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- AI·양자컴퓨터로 1만2000개 원자 단백질 구조 풀었다 AI와 양자컴퓨터의 융합이 생명과학 분야에서 또 하나의 기념비적인 이정표를 세웠습니다. 기존의 슈퍼컴퓨터로도 수년 이상 걸리거나 아예 계산이 불가능했던 1만 2,000개 이상의 원자로 구성된 거대 단백질의 3차원 구조와 동적 메커니즘을 완벽하게 규명해낸 것입니다. 이 선언적 성과가 가지
- 진화하는 단백질 구조 예측 AI 알파폴드…'움직이는 단백질'까지 예측 새롭게 개발된 실험 유도 알파폴드 기술(초록)은 기존 알파폴드3(빨강)보다 더 넓은 영역의 단백질 구조 예측이 가능하다. Maddipatla et al. 구조 예.......
- 약학부 김동영 교수팀, 전자현미경 이용 ‘초소형 단백질 구조’ 규명 기존 이론 한계 뛰어넘어…‘소형 단백질의 약물 상호작용 분석’ 등 초저온전자현미경 응용 범위 확장 약학부 김동영 교수 연구팀, 신약 개발 플랫폼 기업 ‘바오밥에이바이오’와 공동연구 성과 세계적 학술지 ‘사이언스’도 주목, ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 연구 논문 게재 [2026-5-6]
- GIST 이현주 교수팀, 알파폴드3 '내부 표현 정보' 활용한 AI ‘알파 DTA’ 개발 신약 후보물질 예측 정확도 향상 광주과학기술원(GIST) AI대학원 이현주 교수 연구팀이 구글 딥마인드의 최신 단백질 구조 예측 AI인 '알파폴드3(AlphaFold3)'의 내부 표현 정보(Internal Representation 기존 DTA 모델들은 약물과 단백질의 1D/2D 분자 구조 정보에 주로 의존하거나, 3D 결합 구조를.......
- AlphaFold 3에서 기존 AlphaFold 2와 달리 Diffusion 모델을 활용해 복합체 구조를 예측하는 방식 이 변화를 통해 단백질 단독 구조를 넘어 단백질, DNA, RNA, 소분자 화합물(리간드), 이온, 화학적 변형(포스포릴화 등)이 얽혀 있는 모든 분자 복합체의 3차원 구조를 단일 AF2 vs AF3 구조 예측 방식의 핵심 비교 2.
- 에키스틴(Echistin) 뱀독 속 생화학적 설계에서 찾은 혈전 억제 및 혈관 수호자 대자연의 생물들이 생존을 위해 극도로 정교하게 발전시켜 온 생화학적 단백질 구조 속에서 찾아내어, 현대 생명공학 및 신약 개발 학계에서 핵심적인 혈전 방어 물질로 연구되고 있는 독보적인 받고 있는 고기능성 저분자 디스인테그린(Disintegrin) 단백질, 바로 '에키스틴(Echistin)'에 대해 깊이 있고 자세하게 알아보는 시간을 가지겠습니다.
- 분자 생물학 과목 핵심 학습 주제 유전물질의 구조와 성질: DNA/RNA의 화학적 구조, 3차원 입체 구조, 초꼬임(Supercoiling) 및 염색질 형성 중심원리(Central Dogma): DNA : RNA 합성, 오페론(Operon) 모델, RNA 가공(Splicing, Capping, Polyadenylation) 번역(Translation): 리보솜과 tRNA를 통한 단백질
- 두유 식빵 레시피 "우유" 사용할 때와의 차이 비교 이러한 차이가 발생하는 이유는 단백질 종류, 지방과 유당 유무 그리고 수분 흡수율 때문이에요. 단백질 구조 차이 우유 단백질은 글루텐 구조를 크게 방해하지 않고 반죽을 유연하게 만들어줍니다. 그리고 우.......
- AI가 생명의 코드를 쓰기 시작: AI가 설계한 바이러스가 증식을.. DNA 자동완성에서 실제로 증식하는 AI 설계 바이러스까지 AI와 생물학의 결합을 이야기하면 대부분 단백질 구조 예측을 떠올렸음. AlphaFold가 대표적인 사례. 아미노산 서열을 입력하면 단백질.......
- AlphaFold 시대에도 단백질 결정화가 필요한 이유 특히 AlphaFold의 등장으로 단백질 구조 연구는 새로운 전환점을 맞이하게 되었습니다. 오히려 AlphaFold는 단백질 구조 연구를 더욱 효율적으로 만들었으며, 실험 기반 구조 분석의 중요성을 다시 한번 확인시켜 주고 있습니다. AlphaFold란 무엇일까?
뉴스
- 단백질 핵심 구조 패턴 몇 초 만에 탐색…'폴드디스코' 개발 단백질 기능을 결정하는 핵심 구조 패턴을 단 몇 초 만에 찾아내는 혁신적인 검색 도구가 개발됐다. 한국연구재단은 마틴 슈타이네거 서울대 교수 연구팀이 수억개에 달하는 단백질 구조를 초고속으로 탐색해 구조 모티프(structural motif)를 찾아내는 검색 도구 '폴드디스코(Folddisco
- "혼자보다 함께…융합에서 답을 찾다" 각각 ‘특허 발굴 전략’과 ‘AI를 활용한 단백질 엔지니어링’을 주제로 실습형 워크숍을 진행했다.AI-ACE 이노코어 연구단은 과학기술정보통신부 지원으로 지난해 9월 출범했다. 세부 과제는 ▲단백질 구조 변화를 감지하는 ‘나노소재’ ▲단백질 신호를 검출하는 ‘나노광학소자’ ▲단백질 구조 변화를 분석·예측하는 ‘AI 알고리즘’ 등이다.
- 파로스아이바이오, 케이메디허브와 AI 신약개발 공동연구 단백질 구조 규명과 구조 기반 신약개발(SBDD)...
- 바이러스 생존법 훔쳐 mRNA 효능 3배 높였다…국내 연구진이 규명 유전정보 전달물질인 메신저리보핵산(mRNA) 기반 치료제의 효능을 높일 수 있는 기술이 개발됐다. mRNA를 세포 안에서 오래 유지해 단백질 생산량을 늘리는 방식으로, 바이러스가 숙주 이 원리로 바이러스 단백질을 만들게 해 면역반응을 유도한다.기초과학연구원(IBS) RNA 연구단은 척추동물을 감염시키는 바이러스 337종의 유전자를 분석해 RNA 분해를 늦추고 단백질
- 모든 게 유전자 탓?… 비밀은 단백질이야 춤추는 단백질/ 샤하르 S 리즈크, 매기 M 핑크/ 홍지연 옮김/ 흐름출판/ 2만5000원 2024년 노벨화학상 수상 소식은 과학계에 적잖은 충격을 안겼다. 수상의 영예는 전통적인 생화학자가 아니라 인공지능(AI) 기반 단백질 구조 예측 시스템 ‘알파폴드(AlphaFold)’를 개발한 데미스 허사비스와 존 점퍼에게 돌아갔기 때문이다.
- ‘알파폴드’ 노벨상 과학자 존 점퍼, 구글 딥마인드 떠나 앤스로픽 합류 인공지능(AI) 기반 단백질 구조 예측 시스템 ‘알파폴드(AlphaFold)’ 개발을 주도해 2024년 노벨 화학상을 수상한 존 점퍼(John Jumper) 박사(수석연구원)가 구글
- GC녹십자, AI 기반 mRNA 백신 공정 내재화…하반기 임상 2상 '돌입' 회사는 앞서 2019년부터 딥러닝 기반 플랫폼 연구에 착수해 단백질 발현 효율을 극대화하는 '코돈 최적화 소프트웨어'와 약물 전달 효율을 높이는 LNP 지질 구조 및
- 앤스로픽 ‘클로드 사이언스’로 AI 신약전쟁 참전 클로드 사이언스는 단백질 구조 예측 등 생물학·화학 실험 과정을 자동화하는 도구로, 60여 개의 과학 데이터베이스를 하나로 연동해 복잡한 다단계 연구도 쉽게 처리할 수 있다.이미 AI
- 난치병 막는 단백질 복합체 국내서 첫 ‘조립 과정’ 규명 세포 안에는 유전자의 과도한 발현을 억제하는 마이크로RNA(miRNA)가 존재한다. miRNA는 아고넛과 결합해 ‘단백질-RNA 복합체’를 형성해 유전자 발현을 조절한다. 샤페론은 아고넛의 구조 형성을 돕는
- 노벨상 수상자까지 떠난 구글…핵심 AI 인재 이탈에 위기 지난주 제미나이 공동 개발자 노엄 샤지어의 이직 소식이 전해진 데 이어 또 다른 핵심 연구 인력이 자리를 옮기게 됐다.점퍼 부사장은 단백질 구조 예측 AI 모델 '알파폴드' 개발을
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“AI로 풀었어요” 수십 년 걸려 풀던 생명의 비밀, AI가 다 풀어버리자 현직 연구자 반응 #몰아볼교양
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![[예고] [취미는 과학] 101화 단백질, 왜 구조가 중요할까?](https://i2.ytimg.com/vi/MGCdCNK97gQ/hqdefault.jpg)
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식단 관리 10초 컷! 단백질쉐이크💛
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보이지 않는 마음이 어떻게 육체의 질병을 다스리는가: 양자 의학의 통찰
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'단백질 구조'의 비밀! / YTN 사이언스
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AI의 혁명! 알파폴드 등장 #shrots
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2024 노벨화학상, AI #shrots