ProteinMaker

  • “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)…

  • 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…

  • [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…

  • [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…

  • AI 기반 효소·리간드·DNA 결합체 설계의 차세대 플랫폼, RFdiffusion3

    📄 논문 요약: RFdiffusion3 (RFD3) 1. 핵심 개요 워싱턴 대학교 단백질 디자인 연구소(Institute for Protein Design) 연구진이 개발한 RFdiffusion3(RFD3)는 기존 단백질 디자인 모델의 한계를 뛰어넘는 전체 원자(All-atom) 기반의 생성형 확산 모델(Diffusion model)입니다. 기존 모델들이 단백질의 백본(뼈대) 좌표 생성에 집중하고 비단백질 분자와의 상호작용을 간과했던 것과 달리, RFD3는 리간드, 핵산(DNA/RNA), 금속 이온 등 비단백질 원자들과의 상호작용까지 정밀하게…

  • 생성형 AI 기반 단백질 설계의 최신 연구 및 산업 동향 분석 보고서

    1부: 생성형 AI 기반 단백질 설계의 혁신 사례 분석 1.1. 개요: 단백질 설계의 새로운 시대, AI의 등장 지난 몇 년간, AlphaFold와 같은 혁신적인 딥러닝 모델들은 단백질 구조 예측 분야에 혁명을 가져왔다. 이 모델들은 아미노산 서열만으로 단백질의 3차원 구조를 높은 정확도로 예측함으로써, 수십 년간 생명과학계의 난제였던 단백질 접힘(protein folding) 문제를 사실상 해결했다.1 그러나 이는 본질적으로 자연에…

  • 유전체 규모의 단백질 기능 예측을 위한 생성형 AI 에뮬레이터, BioEmu 보고서

    1. 개요 최근 생명과학 분야는 생성형 인공지능(AI)의 혁명적 발전으로 인해 근본적인 변화를 겪고 있습니다. 과거의 기술이 정적인 단백질 구조를 예측하는 데 주력했다면, 새로운 AI 모델들은 단백질이 기능하기 위해 필수적인 동적인 특성, 즉 다양한 형태 변화를 예측하는 방향으로 진화하고 있습니다. 본 보고서는 이러한 패러다임 변화를 주도하는 마이크로소프트 리서치의 선구적인 생성형 AI 시스템인 ‘BioEmu(Biomolecular Emulator)’에 대해 상세히…

  • 단백질 발현 및 정제 심화 보고서: 최신 동향 및 기술적 도전 과제 분석

    1. 서론 단백질은 생체 내에서 다양한 기능을 수행하는 핵심적인 고분자 물질이며, 생명 과학 연구, 진단, 그리고 의약품 개발에 있어 필수적인 요소이다. 특정 단백질의 기능, 구조, 상호작용을 이해하고 이를 응용하기 위해서는 고품질의 순수한 단백질을 대량으로 확보하는 것이 선행되어야 한다. 단백질 발현 및 정제는 이러한 목표를 달성하기 위한 핵심적인 생명공학 기술로, 지난 수십 년간 비약적인 발전을 이루어왔다.…

  • 재조합 단백질 생산을 위한 유전자 발현 시스템 선택 가이드

    참고자료: https://star-protocols.cell.com/protocols/3094 내용을 요약 정리한 글입니다. 올바른 시스템을 선택하는 것이 중요한 이유 단백질 생산은 단순히 유전자를 복제하여 배양하는 것 이상의 복잡한 과정입니다. 단백질의 기능과 구조적 특성을 고려하여 적합한 유전자 발현 시스템을 선택하는 것이 성공적인 결과의 핵심입니다. 잘못된 시스템을 선택하면 원하는 단백질을 얻지 못하거나, 품질이 낮고 비효율적인 생산으로 이어질 수 있습니다. 이 가이드는 여러분의 단백질에 가장…

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