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  • AI-Guided & Water-Mediated Next-Generation Refinement: 구조생물학의 ‘마지막 1마일’을 정복하다

    최근 몇 년간 딥러닝 기술은 단백질 및 핵산의 3차원 구조 예측 분야에 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 예측의 위상학적 정확도는 비약적으로 상승했지만, 역설적으로 현장에서는 새로운 거대한 벽에 부딪히고 있습니다. 바로 AI 모델 특유의 ‘통계적 환각’으로 인해 발생하는 원자 간의 물리적 충돌(Steric Clash)과 기하학적 붕괴 현상입니다. 특히 800개가 넘는 잔기로 이루어진 거대 RNA 복합체나 DNA-단백질 하이브리드 구조에서는, 기존의…

  • [데이터 리포트] CRISPR-Cas9의 정밀화: AF3를 넘어 100th Percentile 무결성 달성

    단백질 구조 예측 AI인 AlphaFold3(AF3)는 혁신적인 도구이지만, 거대 핵산 복합체(Nucleoprotein) 시뮬레이션에서는 여전히 미세한 기하학적 오류를 남깁니다. 본 리포트에서는 유전자 가위로 잘 알려진 4UN3(Cas9-sgRNA-DNA 복합체)를 대상으로 HanjariFold ZENITH 엔진이 달성한 물리적 정제 성과를 팩트 중심으로 요약합니다. 1. 주요 지표 비교: AF3 원본 vs HanjariFold ZENITH 가장 객관적인 구조 검증 지표인 MolProbity 분석 결과, HanjariFold는 거대 복합체의…