[카테고리:] 단백질구조
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[Digital Crystallography] 50년 전 인류 최초의 단백질 구조가 16초 만에 부활하다: 미오글로빈(1MBN) 맵프리(Map-Free) 초정밀 증류 완결 리포트
1. 프롤로그: 생화학 교과서 1장의 주인공, 1973년 미오글로빈(1MBN)의 민낯 1958년 존 켄드루(John C. Kendrew) 경이 인류 최초로 3차원 분자 구조를 규명하여 1962년 노벨 화학상을 수상한 단백질, 향유고래 미오글로빈(Myoglobin). 모든 생화학 교과서의 단백질 입체 구조 단원 첫 페이지를 장식하는 역사적인 분자입니다. 그러나 1973년에 기탁된 고전 좌표 1MBN을 공식 구조 검증 도구인 Phenix MolProbity로 직접 측정해 보면…
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[Digital Crystallography] 실험 맵 없이도 가능한 고전 PDB의 부활: 10개 멀티 리간드·중금속·당사슬 복합체(1F88) 맵프리(Map-Free) 초정밀 재처리 실전기
1. 프롤로그: PDB 아카이브의 잊혀진 유산과 ‘Map-Free’의 가치 구조생물학의 황금기였던 1990년대부터 2000년대 초반까지 규명된 수많은 PDB 구조는 현대 신약개발과 생물학 연구의 핵심 자산입니다. 그러나 이 기념비적인 고전 구조들을 최신 CADD 가상 스크리닝(Virtual Screening)이나 분자동역학(MD) 시뮬레이션에 투입하려 할 때, 연구자들은 뜻밖의 기술적 장벽과 마주하게 됩니다. 실험 회절 데이터(Structure Factors)의 부재: 2000년대 초반 이전 등록된 구조 중…
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[Open Source] HanjariFold2: CosmicDistiller Engine Released! A Memory-Efficient AI Protein Structure Refinement Tool
Hello, Structural Biology & AI Community! Amidst the intense modeling rounds of CASP17 this week, I am thrilled to officially release HanjariFold2: CosmicDistiller Engine as an open-source software! CosmicDistiller is an ultra-fast, lightweight macromolecular refinement tool designed to clean up unphysical atom clashes and backbone geometry errors (Ramachandran outliers) commonly generated by state-of-the-art AI models…
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[구조생물학/계산화학] 단백질 구조의 한계를 넘다: ‘초정밀 하이브리드 리파인먼트’의 개념과 과학적 당위성
구조생물학의 발전으로 고해상도 X-ray 결정 구조나 Cryo-EM 데이터가 신약 개발과 분자역학 시뮬레이션의 핵심 인프라로 자리 잡았습니다. 그러나 수많은 연구자가 실험실에서 규명된 PDB(Protein Data Bank) 구조를 그대로 실전 시뮬레이션이나 가상 도킹(Virtual Screening)에 투입할 때 예기치 못한 장벽에 부딪히곤 합니다. 실험 구조가 가진 불가피한 미시적 한계 때문입니다. ProteinMaker™는 이러한 실험 구조의 가치를 훼손하지 않으면서도 계산과학적 활용도를 극대화하기…
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[구조생물학/계산화학] Pim1 카이네이스 복합체(4JX7)의 핵심 도메인 타깃 초정밀 하이브리드 리파인먼트 완결 리포트
단백질 카이네이스(Kinase) 도메인 연구에서 리간드-단백질 복합체 구조는 가상 스크리닝(Virtual Screening)과 분자역학 시뮬레이션의 핵심 인프라 데이터입니다. 실험 구조생물학 관점에서 결정(Crystal)을 안정적으로 성장시키기 위해 투입하는 기질 펩타이드 첨가제(Additive)나 N/C-말단 영역은 초기 구조 규명에 필수적인 요소입니다. 다만, 이후 이 구조를 유저들이 신약 개발 가상 도킹이나 분자역학 시뮬레이션 등 실전 가상 실험에 곧바로 활용할 때는 가장 중요한 약물 결합…
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[Bioinformatics] 결함을 넘어 무결점으로: 15년 전 X-ray 구조의 한계를 치유하는 하이브리드 리파인먼트 파이프라인(HanJariFold V36) 가동기
과거와 현재를 잇는 구조생물학 리파인먼트(Refinement) 여정의 위대한 마침표를 공유합니다. 이번 타깃은 15년 전인 2010년 결정학 데이터 발표 당시, 실험적 한계와 극심한 격자 내 응력(Lattice Stress)으로 인해 온통 찌그러지고 기하학적 모순이 가득했던 거대 복합체 단백질 Human Transglutaminase 2 (PDB ID: 3LY6)입니다. 이 아쉬운 유산을 2026년 현재, 직접 개발한 하이브리드 물리 엔진 파이프라인 HanJariFold V36 Cosmic Continuum…
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[Bioinformatics] 완벽을 넘어 정점으로: Top-tier X-ray 구조를 더 완벽하게 깎아내는 하이브리드 리파인먼트 파이프라인(HanJariFold V38.1) 가동기
안녕하세요. 구조생물학 및 계산화학을 연구하는 블로그입니다. 단백질 구조 정밀화(Structure Refinement) 파이프라인을 테스트할 때, 흔히 수행하는 벤치마크는 품질이 다소 떨어지는 모델(MolProbity 스코어 2.5~3.0 이상)을 정상 범주로 돌려놓는 예시입니다. 하지만 “이미 정점(Top-tier)에 도달해 있는 초고해상도 실험 구조를 가져와서, 실험 데이터 없이 물리 엔진의 힘만으로 미세한 스트레스까지 더 정밀하게 깎아낼 수 있을까?”라는 질문을 던진다면 어떨까요? 오늘은 자체 개발한…
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Digital Crystallography: AI 시대의 실험 독립적 구조생물학을 위한 제안
단백질 구조 연구는 오랫동안 실험 구조를 중심으로 발전해왔다. X-ray crystallography, cryo-EM, NMR은 구조생물학의 핵심 기반이며, 지금도 가장 강력한 구조 정보의 원천이다. 그러나 최근 AI 기반 구조 예측 기술의 발전은 새로운 질문을 만든다. “실험 데이터 없이도, 연구 활용 가능한 수준의 구조를 만들 수 있는가?” 나는 이 방향성을 설명하기 위해 Digital Crystallography라는 개념을 제안한다. What is Digital…
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디지털 결정학(Digital Crystallography), 구조생물학의 임계점을 넘어 새로운 지평을 열다
구조생물학은 인류가 생명의 비밀을 분자 수준에서 들여다볼 수 있게 해준 가장 강력한 창이었습니다. X-ray 결정학부터 초저온 전자현미경(Cryo-EM), 그리고 최근 전 세계를 뒤흔든 대형 AI 예측 모델(AlphaFold, Boltz 등)에 이르기까지 우리는 수많은 단백질의 3차원 청사진을 빠른 속도로 손에 넣고 있습니다. 하지만 우리가 마주한 가상 공간의 진실은 여전히 미시적 한계를 안고 있습니다. 실험 구조는 거친 노이즈와 결정화…