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[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…
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[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…
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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…