WASPIFA 시스템은 DIP, BIND 및 GRID 등의 단백질 상호작용 데이터베이스를 하나의 로컬 사이트로 통합하고, 그 엔트리 단백질 서열에 대해 전처리 과정을 통해 얻어진 유사성 및 도메인 정보를 로컬 데이터베이스화하여 단백질 상호작용 관계 및 기능을 유추하여 사용자에게 보고할 수 있는 WASPIFA 시스템을 구성하고 구현하였다.
<h1>재료 및 방법</h1> <h2>WASPIFA 시스템의 전체 구성</h2> <p>WASPIFA 시스템은 전 세계적으로 해당 연구자들이 가장 널리 사용하는 대표적인 단백질 상호작용 데이터베이스인 DIP, BIND 및 GRID 등을 통합하여 하나의 독립적인 통합 단백질 상호작용 데이터베이스를 로컬 사이트에 구축하였다 (Fig. 1의 X-Large DB 부분에 해당). 게다가, 이렇게 구축된 통합 단백질 상호작용 데이터베이스의 각 엔트리 단백질 서열에 대해 전처리 과정을 통해 서열 유사성 검색과 도메인 분석을 하여 얻어진 유사성 및 도메인 정보들을 WASPIFA 시스템 내에 로컬 데이터베이스화하였다(Fig. 1의 Function, Domain Info. 부분에 해당). 이러한 총체적인 정보를 바탕으로 단백질 상호작용 관계 및 기능을 유추하여 사용자에게 보고할 수 있도록 시스템을 구성하고 구현하였다(Fig. 1참조).</p> <p>보다 구체적으로 설명하자면 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 구성하였다. 전처리 작업은 크게 3개의 범주로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 단백질 상호작용 데이터베이스에 포함되어 있는 단백질 엔트리 서열들을 COG (Clusters of Orthologous Groups of proteins) 및GO (Gene Ontology) 데이터베이스를 대상으로 상동성 검색을 통해 단백질의 기능 및 주석(Annotation)정보들을 추출하여 내부적으로 FA (Function \& Annotation) 데이터베이스를 구축하였다 (Fig. 1참조). 상동성 검색시에는 대표적 상동성 검색 프로그램인 BLAST를 사용하였고, 이때 사용한 E-value (Expect value)는 각각 \( 10 ^ { -3 } \) 및 \( 10 ^ { -5 } \) 으로 하였으며, 가장 유사성이 높은 것을 채택하였다.</p> <p>따라서 사용자는 단백질 상호작용의 관계뿐만 아니라 입력 단백질의 기능정보 및 주석정보 등을 동시에 확인할 수 있다. 둘째, 단백진 상호작용 데이터베이스에 포함되어 있는 단백질 엔트리 서열들에 대해 모티프/도메인 통합 검색 프로그램인 InterProScan을 사용하여 모티프/도메인 통합 데이터베이스인 InterPro을 대상으로 모티프/도메인 검색을 하였다. 이러한 검색 결과를 체계적으로 정리하여 Domain DB를 구축하였다 (Fig. 1참조). 따라서 사용자는 단백질 상호작용의 관계뿐만 아니라 분석하고자 하는 입력 단백질의 도메인 정보까지도 확인할 수 있어 사용자가 분석결과를 통해 보다 올바른 판단을 내릴 수 있을 것이다. 셋째, 앞의 전처리 과정에서 얻어진 Domain DB와 단백질 상호작용 통합 데이터베이스내의 데이터를 이용해서 상호작용 단백질 쌍 정보와 그 단백질들이 갖고 있는 도메인 정보를 이용하여 DDI (Domain-Domain Interaction) 데이터베이스를 구축하였다(Fig. 1 참조).</p>