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SIFT #

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    테라

Structured data

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Algorithm

SIFT: Sorting Intolerant From Tolerant #

Variation study를 수행하여 Nonsynonymous cSNP을 발견하였다고 할때, 그 다음 질문은 이것이 단백질 기능에 얼마나 큰 영향을 미칠 것인지 알아보는 것일 것이다. SIFT (Sorting Intolerant From Tolerant)는 이 질문에 어느 정도 힌트를 줄 수 있는 툴 중에 하나이다. (웹사이트: http://sift.jcvi.org/)

SIFT는 사용자를 위해서 무엇을 해줄까? #

SIFT는 sequence homology를 기반으로 amino acid 서열의 변이를 sort해주는 도구로 단백질의 evolution이 단백질 기능과 연관성이 있다는 것을 전제로 단백질 family 정보를 가지고 sorting을 수행한다. SIFT 예측 알고리즘은 PSI-BLAST를 통해 얻은 유사 단백질들의 multiple sequencce alignemnt로부터 아미노산 서열의 보존정도에 기반을 두고서 구축되었다. 각각의 Nonsynonymous SNP에 대해서 계산된 SIFT score는 0에서 1사이의 값이 부여되는데 0.05 보다 작은 수치는 단백질의 기능에 intolerant, 즉 damaging effect를 야기할 수 있는 변이라는 것을 의미한다.

  1. 만약 사용자가 돌연변이와 같은 흥미로운 사실을 가진 단백질을 연구하고 있다면 SIFT를 통해서 많은 치환이 발생하지 않은 영역은 score output file에 빨간색으로 표시되기 때문에 돌연변이에 대한 이들 영역을 대상으로 확인이 가능하다.
  2. 만약 사용자가 SNP 치환에 대한 돌연변이 단백질을 연구하고 있다면 functional assay를 수행하기 전에 돌연변이가 표현성에 영향을 주는지 예측이 가능하다.

SIFT 사용을 위한 input! #

사용자는 단백질 서열을 제출해야 한다(속도가 느릴 수 있음). 또 관련있는 서열들과 함께 사용자의 query 서열을 넣거나(속도가 빠를 수 있음) 또는 관련있는 서열들과 사용자의 query 서열의 alignment된 서열 부분만 submit할 수 있다(조금 더 빠를 수 있음).

  1. NCBI의 GI number로 submit할 수 있으며, BLAST 기반으로 예측해주기 때문에 빠른 결과를 얻을 수 있다.
  2. 서열을 submit하여 진행할 수 있다.
  3. 아미노산 치환에 관한 정보를 입력한 format으로 진행할 수 있다.

SIFT 사용 결과 #

SIFT를 사용하고 나서 아래와 같은 결과 정보를 얻을 수 있다. 1. SIFT socre : 0~1까지 범위, 아미노산이 치환되었다면 score <= 0.05는 damage로 예측하고 만약 score가 > 0.05면 용인할 수 있다고 예측이 가능함. 2. Median 정보 : 0~4.32까지 범위를 가지며 2.75~3.5 사이가 적정한 수치이다. 이것은 서열의 다양성을 의미한다. 3. Position 내 서열들 : 예측된 position 내 아미노산을 가진 서열의 수이다.


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