Web2.0 & Bioinformatics
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  • 1. Web2.0 과 Bioinformatics
    • Hong Chang Bum
    • [email_address]
  • 2. Ruby on Rails 로 쾌속 웹 개발
  • 3. Ruby on Rails 루비 온 레일스 (Ruby on Rails) : 웹 애플리케이션 프레임워크 (Framework) 로 루비 언어로 작성된 MVC 기반의 오픈소스 웹 애플리케이션 프레임워크 MVC(Model View Controller) 기반의 프레임워크 : 모델과 뷰 , 컨트롤러로 각각 역할이 구분된 구성요소들이 결합하여 어떤 일을 처리하는 아키텍처 패턴 프레임워크 : 웹 개발 및 유지보수를 신속하고 효과적으로 할 수 있게 도와주는 웹 애플리케이션 프레임워크가 존재
  • 4. 1 분안에 만들기
  • 5. Web2.0 시대의 Bioinformatics Mash-up
  • 6. 왜 ? 데이터가 실험실에 존재하는 것이 아니라 웹에 존재 대용량의 컴퓨터 자원을 공유할 수 있다 . 대용량의 데이터를 다루는 로직을 자신의 프로그램에 손쉽게 넣을 수 있다 . 웹을 통해서 자신이 원하는 서비스를 호출하고 그 결과를 활용할 수 있다 .
  • 7. Bioinformatics OpenAPI EBI http:// www.ebi.ac.uk/Tools/webservice/ NCBI http://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/ entrez/query/static/eutils_help.html DDBJ http://xml.ddbj.nig.ac.jp /soapp.html
  • 8.  
  • 9. 공공 생물정보 데이터베이스 활용 수많은 생물정보 데이터베이스 ( 서열정보 데이터베이스 , 유전자 데이터베이스 생물종 데이터베이스 , 논문 정보 데이터베이스 ) + OpenAPI = 새로운 Mash-up 서비스
  • 10.  
  • 11. 생물정보 도구 활용 수많은 생물정보 도구 + OpenAPI = 새로운 Mash-up 서비스
  • 12.  
  • 13. 초파리 ( Drosophila melanogaster ) >gi|24638702|ref|NP_524628.2| eyeless CG1464-PA, isoform A [Drosophila melanogaster] MFTLQPTPTAIGTVVPPWSAGTLIERLPSLEDMAHKGHSGVNQLGGVFVGGRPLPDSTRQKIVELAHSGA RPCDISRILQVSNGCVSKILGRYYETGSIRPRAIGGSKPRVATAEVVSKISQYKRECPSIFAWEIRDRLL QENVCTNDNIPSVSSINRVLRNLAAQKEQQSTGSGSSSTSAGNSISAKVSVSIGGNVSNVASGSRGTLSS STDLMQTATPLNSSESGGASNSGEGSEQEAIYEKLRLLNTQHAAGPGPLEPARAAPLVGQSPNHLGTRSS HPQLVHGNHQALQQHQQQSWPPRHYSGSWYPTSLSEIPISSAPNIASVTAYASGPSLAHSLSPPNDIESL ASIGHQRNCPVATEDIHLKKELDGHQSDETGSGEGENSNGGASNIGNTEDDQARLILKRKLQRNRTSFTN DQIDSLEKEFERTHYPDVFARERLAGKIGLPEARIQVWFSNRRAKWRREEKLRNQRRTPNSTGASATSSS TSATASLTDSPNSLSACSSLLSGSAGGPSVSTINGLSSPSTLSTNVNAPTLGAGIDSSESPTPIPHIRPS CTSDNDNGRQSEDCRRVCSPCPLGVGGHQNTHHIQSNGHAQGHALVPAISPRLNFNSGSFGAMYSNMHHT ALSMSDSYGAVTPIPSFNHSAVGPLAPPSPIPQQGDLTPSSLYPCHMTLRPPPMAPAHHHIVPGDGGRPA GVGLGSGQSANLGASCSGSGYEVLSAYALPPPPMASSSAADSSFSAASSASANVTPHHTIAQESCPSPCS SASHFGVAHSSGFSSDPISPAVSSYAHMSYNYASSANTMTPSSASGTSAHVAPGKQQFFASCFYSPWV >gi|4505615|ref|NP_000271.1| paired box gene 6 isoform a [Homo sapiens] MQNSHSGVNQLGGVFVNGRPLPDSTRQKIVELAHSGARPCDISRILQVSNGCVSKILGRYYETGSIRPRA IGGSKPRVATPEVVSKIAQYKRECPSIFAWEIRDRLLSEGVCTNDNIPSVSSINRVLRNLASEKQQMGAD GMYDKLRMLNGQTGSWGTRPGWYPGTSVPGQPTQDGCQQQEGGGENTNSISSNGEDSDEAQMRLQLKRKL QRNRTSFTQEQIEALEKEFERTHYPDVFARERLAAKIDLPEARIQVWFSNRRAKWRREEKLRNQRRQASN TPSHIPISSSFSTSVYQPIPQPTTPVSSFTSGSMLGRTDTALTNTYSALPPMPSFTMANNLPMQPPVPSQ TSSYSCMLPTSPSVNGRSYDTYTPPHMQTHMNSQPMGTSGTTSTGLISPGVSVPVQVPGSEPDMSQYWPR LQ eyless aniridia
  • 14. Score = 252 bits (644), Expect = 1e-64 Identities = 124/132 (93%), Positives = 128/132 (96%), Gaps = 0/132 (0%) Query 38 HSGVNQLGGVFVGGRPLPDSTRQKIVELAHSGARPCDISRILQVSNGCVSKILGRYYETG 97 HSGVNQLGGVFV GRPLPDSTRQKIVELAHSGARPCDISRILQVSNGCVSKILGRYYETG Sbjct 5 HSGVNQLGGVFVNGRPLPDSTRQKIVELAHSGARPCDISRILQVSNGCVSKILGRYYETG 64 Query 98 SIRPRAIGGSKPRVATAEVVSKISQYKRECPSIFAWEIRDRLLQENVCTNDNIPSVSSIN 157 SIRPRAIGGSKPRVAT EVVSKI+QYKRECPSIFAWEIRDRLL E VCTNDNIPSVSSIN Sbjct 65 SIRPRAIGGSKPRVATPEVVSKIAQYKRECPSIFAWEIRDRLLSEGVCTNDNIPSVSSIN 124 Query 158 RVLRNLAAQKEQ 169 RVLRNLA++K+Q Sbjct 125 RVLRNLASEKQQ 136
  • 15. Thank u ^^