[[EST]] [[Clustering]] (일종의 FragmentAssembly)

[[EST]]서열의 LargeScaleSequencing할때 중간에 해야하는 과정중 하나.

c[[DNA]] library에서 랜덤하게 추출된 각각의 [[EST]]서열은 하나의 [[Gene]]혹은 여러개의 다양한 m[[RNA]]로 부터 만들어진다. 따라서, 여러개의 consensus한 부분들을 하나로 묶는 과정이 필요하다.

프로그램적으로, clustering 단계와 assembly 단계로 나뉘어진다. 따로 하는 이유는 메모리상 효율을 위해.
 1. clustering : MegaBlast, D2Cluster 등의 프로그램으로 유사한 서열들 모으기.
 1. assembly : [[Phrap]], [[CAP3]]등으로 모아진 서열들 조립하기

이 과정은 생물정보학적으로 다음의 해결해야할 과제들이 있다.
 1. 모든 [[EST]] pairs간에 대해 PairwiseAlignment 를 수행하므로 인한 TimeComplexity
 1. 소스의 다양성에서 오는 차이점들에 의한 [SNP]및 AlternativeSplicing에 대한 고려
 1. LargeScaleSequencing의 높은 에러율 및 insertions, deletions
 1. vector 및 linker sequences 에 의한 오염
 1. [[Genome]] project보다 낮은 overlapping에 의한 degree of identify

Different clustering/assembly precedures have been proposed with associated resulting [[Database]]
 * UniGene
 * TigrGeneIndices
 * [[STACK]]
 * TrEst 

관련정보
 * [[EBI]]의 [[http://bioinf.ibun.unal.edu.co/Course01/est_clustering/presentation/est_clustering.pdf|교육자료]]
 * [[http://cbit.snu.ac.kr/bac2003/workshop03/est_paper1.pdf|EST서열의 생물학적기능분류]]
 * [[ECGene]]
 * ExpressionProfileByEstClustering