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[카테고리:] 단백질 정제 전략

  • [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…

  • [오픈소스 발표] 초거대 리보솜도 OOM 없이 깎는 AI 단백질 구조 증류 엔진, HanjariFold2: CosmicDistiller 대공개!

    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! GitHub 저장소 바로가기: https://github.com/bghan2024/HanjariFold-endgame 라이선스: Apache License 2.0 (학술 및 상업적 이용 전면 허용, 출처 인용 필수) 💡 왜 CosmicDistiller인가? (개발 배경)…

  • 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…

  • 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…

  • 구조 생물학의 임계점을 넘다: MolProbity 0.50 & Rama Z-score 0.55 달성 리포트

    단백질 구조 리파인먼트(Refinement)의 세계에서 “어디까지 정밀해질 수 있는가?”라는 질문에 답은 대개 통계적 한계선에 부딪히기 마련입니다. 하지만 최근 진행된 HanjariFold-Endgame 엔진의 테스트 결과는 그 한계선이 다시 쓰여야 함을 증명했습니다. 🧬 ZENITH V34: AI가 제안하고, 물리 법칙이 완성하다 이번 분석 대상은 약 242개의 잔기와 DNA 복합체(12 bp)로 구성된 시스템이었습니다. 흥미로운 점은 초기 모델로 사용된 AI(Boltz) 생성 구조가…

  • [기술 혁신] 초거대 리보솜 복합체(4V9C)의 구조적 한계를 극복하다: HanjariFold-Endgame 리파인먼트 성공

    안녕하세요, ProteinMaker입니다. 오늘은 당사의 독자적인 분자 정밀화 엔진인 HanjariFold-Endgame을 활용하여, 구조 생물학계의 거대 타겟인 70S 리보솜(Ribosome) 복합체(PDB ID: 4V9C)를 세계 최고 수준의 정밀도로 최적화한 사례를 소개해 드립니다. 1. 배경: 리보솜, 30만 원자 데이터의 무게 2012년 Nature Structural & Molecular Biology에 발표된 리보솜 구조(4V9C)는 생명 현상의 핵심을 담고 있는 위대한 성과물입니다. 하지만 3.30 Å 해상도에서 규명된…

  • Official Launch of the HanjariFold Research Access Portal for High-Precision Structural Refinement

     We are pleased to announce the opening of our researcher-dedicated test server for HanjariFold, now accessible at hanjarifold.net. Following extensive internal benchmarking and rigorous validation, we have confirmed that our latest refinement engine delivers exceptional performance. By integrating our core philosophy of Cosmic Biomechanics with deterministic physical learning models, the engine consistently achieves high-percentile structural…

  • [HanjariFold 리포트] AF3를 넘어 물리적 실체로: GPCR Heterodimer의 100th Percentile 달성

    단백질 구조 예측의 시대를 연 AlphaFold3(AF3)는 놀라운 정확도를 보여주지만, 정밀한 신약 설계(Drug Discovery) 현장에서는 여전히 ‘물리적 노이즈’라는 숙제가 남아있습니다. 특히 구조적으로 복잡한 GPCR Heterodimer(AGTR1-APLNR) 모델에서는 원자 간의 충돌과 기하학적 왜곡이 더욱 두드러집니다. 본 포스팅에서는 HanjariFold ZENITH 엔진이 AF3의 초기 모델을 어떻게 ‘실행 가능한(Actionable) 고정밀 구조’로 변환시켰는지 그 팩트를 공개합니다. 1. 통계 데이터: “예측(Prediction)에서 실체(Reality)로” 가장…

  • [단백질 구조 정밀화] AF3 모델의 한계를 넘어서: hanjarifold를 통한 EGFR 구조의 물리적 무결성 완성

    최신 단백질 구조 예측 모델인 AlphaFold3(AF3)는 혁신적인 정확도를 보여주지만, 여전히 원자 수준의 미세한 steric clash(원자 간 충돌)나 기하학적 왜곡(Geometry outliers) 문제를 완벽히 해결하지 못하는 경우가 많습니다. 본 분석에서는 EGFR 구조를 대상으로 기본 AF3 모델과 이를 hanjarifold 엔진으로 정밀화(Refinement)한 모델의 MolProbity 데이터를 비교 검증하였습니다. 그 결과, hanjarifold가 단백질 구조의 물리적 타당성을 어디까지 끌어올릴 수 있는지 확인했습니다.…

  • “정제 후 농도가 0이라니…” 소중한 단백질과 시간을 지켜줄 EPRM Analyzer v2.4 공개

    단백질 정제 실험을 마친 뒤, NanoDrop 앞에서 한참을 망설였던 기억이 있으신가요? 분명 서열은 문제가 없었고, 키트도 비싼 것을 썼는데 결과는 ‘농도 부족’. 며칠간의 노력이 물거품이 되는 그 허탈함은 연구자라면 누구나 한 번쯤 겪는 고통입니다. 이제 ‘운’이나 ‘직관’에 의존하는 정제는 그만두셔도 좋습니다. 단백질 서열의 물리화학적 성질을 꿰뚫어 보고, 실험실의 시스템 오차까지 계산해내는 EPRM(Effective Protein Recovery Mass)…