박테리아 coding, non coding DNA서열의 부호 엔트로피 분석 = Symbolic entropy analysis of coding and non coding DNA sequences in bacteria

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 박테리아 DNA서열의 부호화 정보 엔트로피 측정으로 생물적 기능을 정보량으로 정량화 시킬 수 있음을 제시한다. DNA서열은 네 개의 염기 아데닌, 구아닌, 시토신, 티아민으로 구성되어 있다. DNA 서열을 부호 서열로 구성하기 위해 염기를 두 가지 방법으로 분류했다. 첫 번째로 염기를 그들의 화학적 구조에 따라 purine "quot;={A,G}와 pyrimidine "quot;={C,T}으로 분류하였다. 두 번째는 화학적 구조와 수소결합의 강도를 모두 고려하여 분류하였다. 우선 수소 결합을 살펴보면 약한 수소 결합을 가지는 "quot;={A,T}와 강한 수소결합을 가지는 "quot;={G,C}로 분류하였다. 화학적 결합과 수소 결합을 모두 고려하면A=[1 1]=3 , G=[1 0]=2, T=[0 1]=1, C=[0 0]=0 으로 4개의 심볼 값을 가지게 된다. 이렇게 구성된 심볼 서열로 세 개의 부호를 하나의 워드로 사용하여 단백질 코딩 서열과 논 코딩 서열의 엔트로피를 계산하였다. 박테리아의 게놈 서열은 모두 무작위적으로 보이지만 단백질 코딩 서열과 논 코딩 서열이 서로 다른 엔트로피 값을 가지고 통계적으로 유의함을 확인했다

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study was that an entropy might play a role in revealing information contents of biological functioning in DNA sequences. A DNA sequences can be identified with a word over the four nucleic acid bases: adenine, guanine, cytosine, thymine. DNA sequences are converted into two type of symbolic sequences according to their chemical and biological characteristics, In primary classification, the four bases A, C, G, T can be divided into two classes according to the chemical structures, i.e., purine "1"={A,G} and pyrimidine "0"={C,T}. Further classification can be also made according to the strength of the hydrogen bond, i.e., weak H bonds "1"={A,T} and strong H bonds "0"={G,C}. Combination of chemical structure and H bond strength leads to symbol value for four nucleic acid bases; A=[1 1]="3", G=[1 0]="2", T=[0 1]="1", C=[0 0]="0". We calculated the corrected information entropy and entropy rate of a distribution of words with three symbols in the coding and non coding sequences. Although all the CDS sequences in bacteria look like random sequences, we find that coding sequences and non coding sequences have different entropy values with statistical significance

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 연구 배경
• Ⅱ. 데이터 구성
• 1. 데이터 획득
• 2.데이터 정보
• Ⅲ.분석 방법
• 1.부호화
• 2. Information Entropy and conditional Entropy
• Ⅳ. 분석 결과
• Ⅴ. 결론 및 토의