KOSEN 한인과학기술자네트워크

>1. 국내에서 만든 BLAST나 CLC workbench 같은 tool들이 있나요? > (아시는거 있다면 사이트 주소점 알려주셨으면 좋겠습니다.) 국내에서 만든 것은 없는 것으로 알고 있습니다. BLAST가 워낙 잘 만들어(?)놔서 국내 뿐만 아니라 외국에도 굳이 database search 용으로 BLAST이외에 다른 걸 만들려는 노력은 못 본 것 같습니다. CLC workbench tool이 어떤 기능을 제공하는지 모르겠지만, 굳이 상용 프로그램을 쓰시기 보다, 계속 개발되어 공개되는 여러가지 프로그램을 쓰시는 것이 좋지 않을까 싶습니다. 잘 된다는 프로그램들을 연구자 홈페이지에서 다운 받아서 쓰면 최소한 상용 프로그램 이상의 성능을 보여줍니다. >2. 혹시 실험하면서 alignment 관련 tool을 쓰신다면, 위의 사이트 외에 다른것들을 이용한다면, 해당사이트랑 이유도 듣고 싶습니다. > (예: 대충 간단히 확인인하기에 속도가 빨라서, > 쉽게 자신의 DB구성을 직접해서 돌려볼 수 있어서 > phylogenetic 결과 그래픽 처리가 맘에 들어서 > 다양한 사이트의 DB data연동을 쉽게 할 수 있어서 > 그냥 선배들이 쭉- 써오던 거여서 등등) Clustalw: 속도가 빠릅니다. 만약 100개 이상의 대용량 서열을 정렬하신다면 clustalw 이외의 대안은 없는 것 같습니다. SPEM: profile-profile alignment를 쓰기 때문에 정확성이 제일 높은 프로그램 중 하나입니다. 입력된 서열들에 대해서, 서열 하나하나를 PSI-BLAST를 돌려 profile을 만들어서 프로파일들을 비교해서 alignment를 만들기 때문에 매우 정확합니다. 그러나, 속도가 느립니다. 10개 이내의 서열에 대해서 정확하게 정렬하고 싶을 때 쓰시면 좋습니다. 그리고, 프로그램 자체에서 10개 이상의 서열은 안 받는 것으로 기억하고 있습니다. t-coffee: 정확하다고 하는데, 인상 깊은 정렬 결과를 본 기억은 없는 것 같습니다. 논문에 나온 Benchmark 결과를 보면 정확성에서 top tier에 드는 것 같습니다. 속도는 clustalw 보다 더 느리고, SPEM 보다는 훨씬 빠릅니다. ProbCons: 정확하다고 하는데, 때때로 이상한 정렬 결과를 줍니다. 논문에 나온 Benchmark 결과를 보면 정확성에서 top tier에 드는 것 같습니다. 속도는 clustalw 보다 더 느리고, SPEM 보다는 훨씬 빠릅니다. Muscle: 결과를 보면 clustalw와 별로 큰 차이는 없는 듯 한데, 많이 사용해 보지 않아서 잘 모르겠습니다. 위 다섯개가 제가 주로 사용했던 것들인데, 저는 대량의 서열정렬을 할 때는 clustalw를 쓰고, protein structure prediction을 할 때에는 SPEM을 썼습니다. 최근에 어떤 alignment program이 나왔는지는 저도 update가 안되어서 잘 모르겠습니다. Nucleic Acid Research에서 매년 초에 database와 bioinformatics program을 쫙 정리해서 논문을 싣고 있는데, 요즘에도 하는지 모르겠습니다. 그게 있으면 찾기 쉬운데... 만약 원하시는 것이 서열정렬 결과를 분석하기 좋은 포맷으로 출력해주는 것이라면, 서열 정렬 프로그램보다는 viewer를 찾아보시는 것이 더 빠를 듯 합니다.