탠덤 질량 분석을 위한 디코이 데이터베이스 생성 방법의 중복성 관점에서의 성능 평가

Abstract

탠덤 질량 분석에서는 신뢰도 높은 펩타이드 동정을 위해 목표 데이터베이스의 참조 단백질 순서를 재배치한 디코이 데이터베이스가 주로 이용된다. 한편 목표 데이터베이스와 디코이 데이터베이스 사이 혹은 디코이 데이터베이스 내부에 서열이 동일한 중복 펩타이드가 존재할 수 있으며, 이는 단백질 동정을 어렵게 하는 요인이 된다. 따라서 디코이 데이터베이스의 중복성을 최소화하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 디코이 데이터베이스 생성에 널리 사용되는 의사셔플(pseudo-shuffling)과 의사역순(pseudo-reversing) 방법이 디코이 데이터베이스의 중복성에 미치는 영향을 조사하였다. 실험 결과, 목표 데이터베이스 크기와 데이터베이스 생성 시 허용되는 ‘missed cleavage site’의 최대 개수는 중복성을 증가시킴을 확인하였다. 또한 동일한 조건에서는 의사역순 방법이 의사셔플보다 항상 낮은 수준의 중복성을 가지는 디코이 데이터베이스를 생성하였다.