데이터 과학

이번 자료는 알파폴드 실습하기입니다. Bric에 올라론 자료를 보고 PC에 알파폴드를 설치하려고 하면 엄청난 데이터베이스의 크기와 GPU를 탑재해서 시스템을 운영해야 하는 문제로 고민이 많습니다. 알파폴드는 딥러닝 알고리즘인 CNN을 기반으로 운영되기에 적당한 수준의 그래픽카드가 필요합니다. 노트북에서는 운용이 어렵겠죠. 구글 코랩에서 사용할 수 있게 만들어 놓은 프로그램이 있습니다. 코랩폴드입니다. 구글 계정으로 로그인이 가능하다면 다음 링크를 접속합니다. https://colab.research.google.com/github/sokrypton/ColabFold/blob/main/AlphaFold2.ipynb 코랩폴드에 대한 자세한 논문은 다음 링크에 있습니다. https://www.nature.co..

단백질 구조 예측은 20년 전인 2000년대 초반부터 연구했던 분야입니다.  그 당시에는 일반적인 인공지능 알고리즘으로 분석을 진행했는데, 예측률이 78% 정도에서 예측이 되었습니다.  예측률에 대한 한계점이 있었습니다. 단백질 구조 예측은 생명정보학에 있어서 아주 중요한 분야이며 인류 질병 문제를 해결할 수 있는 획기적인 방법입니다.  구글에서 단백질구조 예측을 전문으로 하는 회사로 만들었다는 이야기가 들리지요.  아미노산의 폴딩으로 인한 질병들의 원인과 원리를 파악하여 치료제를 만들어 낼 수 있겠지요.  질병 치료에 획기적인 방법을 만들어 낼 수 있습니다.  이에 대해 연구한 논문들이 있는데 그 논문은 2018년에 일본 쓰쿠바대학에서 발표한 내용이 있습니다.  RS126 데이터를 활용한 단백질 구조 ..

20개의 아미노산은 각각의 구조를 가지고 있으며 아미노산은 성격에 따라 a-구조와 b-구조에 영향력을 가지게 되는데 대표적으로 a-구조에 영향력을 끼치는 아미노산은  발린 (Valine), 트레오닌 (Threonine), 이소류신( Isoleusine), 세린(Serine), 아스파르트산( Aspartate), 아스파라긴(Asparagine), 프롤린(Proline)이 있습니다.  아래 도표는 CF 에서 아미노산 값을 수치화 시킨 내용입니다.              https://blog.naver.com/kdhspy007/222326183954 단백질(Protein)의 구조와 기능_총 정리" data-og-description="단백질의 개요 아미노산의 구조와 기능 아미노산의 종류(20가지) · 작용기..