<h2>Genome Viewer and Annotation (GenoVA) 시스템 기능</h2><p>GenoVA는 다음과 같은 기능을 갖는다. (1) 특정 영역이 자주 나타나는 것을 보존된 영역이라 간주하고 이를 블록 혹은 블록노드라 하고 연관된 블록노드를 연결하는 다중 관계 그래프 생성한다. (2) 의미있는 영역, 즉 블록노드를 각 유전체별로 시각화한다. (3) COG와 GenBank와 같이 이미 알려진 정보를 이용하여 각각의 위치에 annotation한다. (4) 특정 블럭의 클러스터링에서 누락되었거나 발견되지 않은 보존영역을 직관적 도출할 수 있다. 이 자료는 생물학적 확인을 위한 실험 자료로 활용할 수 있도록 한다. (5) 새로운 유전체 서열에 대해 개략적인 전사적 annotation한다. (6) 평균빈도수, 중복도, COG수, 관련 유전체간의 통계자료를 일관적으로 제공한다. (7) 참조 유전체를 중심으로 annotation된 자료를 제공한다. (8) 특정 블록의 클러스터링을 보여주고 그에 대응되는 서열정보 및 기존 ClustalW 실행 결과를 동시에 제공한다. (9) 블록노드 생성 때 BLAST 점수를 통해 필터링할 수 있는 기능을 제공한다. 빈도수가 높다든지 직관적으로 의미를 알 수 있는 정보는 대부분 연구를 통해 알려져 있다. 따라서 매우 애매한 영역에서 아직 발견하지 못한 영역을 도출하는 것이 생물학적으로 의미가 있다고 판단하기 때문이다.</p><h3>Computational annotation</h3><p>GenoVA의 블록노드는 생물학적 의미가 없는 빈도수와 점수에 의해 만들어진 영역이다. 새로운 유전체를 다른 다수의 유전체와 동시에 참조함으로써 직관적이고 매우 빠른 annotation 정보를 얻을 수 있다. 다중 관계 그래프로부터 보존된 영역들을 알 수 있고 그 블록에 대한 정보는 COG, GenBank를 활용하고 서열정보를 얻기 위해 FASTA 파일을 참조하여 annotation한다. Fig. 5는 이런 일련의 시스템 흐름도를 보이고 있다. Fig. 8은 실제로 한 유전체롤 새로운 유전체라 가정하고 다른 유전체와 다중 관계 그래프를 활용한 개략적인 계산적 annotation한 예를 보이고 있다. 새로운 유전체를 NC_000000이라 하고 참조된 블록노드와 연결된 정보를 활용해 보다 정확한 annotation를 수행한다. 이 방법은 비록 블록노드가 생물학적인 의미가 없다고 하나 대부분 유전자와 의미 있는 영역이 대부분 블록노드에 포함되고 여러 유전체의 정보를 동시에 활용할 수 있기 때문에 보다 정확한 annotation를 보장한다.</p>
블록노드 생성 때 무엇을 통해 필터링할 수 있는 기능을 제공하는가?
BLAST 점수