[카테고리:] 단백질구조
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MST 데이터 분석, 아직도 엑셀로 씨름하시나요? 논문급 Kd 피팅 스크립트 무료 공개
실험실에서 MST(MicroScale Thermophoresis) 장비를 써보신 분들은 공감하실 겁니다. 장비가 주는 원본 데이터는 훌륭하지만, 이를 논문에 쓸 수준으로 정리하는 과정은 결코 만만치 않습니다. “여러 번 반복 실험한 데이터를 어떻게 하나로 합쳐서 보여주지?” “이상치(Outlier) 하나 때문에 피팅이 꼬이는데, 이걸 객관적으로 제거할 방법은 없나?” “통계적으로 엄밀하게 ANOVA나 Bonferroni correction을 적용해야 하는데…” 이런 고민들을 해결하기 위해 제가 직접 개발하여…
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[Bioinformatics] PyMOL을 활용한 소분자 화합물(Ligand) 구조 중첩 및 분석 가이드
단백질-리간드 복합체 연구에서 여러 유도체의 결합 모드를 비교할 때, 구조 중첩(Superposition)은 필수적인 과정입니다. 흔히 사용하는 ssm 명령어는 단백질 2차 구조 정렬에 최적화되어 있으므로, 소분자 화합물을 정교하게 겹치기 위해서는 리간드 특성에 맞는 별도의 방법이 필요합니다. 1. PyMOL 리간드 정렬 방법 (Structural Alignment) PDB 형식으로 생성된 화합물 모델들을 PyMOL에 불러온 뒤, 공통된 화학적 골격(Core Scaffold)을 기준으로 정렬하면…
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[Bioinformatics] SMILES 구조식을 3D PDB 모델로 변환 및 화합물 분석 가이드
단백질-리간드 복합체 구조 분석이나 분자 동역학(MD) 시뮬레이션을 수행할 때, 2차원 문자열인 SMILES를 정확한 3차원 좌표를 가진 PDB 파일로 변환하는 것은 필수적인 첫 단계입니다. 연구 효율을 높여줄 수 있는 주요 방법론과 화합물 식별 도구들을 정리합니다. 1. SMILES를 3D PDB로 변환하는 3가지 방법 SMILES는 원자들의 연결 정보만을 담고 있는 2차원 데이터이므로, 시뮬레이션에 활용하기 위해서는 3차원 좌표 생성(Conformer…