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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…

  • “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)…

  • [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…