[일반] 단백질 분석하면 뭐가 좋음?

[익명(218.52)]

알파폴드가 단백질 합성 예축 잘하잖아 미천한 문돌이에게 정보좀

[익명(123.215)]

보통 약이 결합하는게 단백질임. 단백질 구조를 알수 있으면 거기에 결합하는 약의 구조도 알 수 있는거임. 신약 개발을 가속화 시켜준다고 보면 됨 - dc App

[익명(125.186)]

아미노산이 수 없이 결한된 것이 단백질인데, 인간은 20가지 아미노산을 사용하여서 단백질을 만듦. 1번 아미노산, 2번 아미노산, 3번 아미노산...., n번 아미노산 이렇게 배열된 단백질이 있으면 여기에 들어가는 아미노산 종류와 순서에 따라서 최종 단백질의 형태가 달라짐. 근데 이게 사람이 하면 정말 엄청난 노가다이고 실수도 많음. 내가 ai쪽은 문외한이라 잘은 모르겠지만 알파폴드는 아마 더 방대한 데이터베이스, 빠른 연산 능력으로 사람이 예측하는 단백질 구조보다 더 정확하고 빠르게 결과를 뽑는게 아닌가 싶음. 이런 알파폴드가 왜 좋냐면, 앞으로는 바이오 약품의 시대임. 바이오 약품은 기존의 small molecule 약품과는 다르게 단백질 기반이어서 좋은거임.

[익명(121.191)]

정확히는 아미노산끼리 상호작용을 하기 때문에 최종 구조를 예측하기 어려운거임.

[익명(123.215)]

에초에 사람이 어떤 서열일때 어떤 구조였다를 코딩하고 밀도범함수를 이용해서 구조 최적화를 하던건데 그거를 딥러닝으로 해결한것. - dc App