서 언급한 WASPIFA 시스템의 내부 구성을 보면 알겠지만 각각의 구성 데이터베이스들이 실타래처럼 서로 얽혀 있어서 하나가 바뀌면 마치 도미노 현상처럼 연쇄적으로 다 수정되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 방대하게 증가하는 데이터들을 손쉽게 관리하고 갱신하기 위한 자동 갱신 및 관리 시스템을 설계하고 구현하였다. 자동 갱신 및 관리 시스템의 개괄적인 작업 진행 순서는 Fig. 2와 같다.</p> <p>데이터를 갱신하고 업로드하기 위해서 사용자는 우선 웹 상의 WASPIFA 시스템에 접속하고 암호 검증을 통해 사용자 인증을 받아야 한다. 데이터를 갱신하고 업로드하는 과정은 시스템 부하가 많이 걸리고 시스템 보안의 문제가 있을 수 있으므로 일반 사용자에게는 권한 허용을 하지 않고, 관리자 권한을 가진 사용자만이 데이터를 갱신하고 업로드 할 수 있도록 구성하였다. 권한이 인정된 사용자는 업로드 하고자 하는 데이터의 양식에 맞게 업로드를 하면 WASPIFA 시스템은 데이터 양식이 갱신 가능한 양식인지 확인한 후 사용자에게 업로드 확인 과정을 보여준다. 사용자가 업로드 확인에 동의하면 WASPIFA 시스템은 블랙박스화 되어 있는 내부의 여러 전처리 과정 및 가공과정을 거쳐서 해당 데이터베이스들을 갱신하도록 설계 및 구현되었다. X-Large DB의 경우 입력 양식에 맞게끔 최신의 DIP, BIND, 및 GRID를 다운로드 받아서 업로드 시키면 내부적으로 재구성 및 파싱 과정을 거치기 때문에 상대적으로 짧은 시간 내에 갱신 작업이 이뤄진다. 그러나, Function DB, Annotation DB, Domains DB, 및 DDI DB 등의 경우는 BLAST를 이용한 유사성 검색이나 InterProScan 프로그램을 이용한 도메인 검색을 하여야 함으로 오랜 시간이 소요될 수 밖에 없다(시스템의 성능과 입력 데이터의 양에 따라 다를 수 있겠지만 일반적으로 짧게는 \( 2 \sim 3 \)일 길게는 1주일 이상 소용됨). 따라서 데이터 갱신의 결과는 바로 확인하기는 어려우며 시스템에서 제시하는 시간이 흐른 후에 확인이 가능하도록 구현하였다.</p> <p>사용자가 데이터를 업로드 하면 WASPIFA 시스템은 내부에서 Fig. 3과 같은 과정을 거쳐서 데이터를 갱신하게 된다. 우선 X-Large DB 즉, 단순히 두 단백질 사이의 상호작용 관계를 표현하는 데이터는 위에서 언급한 바대로 재구성과 파싱 과정을 거치면 바로 갱산이 되도록 설계하고 구현하였다. Function DB와 Annoation DB의 경우는 서열 데이터를 받아서 COG와 GO 데이터베이스와 서열 유사성 검색을 하고 그 결과 COG ID와 Term ID를 얻어내고 그것을 데이터베이스화 하도록 구성하였다. Domains DB는 입력 받은 서열데이터를 InterPro 데이터베이스에 InterProScan을 통해 도메인 정보들을 얻어내는 것인데, 이 작업은 아주 많은 시간이 소요된다. 그리고 DDI DB는 단백질 상호작용관계 정보와 도메인 정보를 이용해서 도메인간의 상호작용관계를 추출하고 그 정보를 데이터베이스화 하도록 구현하였다.</p>