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Dayhoff Mutation Data Matrix<br /><br />Dayhoff에 의해 개발된 mutation data matrix는 현재 일반적으로 가장 많이 사용되고 있는 [[scoring matrix]]중에 하나이다. 이는 1968년에 처음&nbsp;<br />발표당시에 알려진 단백질 서열과 그 서열들에서 유추된 ancestral 서열들로 부터 얻은 400개의 accepted point mutation을 이용하여&nbsp;<br />mutation data matrix를 만들어 사용하였다.<br />이후 여러 개체들의 [[sequence]]가 밝혀짐에 따라 MDM은 계속 확장되어갔고 1980년에 71개의 연관된 group들로 붙어 얻은 1600개의&nbsp;<br />accepted [[point mutation]]들을 근거로 MDM이 제작되었다.<br />단백질 서열의 mutation에 관한 Dayhoff model은 단백질 치환에 관한 Markovian model을 근거로 하고있다. Markovian model은 한 단백질내에서&nbsp;<br />어떤 특정 위치의 mutation은 다른 위치의 [[mutation]]과 무관하다는것을 전제로 하는 것이다.<br />MDM이 처음 발표될 당시에는 실제 두개 이상의 [[nucleotide]]가 바뀌어야 [[amino acid]]한개가 바뀌는 amono acid의 치환 정도는 한 개의&nbsp;<br />nucleotide가 바뀔 때 한 개의 amino acid가 바뀐다는 개념에서 유추된 amino acid의 치환 정도보다 훨씬 크다는것이 밝혀졌다. 이것은 단순한&nbsp;<br />Markovian model에서 제시한 nucleotide에서 치환에관한 모델과는 상반되는 것이다. Dayhoff의 [[protein matrix]]는 DNA level에서 [[point mutation]]을&nbsp;<br />포함하는 genetic mechnism이 전혀 고려되지 않았다는것을 의미한다.<br />MDM의 또다른 단점중에 하나는 Protein의 각 site에서 mutation이 일어날 확률이 일정하지 않다는 것이다. 현대 분자 생물학에서 단백질내에서&nbsp;<br />각 site에 따른 [[mutation]]이 일어날 확률이 다르게 나타나는데 dayhoff는 동일한 확률이 나타나는것으로 하였기때문에 dayhoff model은&nbsp;<br />한계점을 가지게 된다.