|
| |
|
|
컴퓨터를 이용한 유전체연구
파일 
컴퓨터를 이용한 유전체연구.hwp
[Size :
68 Kbyte
]
컴퓨터를 이용한 유전체연구.hwp
[Size :
68 Kbyte
]
분량 12 Page
가격 1,000 원
×
링크주소가 복사 되었습니다.
원하는 곳에 붙혀넣기 하세요
원하는 곳에 붙혀넣기 하세요
카트
|
다운받기
|
 네이버 ID로 다운 받기  카카오 ID로 다운 받기  구글 ID로 다운 받기  페이스북 ID로 다운 받기 |
뒤로
|
자료설명
컴퓨터를이용한유전체연구
본문/내용
유전체연구에서 컴퓨터 이용의 궁극적인 목적은 다음과 같은 말로 그 의미를 함축적으로 표현하는 것이 가능하리라 여겨진다. 즉 “유전체(Genome)란 우리가 전혀 알지 못하는 언어로 쓰여진 아주 정교한 생물학적인 프로그램이다`라는 것이다. 유전체(Genome)의 정보화된 의미는 단지 4개의 문자인 A, C, G, T로 표현되는 다양한 문자열(String)인 Nucleotide의 집합체라고 할 수 있으며 고등생물의 경우 전체 크기가 수 십억 문자열, 다시 말하면 수십만 Gigabytes로 이루어진 아주 정교한 프로그램인 것이다.
생물학적 관점에서 유전체(Genome)는 많은 유전자(Gene)의 연속적인 집합체이며 이들 유전자는 궁극적으로 생물체를 구성하고 생명현상을 조절하는 단백질을 비롯한 다양한 생체물질을 생산하는데 관여하며 이들 생체물질들을 어떠한 계획에 의해 또는 어떤 조건에서 생산할 것인가를 결정하는 역할을 담당하고 있다고 할 수 있다. 이와 같은 유전체(Genome)와 유전자(Gene)의 관계를 다시 한번 컴퓨터에 비유하여 설명하자면 유전체(Genome)라는 하나의 거대한 프로그램은 유전자(Gene)라는 작은 부프로그램(Subprogram)들의 집합체로 구성되어 있으며 이들 부프로그램(유전자)들은 보통의 컴퓨터 프로그램들과 마찬가지로 많은 매개변수와 통신망을 이용해 상호정보교환을 하며 계획된 정확한 결과를 내는 것이라 할 수 있다. 이와 같은 관점에서 현재 …
생물학적 관점에서 유전체(Genome)는 많은 유전자(Gene)의 연속적인 집합체이며 이들 유전자는 궁극적으로 생물체를 구성하고 생명현상을 조절하는 단백질을 비롯한 다양한 생체물질을 생산하는데 관여하며 이들 생체물질들을 어떠한 계획에 의해 또는 어떤 조건에서 생산할 것인가를 결정하는 … 물론 지금까지의 유전체연구와 컴퓨터의 관련성을 설명한 것은 유? 豁셀П맛? 생물학적 의미와 연구의 최종목표의 유전자기능의 해석에 중심을 두고 한 ? 痼막? 좀더 현실적인 관계에 대해 얘기해 보겠다
생물학적 관점에서 유전체(Genome)는 많은 유전자(Gene)의 연속적인 집합체이며 이들 유전자는 궁극적으로 생물체를 구성하고 생명현상을 조절하는 단백질을 비롯한 다양한 생체물질을 생산하는데 관여하며 이들 생체물질들을 어떠한 계획에 의해 또는 어떤 조건에서 생산할 것인가를 결정하는 … 물론 지금까지의 유전체연구와 컴퓨터의 관련성을 설명한 것은 유? 豁셀П맛? 생물학적 의미와 연구의 최종목표의 유전자기능의 해석에 중심을 두고 한 ? 痼막? 좀더 현실적인 관계에 대해 얘기해 보겠다
참고문헌
1. U.S. DOE, (1990) `Understanding Our Genetic Inheritance. The U.S. Genome Project: The First Five Year`.
2. Konopka, A. K., and Smythera, G. W., (1987) `DISTAN - A Program which Detects Significant Distances Between Oligonucleotides`, Compt. Appl., Biosci. 3, 193-201.
3. Adams, M. D., Kerlavage, A. R., Dubnick, M., Moreno, R. F., Field, C., and Venter, J. C., (1992) `Analysys of Expressed Sequence Tags from Human Brain cDNAs`, in proceeding of the Second International Conference on Bioinformatics, Supercomputing and Complex Genome Analysis, pp113-119.
4. Balding, J. D., and Torney, D. C., (1991) `Statistical Analysis of DNA Fingerprint Data for Ordered Clone Physical Mpaping of Human Chromosomes`, Bull. Math. Biol., 53, 853-879.
5. Nadeau, J. H., Doolittle, D. P., Davisson P. G., Hillyard, A. L., Kosowsky, M., and Roderick, T. H., (1992) `Comparative Map for Mice and Humans` Mammalian Genome.
6. Gilvet, P. M. (1992) `Multiplex Genomic Walking: Integration of The Wet Lab and Computer Lab into a Single Prototyping Environment`, in proceeding of the Second International Conference on Bioinformatics, Supercomputing and Complex Genome Analysis, pp197-205.
7. Pearson W. R., and Lipman, D. J., (1988) ` Improved Tools for Biological Sequence Comparison`, Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 85, 2444-2448.
8. Staden, R., (1984) `Computer Methods to Locate Signals in Nucleic Acid Sequences`, Nucleic Acid Res. 12, 505-519.
9. Cooper, N. G., (1994) `Human Genome Project: Deciphering the bluprint of heredity`, University Science Books, Ca.
10. EMBL, (1995) `Research Reports 1994`
11. Collins, F., and Galas, D., (1993) `A Five-Year Plan for the U.S. Human Genome Progam`, Sience 262, 43-46.
2. Konopka, A. K., and Smythera, G. W., (1987) `DISTAN - A Program which Detects Significant Distances Between Oligonucleotides`, Compt. Appl., Biosci. 3, 193-201.
3. Adams, M. D., Kerlavage, A. R., Dubnick, M., Moreno, R. F., Field, C., and Venter, J. C., (1992) `Analysys of Expressed Sequence Tags from Human Brain cDNAs`, in proceeding of the Second International Conference on Bioinformatics, Supercomputing and Complex Genome Analysis, pp113-119.
4. Balding, J. D., and Torney, D. C., (1991) `Statistical Analysis of DNA Fingerprint Data for Ordered Clone Physical Mpaping of Human Chromosomes`, Bull. Math. Biol., 53, 853-879.
5. Nadeau, J. H., Doolittle, D. P., Davisson P. G., Hillyard, A. L., Kosowsky, M., and Roderick, T. H., (1992) `Comparative Map for Mice and Humans` Mammalian Genome.
6. Gilvet, P. M. (1992) `Multiplex Genomic Walking: Integration of The Wet Lab and Computer Lab into a Single Prototyping Environment`, in proceeding of the Second International Conference on Bioinformatics, Supercomputing and Complex Genome Analysis, pp197-205.
7. Pearson W. R., and Lipman, D. J., (1988) ` Improved Tools for Biological Sequence Comparison`, Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 85, 2444-2448.
8. Staden, R., (1984) `Computer Methods to Locate Signals in Nucleic Acid Sequences`, Nucleic Acid Res. 12, 505-519.
9. Cooper, N. G., (1994) `Human Genome Project: Deciphering the bluprint of heredity`, University Science Books, Ca.
10. EMBL, (1995) `Research Reports 1994`
11. Collins, F., and Galas, D., (1993) `A Five-Year Plan for the U.S. Human Genome Progam`, Sience 262, 43-46.
| 📝 Regist Info |
|
I D : yrps***** Date : 2015-02-16 FileNo : 16098547 |
Cart  | |
| |