Bioinformatics Toolbox

유전체 및 단백체 데이터를 읽고 분석하며 시각화합니다.

Bioinformatics Toolbox™는 차세대 염기서열 분석(NGS: Next Generation Sequencing), 미세배열 분석, 질량 분석, 유전자 온톨로지에 사용되는 알고리즘과 앱을 제공합니다. 이 툴박스의 함수를 이용하여 NCBI Gene Expression Omnibus 및 GenBank^® 같은 온라인 데이터베이스뿐만 아니라 SAM, FASTA, CEL, CDF 같은 표준 파일 형식에서 유전체 데이터와 단백체 데이터를 읽을 수 있습니다. 염기서열 브라우저, 공간 열지도, 클러스터그램 등을 이용하여 이러한 데이터를 탐색하고 시각화할 수 있습니다. Bioinformatics Toolbox는 피크를 탐지하고 누락된 데이터에 값을 대체하며, 특징을 선택할 수 있는 통계적 기법도 제공합니다.

툴박스의 함수를 조합하여 널리 사용되는 생물정보학 워크플로를 지원할 수 있습니다. ChIP-Seq 데이터를 이용하여 전사 인자를 식별하고 RNA-Seq 데이터를 분석하여 차별 발현 유전자를 식별할 수 있으며 미세배열 데이터에서 유전자 복제수 변이(CNV)와 단일염기 다형성(SNP)을 식별할 수 있고 질량 분석 데이터를 이용하여 단백질 프로파일을 분류할 수 있습니다.

계산 생명공학에 대해 더 자세히 알아보십시오.

Bioinformatics Toolbox란?

차세대 염기서열 분석

Bioinformatics Toolbox는 차세대 염기서열 분석을 위한 알고리즘과 시각화 기법을 제공합니다. 이 툴박스를 이용하면 염기쌍 수준의 해상도로 계산을 수행하면서 유전체 전체를 분석할 수 있습니다. NGS 브라우저를 이용하면 단일 말단 또는 쌍 말단 단편서열을 이용하여 단편서열 정렬을 시각화하고 조사할 수 있습니다. 다음 예제에 나타나 있듯이 사용자 지정 분석 루틴을 구축할 수도 있습니다.

쌍 말단 ChIP-Seq 데이터에서 단백질-DNA 결합 사이트 탐색하기

RNA-Seq 데이터에서 차별 발현 유전자 식별하기

단편서열 데이터의 저장 및 관리

차세대 염기서열 분석에 사용된 데이터 세트는 너무 커서 물리적 메모리에 담을 수 없는 경우가 많습니다. Bioinformatics Toolbox는 유전체 전체를 분석할 수 있는 특수한 데이터 컨테이너를 제공합니다.

BioIndexedFile 객체를 이용하면 염기서열, 주석, 데이터 세트에 대한 상호 참조 등 불균일한 크기의 항목들을 포함하는 텍스트 파일의 내용에 접근할 수 있습니다. 테이블, 플랫 파일 또는 SAM, FASTA, FASTQ 등의 응용프로그램 특정 형식에서 이런 객체를 생성할 수 있습니다.

BioMap 클래스는 염기서열 헤더, 서열 염기서열, 품질 점수, 정렬에 관한 데이터, 단일 참조 염기서열에 대한 매핑 등 단편서열에서 나온 정보를 저장합니다. 객체 속성과 메서드를 이용하여 BioMap 객체에 담긴 데이터를 탐색, 접근, 선별, 편집할 수 있습니다.

미세배열 데이터의 분석 및 시각화

앱 및 함수를 사용하여 다양한 데이터 형식으로 된 이미지를 획득, 시각화, 분석 및 처리할 수 있습니다.

미세배열 정규화

Lowess, 전역 평균, 중앙값 절대편차(MAD), 분위수 정규화 등 다양한 방법을 이용하여 미세배열 데이터를 정규화할 수 있습니다. 이러한 방법을 미세배열 칩 전체 또는 특정한 영역 또는 블록에 적용할 수 있습니다. 필터링 함수와 대체 함수를 이용하면 분석 및 시각화 루틴을 실행하기 전에 원시 데이터를 정리할 수 있습니다.

데이터 분석 및 시각화

Bioinformatics Toolbox를 이용하면 배경 조정을 수행하고, RMA(Robust Multi-Array Average)와 GCRMA(GC Robust Multi-Array Average) 절차를 이용하여 Affymetrix^® 미세배열 프로브 수준 데이터로부터 유전자(프로브 세트) 발현 값을 계산할 수 있습니다. 원형 이진 분할(circular binary segmentation)을 적용하여 CGH 데이터를 정렬하고, 미세배열 실험에서 나온 유전자 발현 데이터에 대한 여러 가설검정의 오발견률을 추정할 수 있습니다. 여러 Affymetrix CEL 파일에 대한 프로브 강도에 대해, 또는 두 가지 다른 실험 조건에서 나온 유전자 발현 값에 대해 순위 불변 세트 정규화를 수행할 수도 있습니다.

미세배열 데이터를 시각화하는 데 사용되는 특수한 루틴에는 볼케이노 플롯, 상자 플롯, 로그로그 플롯, I-R 플롯, 미세배열의 공간 히트맵 등이 있습니다. G-분염 패턴으로 이디오그램을 시각화할 수도 있습니다.

Statistics and Machine Learning Toolbox™의 루틴을 이용하여 결과를 분류하고 계층적 군집화 및 K-평균 군집화를 수행하며, 미세배열 데이터를 최적 리프 순서를 갖는 2차원 클러스터그램, 히트맵, 주성분 플롯, 분류 트리 등의 통계적 시각화를 통해 표현할 수 있습니다.

유의도 대비 유전자 발현 비율을 표시하는 미세배열 데이터의 볼케이노 플롯

질량 분석 데이터 분석

Bioinformatics Toolbox는 질량 분석 데이터 분석에 활용할 수 있는 함수들을 제공합니다. 이러한 함수들을 통해 SELDI, MALDI, LC/MS, GC/MS 데이터에 대해 전처리 및 분류하고 생물지표를 식별할 수 있습니다. 전처리 함수에는 기준선 조정, 평활화, 보정, 재추출 등이 있습니다. M/Z 축을 이용하여 원시 스펙트럼 데이터를 정렬하고 LC/MS, GC/MS 데이터에 대해 체류시간 정렬을 수행할 수 있습니다. 여러 개의 스펙트럼을 동시에 그릴 수 있습니다.

스펙트럼을 평활화, 정렬, 정규화하고, 이어서 분류 및 통계 학습 도구를 이용하여 분류기를 만들고 잠재적인 생물지표를 식별할 수 있습니다.

유의미한 특징을 식별하고 단백질 프로파일 분류하기

Bioinformatics Toolbox를 이용한 레이블 없는 단백체 및 대사체 분석

그래프 이론, 통계 학습 및 유전자 온톨로지

그래프 이론 및 시각화

Bioinformatics Toolbox를 이용하면 기본 그래프 이론을 희소 행렬에 적용할 수 있습니다. 상호작용 지도, 계층 구조 플롯, 경로 등 그래프를 생성, 관찰, 편집할 수 있습니다. 그래프에서 최단 경로를 파악 및 관찰하고, 유방향 그래프에서 순환이 있는지 시험하고, 두 그래프 사이의 동형사상 관계를 발견할 수 있습니다.

통계 학습 및 시각화

Bioinformatics Toolbox는 다음과 같은 Statistics and Machine Learning Toolbox의 분류 및 통계 학습 알고리즘을 이용합니다.

서포트 벡터 머신(SVM) 및 k-최근접이웃 분류기
교차 검증 실험을 설정하고 다양한 분류 방법의 성능을 측정하는 함수
특징 선택, 매핑, 계층 구조 플롯 및 경로 표시를 위한 대화형 도구

통계 학습 및 시각화

유전자 온톨로지

Bioinformatics Toolbox를 이용하면 MATLAB^®에서 유전자 온톨로지 데이터베이스에 액세스하고, 유전자 온톨로지 주석 파일을 구문 분석하며 선조, 후손 또는 친족 등 온톨로지의 부분 집합을 얻을 수 있습니다.

염기서열 분석

Bioinformatics Toolbox는 유전체 및 단백체 염기서열 데이터에 대한 염기서열 분석과 시각화 도구를 제공합니다. 다양한 염기서열을 정렬하고, 계통수를 구축하고 대화형 방식으로 보고, 편집하는 등 다양한 방식으로 분석할 수 있습니다.

염기서열 정렬

이 툴박스는 쌍단위 염기서열, 염기서열 프로파일, 다중 서열 정렬 등 염기서열 분석을 위한 함수, 객체, 메서드를 제공합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

Needleman-Wunsch, Smith-Waterman, 프로파일 은닉 마르코프 모델 알고리즘 등 국소 및 전역 염기서열 정렬을 위한 MATLAB 표준 알고리즘 구현
점진적 다중 서열 정렬
정렬 결과 행렬의 시각적 표현
PAM, BLOSUM 행렬군 등의 표준 측정 행렬
공통 서열 계산 및 서열 로고 표시

갤러리 탐색(이미지 3개)

염기서열 유틸리티와 통계학

Bioinformatics Toolbox를 이용하면 염기서열을 편집하고 분석하여 데이터를 더욱 깊이 있게 이해할 수 있습니다. 다음을 수행할 수 있습니다.

유전 암호를 이용하여 DNA나 RNA 염기서열을 아미노산 서열로 변환
염기서열에 대한 통계 분석 수행 및 염기서열 내 특정 패턴 검색
제한 효소와 단백질 분해효소를 적용하여 염기서열에 대한 인 실리코 소화 수행 또는 시험 사례를 위한 임의의 염기서열 생성
RNA 염기서열의 최소 자유 에너지 2차 구조 예측

염기서열 시각화

Bioinformatics Toolbox를 이용하여 염기서열과 정렬을 시각화할 수 있습니다. GenBank 특징이 주석으로 달린 선형 또는 원형 염기서열 지도를 볼 수 있습니다. RNA 염기서열의 2차 구조를 시각화할 수 있습니다. 대화형 뷰어를 이용하여 쌍단위 및 다중 서열 정렬을 탐색하고 수정할 수 있습니다.

계통수 분석

Bioinformatics Toolbox를 이용하여 계통수를 만들고 편집할 수 있습니다. Jukes-Cantor, p 거리, 정렬 점수 또는 사용자 정의 거리법 등의 다양한 유사성 행렬을 이용하여, 정렬되거나 정렬되지 않은 뉴클레오타이드 또는 아미노산 염기서열 사이의 쌍단위 거리를 계산할 수 있습니다. 근린 결합, 단일 연결 및 완전 연결, 비가중 쌍별 평균 결합법(UPGMA) 등 다양한 기법의 계층 구조 연결을 이용하여 계통수를 구축합니다.

이 툴박스를 이용하여 계통수에 가중치를 부여하고, 뿌리를 재결정하고, 서브트리를 계산하고, 계통수의 표준 형식을 계산할 수 있습니다. 계통수 뷰어를 이용하면 가지치기, 순서 변경 및 이름 변경이 가능합니다. 또한 거리를 탐색하고 Newick 형식 파일을 읽거나 쓸 수 있습니다. MATLAB의 주석 도구를 이용하여 발표에 사용할 수 있는 수준의 계통수를 만들 수도 있습니다.

단백질 특징 분석

Bioinformatics Toolbox는 원자 조성, 등전점, 분자 질량 등 펩타이드 염기서열의 속성을 계산하는 루틴 등 단백질 염기서열 분석 기법을 제공합니다. 단백질 염기서열의 아미노산 조성을 파악하고, 효소로 단백질을 쪼개고, PDB 데이터에 대한 뼈대 플롯 및 라마찬드란 플롯을 만들 수 있습니다. Sequence Tool을 이용하면 아미노산 염기서열의 물성을 관찰할 수 있고 Molecule Viewer를 이용하여 3차원 분자 구조를 표시하고 편집할 수 있습니다.

데이터 가져오기 및 응용프로그램 배포

파일 형식 및 데이터베이스 액세스

생물학 데이터의 표준 파일 형식, 온라인 데이터베이스, 웹사이트 등에 액세스할 수 있습니다. Bioinformatics Toolbox으로 다음과 같은 작업이 가능합니다.

FASTA, PDB, SCF 등 표준 파일 형식에서 염기서열 데이터 읽기
Affymetrix DAT, EXP, CEL, CHP, CDF 파일, ImaGene^® 결과 형식 데이터, Agilent^® Feature Extraction Software 파일, GenePix^® GPR 및 GAL 파일 등의 파일 형식에서 미세배열 데이터 읽기
GenBank, EMBL, NCBI BLAST, PDB 등의 온라인 데이터베이스에서 데이터 읽기
단일 명령으로 NCBI Gene Expression Omnibus 웹사이트에서 직접 데이터 가져오기
NCBI 이디오그램 또는 UCSC 사이토밴드 텍스트 파일에서 세포유전학 분염 정보 읽기
MZXML 및 JCAMP-DX 파일에서 질량 분석 데이터 읽기

알고리즘 공유 및 응용 프로그램 배포

MATLAB 은 사용자의 데이터 분석 프로그램을 사용자 지정 소프트웨어 응용프로그램으로 변환할 수 있는 도구를 제공합니다. 이러한 도구에는 사용자 인터페이스, 비주얼 통합 개발 환경, 프로파일러 구축을 위한 개발 도구 등이 있습니다. MATLAB 응용 프로그램 배포 제품을 이용하면 사용자의 MATLAB 알고리즘을 기존의 C, C++, Java™ 응용 프로그램과 통합하고, 개발된 알고리즘과 사용자 지정 인터페이스를 독립된 응용 프로그램으로서 배포하며, MATLAB 알고리즘을 모든 COM 기반 응용프로그램에서 액세스할 수 있는 Microsoft^® .NET 또는 COM 구성요소로 변환하고 Microsoft Excel^® 애드인을 생성할 수 있습니다.

MATLAB을 BioPerl, SOAP기반 웹 서비스, COM 플러그인 등 널리 사용되는 생물정보학 도구와 통합할 수 있습니다.

MATLAB에서 BioPerl 함수 호출하기

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