• Macromolecular Research
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• v.14 no.6
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• pp.654-658
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• 2006

Recent developments in equations of state for molecular fluids have demonstrated the feasibility of using the hard-sphere equation to describe the effects of repulsive forces in simple fluids. By including a suitable term for attractive forces, most conveniently a uniform background potential, the properties of bio-macromolecular interaction can be roughly calculated. However, the choice of the potential used in perturbed hard-sphere chain (PHSC) theory for describing the attractions between macromolecules is rather complicated. For hard-sphere chains, the prediction accuracy from each model strongly depends on the choice of potential function.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.64-66
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• 2006

본 논문에서는 생물학적 실험에 의해 추출된 이종의 단백질 콤플렉스를 통해 대상 종의 콤플렉스를 단백질 상호적용 네트워크에서 예측할 수 있는 방법을 제안한다. 이 예측은 먼저 이종사이에 단백질의 비교를 통해 상동성을 색인한 다음, 이 상동성을 이용하여 이종의 콤플렉스를 대상 종으로 변형하고 그 형태를 단백질 상호작용 네트워크에서 탐색하는 과정으로 수행된다. Swiss-Prot 데이터 베이스의 단백질들을 대상으로 상동성 색인을 색인하였으며, 콤플렉스 형태를 분석하기 위해 DIP의 단백질 상호작용 네트워크를 이용하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.21 no.1
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• pp.115-123
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• 2016

In this study, we collect various side effect pairs which are appeared frequently at many drugs, and select side effect pairs that have higher severity. For every selected side effect pair, we extract common genetic networks which are shared by side effects' genes and drugs' target genes based on PPI(Protein-Protein Interaction) network. For this work, firstly, we gather drug related data, side effect data and PPI data. Secondly, for extracting common genetic network, we find shortest paths between drug target genes and side effect genes based on PPI network, and integrate these shortest paths. Thirdly, we develop a classification model which uses this common genetic network as a classifier. We calculate similarity score between the common genetic network and genetic network of a drug for classifying the drug. Lastly, we validate our classification model by means of AUC(Area Under the Curve) value.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.283-284
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• 2021

최근 SARS-CoV-2 백신들의 예방접종이 진행됨에 따라 코로나 19 팬데믹의 종결이 예상되고 있다. 하지만 계속해서 출현 중인 변종 바이러스들은 팬데믹 종결의 위험요소로 남아있다. 본 논문에서는 사전학습된 단백질 BERT와 단백질-단백질 상호작용 모델을 활용한 SARS-CoV-2 스파이크 단백질의 변이 예측 분석 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기술은 변이 단백질 서열의 예측과 변이 단백질과 human ACE2 수용체의 친화도에 따른 자연선택으로 이루어진다. 이를 통해 시간이 지나며 나타날 수 있는 변종 바이러스들을 시뮬레이션 할 수 있어 변종 바이러스들의 해결에 기여할 것으로 기대된다.

• Genomics & Informatics
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• v.19 no.4
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• pp.46.1-46.11
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• 2021

Moringa oleifera is nowadays raising as the most preferred medicinal plant, as every part of the moringa plant has potential bioactive compounds which can be used as herbal medicines. Some bioactive compounds of M. oleifera possess potential anti-cancer properties which interact with the apoptosis protein p53 in cancer cell lines of oral squamous cell carcinoma. This research work focuses on the interaction among the selected bioactive compounds derived from M. oleifera with targeted apoptosis protein p53 from the apoptosis pathway to check whether the bioactive compound will induce apoptosis after the mutation in p53. To check the toxicity and drug-likeness of the selected bioactive compound derived from M. oleifera based on Lipinski's Rule of Five. Detailed analysis of the 3D structure of apoptosis protein p53. To analyze protein's active site by CASTp 3.0 server. Molecular docking and binding affinity were analyzed between protein p53 with selected bioactive compounds in order to find the most potential inhibitor against the target. This study shows the docking between the potential bioactive compounds with targeted apoptosis protein p53. Quercetin was the most potential bioactive compound whereas kaempferol shows poor affinity towards the targeted p53 protein in the apoptosis pathway. Thus, the objective of this research can provide an insight prediction towards M. oleifera derived bioactive compounds and target apoptosis protein p53 in the structural analysis for compound isolation and in-vivo experiments on the cancer cell line.

• The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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• v.28 no.1
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• pp.59-72
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• 2024

To investigate the mechanism of Wenshen Xuanbi Decoction (WSXB) in treating osteoarthritis (OA) via network pharmacology, bioinformatics analysis, and experimental verification. The active components and prediction targets of WSXB were obtained from the TCMSP database and Swiss Target Prediction website, respectively. OA-related genes were retrieved from GeneCards and OMIM databases. Protein-protein interaction and functional enrichment analyses were performed, resulting in the construction of the Herb-Component-Target network. In addition, differential genes of OA were obtained from the GEO database to verify the potential mechanism of WSXB in OA treatment. Subsequently, potential active components were subjected to molecular verification with the hub targets. Finally, we selected the most crucial hub targets and pathways for experimental verification in vitro. The active components in the study included quercetin, linolenic acid, methyl linoleate, isobergapten, and beta-sitosterol. AKT1, tumor necrosis factor (TNF), interleukin (IL)-6, GAPDH, and CTNNB1 were identified as the most crucial hub targets. Molecular docking revealed that the active components and hub targets exhibited strong binding energy. Experimental verification demonstrated that the mRNA and protein expression levels of IL-6, IL-17, and TNF in the WSXB group were lower than those in the KOA group (p < 0.05). WSXB exhibits a chondroprotective effect on OA and delays disease progression. The mechanism is potentially related to the suppression of IL-17 and TNF signaling pathways and the down-regulation of IL-6.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• v.21 no.5
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• pp.677-684
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• 2008

Accurate estimation of dry matter intake (DMI) is a prerequisite to meet animal performance targets without penalizing animal health and the environment. The objective of the current study was to evaluate some of the existing models in order to predict DMI when lactating dairy cows were offered a total mixed ration containing a high level of concentrates and locally produced agricultural by-products. Six popular models were chosen for DMI prediction (Brown et al., 1977; Rayburn and Fox, 1993; Agriculture Forestry and Fisheries Research Council Secretariat, 1999; National Research Council (NRC), 2001; Cornell Net Carbohydrate and Protein System (CNCPS), Fox et al., 2003; Fuentes-Pila et al., 2003). Databases for DMI comparison were constructed from two different sources: i) 12 commercial farm investigations and ii) a controlled dairy cow experiment. The model evaluation was performed using two different methods: i) linear regression analysis and ii) mean square error prediction analysis. In the commercial farm investigation, DMI predicted by Fuentes-Pila et al. (2003) was the most accurate when compared with the actual mean DMI, whilst the CNCPS prediction showed larger mean bias (difference between mean predicted and mean observed values). Similar results were observed in the controlled dairy cow experiment where the mean bias by Fuentes-Pila et al. (2003) was the smallest of all six chosen models. The more accurate prediction by Fuentes-Pila et al. (2003) could be attributed to the inclusion of dietary factors, particularly fiber as these factors were not considered in some models (i.e. NRC, 2001; CNCPS (Fox et al., 2003)). Linear regression analysis had little meaningful biological significance when evaluating models for prediction of DMI in this study. Further research is required to improve the accuracy of the models, and may recommend more mechanistic approaches to investigate feedstuffs (common to the Asian region), animal genotype, environmental conditions and their interaction, as the majority of the models employed are based on empirical approaches.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2004.11a
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• pp.86-100
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• 2004

계산을 통한 단백질 상호작용 예측 기법의 중요성이 제기되면서 많은 단백질 상호 작용 예측 기법이 제안되고 있다. 하지만 이러한 기법들이 일반 사용자가 손쉽게 사용할 수 있는 서비스 형태로 제공되고 있는 경우는 드물다. 본 논문에서는 현재까지 알려진 단백질 상호작용 예측 기법 중 예측 기법의 완성도가 높고 상대적으로 예측 정확도가 높은 것으로 알려진 도메인 조합 기반 단백질 상호 작용 예측 기법을 PreSPI(Prediction System for Protein Interaction)라는 서비스 시스템으로 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템이 제공하는 기능은 크게 도메인 조합 기반 단백질 상호 작용 예측 기법을 서비스 형태로 만들어 제공하는 기능으로 입력 단백질 쌍에 대한 상호작용 예측이 중심이 된 핵심기능과, 핵심 기능으로부터 파생되는 기능인 부가 기능, 그리고 주어진 단백질에 대한 도메인 정보검색 기능과 같이 단백질 상호작용에 관하여 연구하는 연구자에게 도움이 되는 일반적인 기능으로 구성되어 있다. 계산을 통해 단백질 상호 작용을 예측하는 시스템은 대규모계산이 요구되는 경우가 많아 좋은 성능을 갖추는 것이 중요하다. 본 논문에서 구현된 PreSPI 시스템은 서비스에 따라 적절히 그 처리를 병렬화 함으로써 시스템의 성능 향상을 도모하였고, PreSPI 가 제공하는 기능을 웹 서비스 API 로 Deploy 하여 시스템의 개방성을 지원하고 있다. 또한 인터넷 환경에서 변화되는 단백질 상호 작용 및 도메인에 관한 정보를 유연하게 반영할 수 있도록 시스템을 계층 구조로 설계하였다. 본 논문에서는 PreSPI 가 제공하는 몇 가지 대표적인 서비스에 관하여 사용자 인터페이스를 중심으로 상술함으로써 초기 PreSPI 사용자가 PreSPI 가 제공하는 서비스를 이해하고 사용하는 데에도 도움이 되도록 하였다.있어서 자각증상, 타각소견(他覺所見)과 함께 이상(異常)은 확인되지 않았으며 부작용도 없었다. 이상의 결과로부터, ‘펩타이드 음료’는 경증고혈압 혹은 경계역고혈압자(境界域高血壓者)의 혈압을, 자각증상 및 혈액${\cdot}$뇨검사에도 전혀 영향을 미치지 않고 저하시킨다고 결론지었다.이병엽을 염색하여 흰가루 병균의 균사생장과 포자형성 등을 관찰한 결과 균사가 용균되는 것을 볼 수 있었으며, 균사의 용균정도와 분생포자형성 억제 정도는 병 방제효과와 일치하는 경향을 보였다.을 의미한다. IV형은 가장 후기에 포획된 유체포유물이며, 광산 주변에 분포하는 석회암체 등의 변성퇴적암류로부터 $CO_{2}$ 성분과 다양한 성분의 유체가 공급되어 생성된 것으로 여겨진다. 정동이 발달하고 있지 않으며, 백운모를 함유하고 있는 대유페그마타이트는 변성작용에 의한 부분용융에 의해 형성된 멜트에서 결정화되었으며, 상당히 높은 압력의 환경에서 대유페그마타이트의 결정화작용 과정에서 용리한 유체의 성분이 전기석에 포획되어 있다. 이때 용리된 유체는 다양한 성분을 지니고 있었으며, 매우 낮은 공융온도와 다양한 딸결정은 포유물 내에 NaCl, KCl 이외에 적어도 $CaCl_{2},\;MgCl_{2}$와 같은 성분을 포함하고 있음을 지시한다. 유체의 용리는 적어도 $2.7{\sim}5.3$ kbar 이상의 압력과 $230{\sim}328^{\circ}C$ 이상의 온도에서 시작되었다.없었다. 결론적으로 일부 한방제와 생약제제는 육계에서 항생제를 대체하여 사용이 가능하며 특히 혈액의 성분에 유의한 영향을 미치는 것으로 사료된다. 실증연구가 필요할 것으로 사료된다.trip과 Sof-Lex disc로 얻어진 표면은 레진전색제의 사용으로 표면조도의 개선

• Journal of the Korean Magnetic Resonance Society
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• v.12 no.2
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• pp.65-73
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• 2008

HP1298 (Swiss-Prot ID ; P65108) is an 72-residue protein from Helicobacter pylori strain 26695. The function of HP1298 was identified as Translation initiation factor IF-l based on sequence homology, and HP1298 is included in IF-l family. Here, we report the sequence-specific backbone resonance assignments of HP1298. About 97% of all the $^{1}HN$, $^{15}N$, $^{13}C{\alpha}$, $^{13}C{\beta}$, and $^{13}CO$ resonances could be assigned unambiguously. We could predict the secondary structure of HP1298, by analyzing the deviation of the $^{13}C{\alpha}$ and $^{13}C{\beta}$ shemical shifts from their respective random coil values. Secondary structure prediction shows that HP1298 consists of six $\beta$-strands. This study is a prerequisite for determining the solution structure of HP1298 and investigating the structure-function relationship of HP1298. Assigned chemical shift can be used for the study on interaction between HP1298 and other Helicobacter pylori proteins.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2005.09a
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• pp.243-248
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• 2005

도메인 조합에 기반한 단백질 상호작용 예측 기법은 효모와 같은 특정 종에 대하여 우수한예측 정확도를 보이는 것으로 알려졌으나, 인간과 같은 고등 생명체의 단백질에 대한 상호작용 예측을 수행하기 위하여는 여러종에 대한 기법의 적절성검증과 최적의 학습집단 구성 방안에 대한 연구가 선행되어야 한다. 본 논문에서는, 초파리 단백질을 이용한 예측 정확도 검증으로 도메인 조합 기법의 일반화 가능성을 타진 하고 이종간의 상호작용 예측실험 및 정확도 검증을 통하여 비교적 연구가 덜 되어진 종의 단백질 상호작용 예측을 위한 학습집단 구성 방법에 대하여 기술한다. 초파리 실험에서는 10351개의 상호작용이 있는 단백질 쌍 가운데, 80%와 20%를 각각 학습집단 및 실험집단으로 사용하였으며, 상호작용이 없는단백질 쌍의 학습집단은 1배에서 5배까지 변화시키면서 예측 정확도를 관찰하였다. 이 결과77.58%의 민감도와 92.61%의 특이도를 확인하였다. 이종간의 상호작용 예측 실험은 효모, 초파리, 효모, 초파리에 해당하는 학습집단 각각을 바탕으로 Human, Mouse, E. coli, C. elegans 등의 단백질 상호작용 예측을 수행하였다. 실험 곁과 학습집단의 도메인이 실험집단의 도메인과 많이 겹칠수록 높은 정확도를 보여주었으며, 도메인 집단간의 유사도를 나타내기 위해 고안한 Domain Overlapping Rate(DOR) 는 상호작용 예측 정확도의 중요한 요소임을 찾아내었다.