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.
In biology, finding an amino acid sequence is fundamental to analyze proteins. Therefore, determining monoisotopic masses for polypeptides is a significant problem. However, determining monoisotopic mass for a selenopeptide which contains selenocysteines(Sec) is difficult, since a selenocysteine has distinct characteristics. J. W. Kim et al. presented an algorithm to determine monoisotopic masses of selenocysteine-containing polypeptides based on a theoretical model for an isotopic distribution of a selenopeptide. In this paper, we analyze the experiments of the algorithm according to critical parameters and score functions which are considered in implementing steps or execution time.
