Eun-Ok Baek

생물학에서 특정 단백질을 구성하는 아미노산 서열을 결정하는 것은 핵심적인 일이다. 이를 위해 펩타이드의 단동위질량을 결정하는 것은 매우 중요한 문제이다. 하지만 Selenocysteine(Sec)이 가지고 있는 특이 성질 때문에 기존의 알고리즘으로 Sec를 포함한 펩타이드의 단동위질량을 결정하는 것은 쉽지 않다. J. W. Kim et al.은 Sec의 특성을 고려하여 새로운 모델을 제시하고 그에 맞는 알고리즘을 보였다. 이 논문에서는 실험을 통해 J. W. Kim et al.이 제안한 알고리즘을 실제 프로그램으로 구현하여 실행할 때 고려해야할 주요 파라미터 및 함수에 대한 분석을 수행한다.

질량분석법을 이용하는 프로테오믹스 연구에서는 먼저 시료 내의 단백질을 펩타이드로 절단한 다음, 질량 분석기를 이용해서 펩타이드의 질량 스펙트럼을 얻는다. 이렇게 얻어진 질량 스펙트럼은 펩타이드 이온의 질량을 전하량으로 나눈 값(m/z)에서 그 펩타이드가 얼마나 많이 나타났는지를 의미하는 intensity로 구성된다. 그런데 자연계에 분포하는 동위원소의 존재로 인해 펩타이드는 하나의 질량으로 결정되지 않고, 동위원소의 구성 비율에 따라 다양한 질량을 보이는데 이를 동위원소 분포(isotopic distribution)라 한다. 이런 isotopic distribution을 결정하는 것은 질량분석 데이터를 해석하는 첫 단계라고 할 수 있으나 정확한 분포를 구하는 것은 많은 계산량을 요구한다. 이 논문에서는 isotopic distribution의 확률 모델을 근사시켜 정확도를 희생하는 대신, 계산량을 대폭적으로 줄여 계산의 속도를 향상시킨 알고리즘을 구현하였다. 그리고 이 근사 알고리즘