• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.57-64
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• 2009

단백질 구조 비교는 각 단백질에 존재하는 수많은 원자들을 처리해야 하므로 많은 컴퓨팅 자원을 요구하는 작업이다. 이러한 작업을 처리하기 위한 접근법으로써 그리드 환경에서 시간 소모가 큰 계산 작업을 분산 처리하는 것이 널리 사용되어 왔다. 그러나 이러한 그리드 환경을 통제하는 것은 비전문가들에게 쉽지 않을 수 있다. 본 논문에서는 비전문가들도 쉽게 그리드 환경을 통제할 수 있는 JXTA 기반의 단백질 구조 비교 시스템을 제안한다. 쿼리 단백질과 비슷한 단백질들을 찾기 위해 사전처리 단계 와 인식단계로 구성된 기하학적 해싱 알고리즘이 사용되었다. 실험 결과에 의하면 주어진 쿼리 단백질 구조와 일치하는 단백질 구조를 시스템이 정확히 찾고 또한 제안된 시스템은 쉽게 단백질 다킹 문제를 해결하도록 확장될 수도 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 비전문가들, 특히 생물학이나 화학을 전공하는 대학생들처럼 일반적으로 분산 시스템에 대한 숙련된 지식이 없는 사용자들에게 도움이 되리라 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.595-597
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• 2001

오늘날 인간 유전체 프로젝트(Human Genome Project)의 완성은 인간의 모든 유전자 서열정보를 제공하게 되었으며, 이러한 데이터를 바탕으로 생명현상과 관련된 산업 및 연구가 각광받게 되었다. 특히 생명체의 특정 기능을 파악하기 위한 단백질 3차 구조에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 단백질 3차 구조를 추상적으로 기술 할 수 있는 표현기법을 기술한다. 제안된 표현기법은 단백질 2차 구조요소($\alpha$-나선구조와 $\beta$-병풍구조)를 이용하여 인접한 구성요소간의 접힘(folding)에 대한 관계를 기술하여 추상적인 단백질 3차 구조를 표현한다. 제안된 표현기법으로 기술된 추상적 단백질 3차 구조 표현은 단백질 구조에 대한 보다 빠른 이해와 다른 단백질 구조와 비교될 수 있는 장점을 지닌다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권3호
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• pp.153-158
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• 2009

구조적 생물 정보학 분야는 단백질의 3차원 구조를 대상으로 단백질을 연구하는 분야이며, 구조적생물 정보학의 중요한 분야 중의 하나는 단백질 3차원 구조 가시화이다. 단백질의 3차원 구조를 규명하는 장비의 발달로, 규명되는 단백질의 크기와 개수가 증가함에 따라, 고성능의 단백질 가시화 시스템의 필요성도 크게 증가하였으나, 기존의 단백질 구조 가시화 시스템은 3차원 그래픽 하드웨어에 최적화 되지 못하여, 거대 단백질의 가시화에 충분한 성능을 가지지 못하였다. 본 논문에서 제안하는 단백질 3차원 구조 가시화 시스템은 거대 단백질의 가시화 하기 위하여, 3차원 그래픽 하드웨어의 최적화 기법중의 하나인 기하 인스턴싱 기법을 사용하여 빠르게 거대 단백질을 렌더링 한다. 성능 실험에서 7종의 다른 크기의 단백질을 대상으로, 4가지 가시화 방법에 대하여, 제안하는 시스템과 기존의 시스템과의 단백질 렌더링 성능 비교 실험을 하여, 대부분의 경우 우수한 성능을 보였다.

• 대한바이러스학회지
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• 제26권1호
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• pp.107-114
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• 1996

본 연구는 인간면역결핍바이러스의 입자를 비이온성 계면활성제로 처리할 때 바이러스 입자구조에서 분리되어 방출되는 바이러스 구조단백질들의 분포를 sucrose gradient로 분석하여, 바이러스 입자를 구성하는 바이러스 구조단백질과 바이러스입자의 생물리학적 특성을 연구하였다. 바이러스입자들을 0.16% NP40 (Nonidet P-40)으로 처리할 때, 바이러스 capsid 단백질과 바이러스 막 단백질 (membrance protein)들은 다른 바이러스 구성성분들과 잘 분리되었다. 계면활성제처리에서 방출되지 않은 구성 성분들은 matrix 단백질, nucleocapsid 단백질, reverse transcriptase, integrase 및 바이러스 RNA genome로써, 이들은 subviral 구조를 형성한다. 이러한 결과는 상대적으로 다른 바이러스들의 capsid 단백질과 면역 결핍 바이러스의 capsid 단백질 (p24)를 비교할 때, 면역결핍바이러스의 capsid 단백질은 바이러스핵을 형성할 때, capsid 단백질 사이의 결합력이 매우 약한 것으로 추정된다. 또한 바이러스 조절단백질의 하나인 vpr 단백질을 함유하는 바이러스입자를 NP40 처리하여 분석하였을 때, vpr 단백질은 subviral 구조에 존재하는 것으로 나타났다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제6회(2017년)
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• pp.95-99
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• 2017

Protein contact map은 단백질 삼차구조에 대한 정보를 이차원의 이미지로 표현하는 방법의 하나로, 비교적 간략하지만 단백질 구조에 대한 핵심적 정보를 함축하고 있다. 이러한 단백질 구조를 바탕으로 단백질의 internal energy, solvation free energy, free energy 와 같은 열역학 함수를 도출할 수 있다. 본 연구에서는 이미지 인식에 대한 머신러닝 기법을 사용하여 단백질 구조를 함축하는 단백질의 contact map으로부터 단백질의 열역학적 함수를 예측하는 연구를 진행하였다. 단백질의 main-chain 간의 contact map, side-chain 간의 contact map, main-chain과 side-chain 간의 contact map 들로부터 단백질의 여러 가지 열역학적 함수를 예측하고자 했으며 최종적으로 Convolution Neural Network (CNN) 기법을 사용하여 단백질의 free energy를 ~18 kcal/mol의 범위에서 예측 가능함을 보였다. 본 연구를 바탕으로 단백질의 contact map과 열역학 함수 사이의 상관관계가 있으며, 머신러닝 기법을 사용하여 단백질 contact map으로부터 열역학적 함수를 예측하는 것이 가능함을 보였다.

• 식품기술
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• 제15권2호
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• pp.3-24
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• 2002

펩타이드와 단백질은 전사, 번역, 후번역 단계에 걸친 모든 생물학적 반응을 조절한다. 그러나 분자수준에서 구조와 기능에 대한 우리의 이해는 초보적인 수준이다. 구조와 기능의 연관성에 대한 문제는 펩타이드와 단백질 자체에 대한 것과는 좀 다르다는 것을 명확히 할 필요가 있다. Multidomain을 갖는 단백질은 작고 통합적이며, 구조적으로 제한된 부분으로 쪼개는 것은 천연 단백질의 활성을 모방하여 저분자의 nonpeptide를 설계하는데 있어서 주요한 일이다. 결정적인 역할을 수행하는 domain을 모방하는 것은 특이성과 치료 효과에 있어서 자연적으로 얻어지는 단백질 물질과 비교하여 이로운 특성을 갖을 수 있고 분자 인지 분야에 관한 연구에 유용한 단서를 제공한다(Chen etal., 1992). 한편 펩타이드는 환경에 의해 구조가 심하게 영향을 받아 특성이 쉽게 변한다(Marshall et al., 1978). 수용액 내에서 이러한 구조적 유동성 때문에 그들이 결합할 수용체나 생리활성을 띄는 구조를 결정하는 것은 어렵고 복잡한 일이다(Fauchre,1987; Hruby, 1987). 구조를 한정하면 이러한 결정을 매우 쉽게 할 수 있다(Hrubyet al., 1987). 단백질 모방학은 분자지각 연구에 강력한 수단이며, 복잡한 단백질과 펩타이드의 구조-기능관계를 탐구하고 분석하는데 독특한 방법이다. 이 장에서는 매우넓고 빠르게 확장되고 있는 Peptidomimetic연구를 간략히 소개하고 있다. 단 본문은 기술 범위를 N-Methylated 아미노산과 스테로이드 등으로 제한하여 소개한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.55-58
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• 2005

단백질 구조로부터 단백질사이의 기능관계를 유추하는 일은 생명정보학에 있어서 중요한 연구과제이다. 여기서, 단백질 1차 구조로부터 단백질 기능관계의 예측이 용이한 진화적으로 가까운 종간에는, 아미노산 서열을 비교하여 결과를 획득하고, 진화적으로 먼 종간에는 단백질 3차 구조 및 표면구조를 종합적으로 활용함으로써, 단백질간의 기능관계를 보다 효율적이고 정확하게 예측할 수 있음을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권5호
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• pp.359-366
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• 2009

구조적 생물 정보학 분야는 단백질의 3차원 구조를 대상으로 단백질을 연구하는 분야이며, 본 논문에서는 구조적 생물 정보학 분야의 핵심 연구 주제중의 하나인 Flexible 단백질 구조 정렬에 관한 새로운 알고리즘을 제시한다. Flexible 단백질 구조 정렬을 위하여, 단백질의 3차원 구조의 지역적인 유사성을 이용하여 두 단백질의 유사한 부분 구조를 추출해 내고, 이 추출된 유사 구조간에 연결 가능성을 검색하여 정렬이 가능한 모든 유사 구조를 찾고, 이 유사 구조에 꺽임점을 도입하여 Flexible 단백질 구조 정렬을 수행하였다. 이 과정에서 단백질의 지역적 유사성을 정확히 비교하기 위하여 RDA를 이용한 방법을 제안하였고, Flexible 단백질 구조 정렬시 신뢰성 있는 꺽임점 위치 선정 방법과 그래프를 이용한 최적화 방법을 제안하였다. 성능 평가를 위하여 다양한 방법으로 Flexible 단백질 구조 정렬의 성능 평가를 수행하였고, 기존의 방법인 DALI, CE, FATCAT 보다 성능의 우수함을 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.82-84
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• 2003

생물학 데이터베이스의 크기가 점점 증가함에 따라 데이터베이스를 사용하여 서열을 정렬할 경우 많은 처리시간이 필요하게 되었다. 단백질 이차구조예측 시스템에서 단백질 서열 데이터베이스를 이용해 사용자의 서열들을 정렬하는 부분에서도 많은 처리 시간을 요구한다. 본 논문에서는 단백질 데이터베이스를 비슷한 크기로 나눠 여러 노드에서 서열 정렬을 분산 처리하여 처리율을 높이고자 했다. 또한, ClustalW에서 서열들의 관계에 따라 다양한 BLOSUM을 사용하여 정렬의 정확도를 높이는 휴리스틱 전략을 적용하기 위해 기존의 데이터베이스를 클러스터링 하였다. 클러스터링된 데이터베이스의 대표서열과 사용자 서열의 거리를 비교하여 적합한 BLOSUM을 선택하여 보다 정확한 서열 정렬을 통해 단백질 이차구조예측의 정확도를 높이게 될 것이다. 본 논문에서는 대용량의 단백질 데이터베이스를 여러 노드를 사용하여 병렬 클러스터링하여 이를 이차구조예측 시스템에 적용하여 처리율과 정확도를 높이고자 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.728-733
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• 2018

단백질을 구성하는 아미노산의 서열 정보만으로 단백질 이차 구조를 예측하기 위하여 심층 학습이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 단백질 이차 구조를 예측하기 위하여 다양한 구조의 합성곱 신경망의 성능을 비교하였다. 단백질 이차 구조의 예측에 적합한 신경망의 층의 깊이를 알아내기 위하여 층의 개수에 따른 성능을 조사하였다. 또한 이미지 분류 분야의 많은 방법들이 기반 하는 GoogLeNet과 ResNet의 구조를 적용하였는데, 이러한 방법은 입력 자료에서 다양한 특성을 추출하거나, 깊은 층을 사용하여도 학습과정에서 그래디언트 전달을 원활하게 한다. 합성곱 신경망의 여러 구조를 단백질 자료의 특성에 적합하게 변경하여 성능을 향상시켰다.