안녕하세요!
구조 예측 대회 CASP17이 한창 진행 중인 이번 주, 인공지능 단백질 구조 예측의 고질적인 기하학적 에러를 완벽하게 정제하고, 초고속으로 수화층을 형성해 주는 경량화 구조 정밀화(Refinement) 소프트웨어 HanjariFold2: CosmicDistiller Engine을 오픈소스로 전격 공개합니다!
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GitHub 저장소 바로가기: https://github.com/bghan2024/HanjariFold-endgame
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라이선스: Apache License 2.0 (학술 및 상업적 이용 전면 허용, 출처 인용 필수)
💡 왜 CosmicDistiller인가? (개발 배경)
AlphaFold3를 비롯한 최첨단 AI 모델들이 단백질 구조 예측의 신기원을 열었지만, 물리적 제약 조건을 완벽히 학습하지 못해 국소적인 원자 충돌(Clash)이나 주쇄 뒤틀림 에러(Ramachandran Outliers)를 빈번히 뱉어냅니다. 게다가 AI 모델들은 대개 수화물(Water)이 없는 ‘Dry’ 상태로 구조를 제공합니다.
기존의 정밀화 툴들은 이를 해결하기 위해 무거운 분자 동역학(MD) 환경을 요구하거나, 조금만 분자 크기가 커져도 메모리 아웃(OOM, Out of Memory)으로 서버가 다운되곤 했습니다.
CosmicDistiller는 이 문제를 단 100줄 안팎의 우아하고 정교한 파이썬 아키텍처로 완벽하게 해결했습니다.
✨ 핵심 기능 (Key Features)
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대형 구조 최적화 (No More OOM!) 4.5Å 단위의 절묘한 3D Grid 바운딩 박스 제어 알고리즘을 도입하여, 일반 연구실 데스크톱 환경에서도 리보솜(Ribosome)이나 바이러스 캡시드 같은 초거대 분자 복합체를 단 수 ***초 만에 메모리 다운 없이 처리합니다.
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압도적인 품질 개선 (실전 데이터 증명) AI 원본 모델의 기하학적 왜곡을 완벽히 청소합니다. 실전 테스트 결과, 주쇄 뒤틀림 에러(Ramachandran Outliers)를 0.00%로 지워버리며, 최고 등급 구조 규격인 MolProbity Score 1.X 대(1.XÅ 초고해상도 실험 구조 수준)로 데이터를 맑게 증류(Distill)해 냅니다.
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초고호환성 파일 포맷 융합 기존 PDB 규격과 차세대 데이터 포맷(mmCIF)을 유연하게 흡수하여 무결점 mmCIF 데이터 모델로 인스턴스화합니다. 파일 형식이 꼬여 연구가 막히던 워크플로우를 매끄럽게 연결합니다.
🚀 초등학생도 따라 하는 3스텝 사용법
구조 생물학실이라면 기본적으로 구축되어 있는 Phenix 환경 하나만 있으면 즉시 구동됩니다. 복잡한 버전 충돌(Dependency Hell)이 없습니다.
1단계: Phenix 환경 깨우기
터미널 창을 켜고 아래 명령어를 입력해 환경 변수를 로드합니다.
Bash
source /home/hanjari/phenix-2.0-5936/phenix_env.sh
# (※ 본인의 Phenix 설치 경로에 맞게 주소를 변경해 주세요!)
2단계: 엔진 가동하기
코드가 저장된 폴더에서 phenix.python과 함께 프로그램 이름, 고치고 싶은 단백질 파일 경로를 입력하고 엔터를 누릅니다.
Bash
phenix.python HanjariFold2_CosmicDistiller.py 내단백질구조.cif
3단계: 결과 확인하기
가동 즉시 HF2_DISTILLER_오늘날짜_시간 폴더가 생성되며, 그 안에 완벽하게 증류된 무결점 구조 파일(distilled_final.cif)이 저장됩니다!
🚨 라이선스 및 필수 인용(Citation) 안내
본 프로젝트는 Apache License 2.0 조건으로 배포되므로 상업적·학술적 이용, 코드 변형이 완벽하게 자유롭습니다. 특히, 상업적 목적으로 활용 시 아래의 인용 규정만 준수한다면 본인의 독자적인 소스코드를 외부에 의무적으로 공개할 필요가 전혀 없습니다 (No Code-Open Duty).
단, 본 도구를 파이프라인에 도입하여 연구, 논문 발표, 특허 출원, 신약 물질 상용화를 진행할 경우 아래의 공식 출처 인용(Citation)은 필수 의무 조건입니다.
📝 인용 가이드라인
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공식 논문 출판 전 (현재):
CosmicDistiller Engine, HanjariFold Authors (2026), GitHub Repository: https://github.com/bghan2024/HanjariFold-endgame
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공식 논문 출판 후 (권장):
Hanjari, et al. (2026). “Memory-Efficient Continuum Hydration for Ultra-Large Macromolecular Refinement.” Journal of Molecular Biology (or CASP17 Proceedings).
👩💻 개발자 정보 (Developer Info)
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Author: Han Byeong-gu (한병구)
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Email: hanbyeonggu@gmail.com
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GitHub: bghan2024/HanjariFold-endgame
지금 바로 깃허브에 방문하셔서 코드를 확인하시고, 유용하셨다면 Star(⭐) 한 번씩 꾹 눌러주세요! 오픈소스 커뮤니티의 발전과 구조생물학 연구의 혁신을 위해 앞으로도 계속 기여하겠습니다. 감사합니다.
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