• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.826-828
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• 2003

이제까지 Protein이나 RNA와 같은 분자의 구조는, 대부분 X-ray crystallography나 Nuclear Magnetic Resonance (NMR) 방법을 통해 분석이 이루어 졌다. 이 방법들은 실제 분자를 직접 원자레벨에서 분석하는 방법으로, 분자를 구성하는 모든 원자의 3차원 좌표 정보를 얻어 낼 수 있다. 원자의 3차원 좌표 정보는 분자의 전체적인 모양과 구조를 이해하는데 유용한 정보이다. 하지만, 분자의 구조를 좀 더 완벽히 이해하기 위해서는 원자 레벨의 좌표 정보 보다는 좀 더 높은 차원에서의 구조 정보가 필요하다. 특히 분자의 구조를 예측하거나, 분자들 사이에 결합 관계를 예측하기 위해서는, 원자 레벨의 정보만으로는 필요한 모든 정보를 얻을 수 없다. 이러한 경우, 분자의 2차원 또는 3차원 구조 요소 (structural elements)가 더욱 좋은 정보를 제공해 줄 수 있다. Protein 분자의 경우. 이미 3차원 좌표 정보를 이용해서, 2차원 구조 요소를 알아내는 자동화된 방법이 알려져 있다. 그러나 RNA의 경우 protein에 비해 알려진 결정 구조가 적기 때문에. 아직까지 2차원 구조 요소나 3차원 구조 요소를 알아내는 자동화된 방법이 알려져 있지 않다. 따라서, 이제까지는 RNA의 구조 요소를 알아내기 위해, 사람이 직접 RNA분자의 3차원 좌표 정보를 분석함으로써 많은 시간과 노력이 필요했다. 이 때문에, 우리는 RNA의 원자들의 3차원 좌표 정보를 이용해서, 2차원 구조요소와 3차원 구조 요소 정보를 자동화된 방법으로 밝혀내는 알고리즘을 개발하였다. 우리는 분자를 구성하고 있는 원자들의 3차원 좌표 정보를 Protein data bank (PDB)에서 가져왔다. 우리의 알고리즘은 PDB file형태의 데이터라면 protein-RNA 복합체나 RNA 분자 모두에서 RNA의 2차원 구조 요소나 3차원 구조 요소를 얻어낼 수 있다. 우리의 연구는 RNA의 원자레벨의 3차원 좌표 정보를 이용해서 RNA의 구조 요소를 뽑아내는 첫 번째 시도로, 우리의 알고리즘을 통해 얻어진 구조 정보는 RNA의 구조 예측 연구나. protein-RNA complex의 결합 예측 연구에 많은 도움을 줄 수 있으리라 기대된다.

• 한국식품과학회지
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• 제53권6호
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• pp.695-700
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• 2021

본 연구에서는 단백질 가수분해효소 0.1%와 1% Protamex를 사용하여 저분자 콜라겐을 제조하였다. 토종 닭발의 조단백질과 콜라겐의 함량은 일반 육계에 비해 높은 함량이 나타났다. 단백질 가수분해 효소농도와 반응시간이 증가할수록 낮은 분자량의 콜라겐을 얻을 수 있는 것으로 나타났다. 특히 1% Protamex로 7시간 처리한 시료가 1,000-5,000 Da의 저분자 콜라겐 함량이 55.6%로 나타났으며, 평균 분자량은 5,390 Da로 가장 낮은 분자량이 나타났다. 이는 단백질 가수분해효소 Protamex가 고분자 펩타이드 결합을 저분자 펩타이드로 분해했기 때문이다. 효소처리 콜라겐의 조직감은 고분자 펩타이드의 콜라겐이 저분자 펩타이드로 분해되어 gel을 형성하지 못하고 sol의 형태를 유지하였다. 효소농도와 효소반응시간이 증가할수록 콜라겐의 평균분자량은 작아지나 효소반응 5시간부터 평균분자량의 감소가 미미해지는 경향이 나타났다. 따라서 저분자 콜라겐 효소반응시간은 경제적으로 볼 때 5시간에서 7시간 사이가 적합하다고 할 수 있다. 이 연구결과는 향후 산업적 효소를 이용한 저분자 콜라겐 제조 및 식품 소재 활용의 기초자료로 이용할 수 있을 것이다.

• 분석과학
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• 제17권2호
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• pp.163-172
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• 2004

토양 풀빅산 (FA)의 분자량 크기 분포와 분자량별 형광특성을 겔 여과 크로마토그래피(GFC)와 형광분석시스템을 사용하여 분석하였다. 본 연구에서는 제주 지역 토양에서 추출한 풀빅산을 세 개의 분자량 영역으로 분리하였고, 분자량별 풀빅산의 excitation, emission, synchronous 형광특성을 비교 분석하였다. 토양 풀빅산의 분자량 분리를 위한 GFC 시스템은 아세톤과 덱스트란 블루 및 폴리에틸렌 글리콜 표준분자를 사용하여 교정하였다. 분자량 분리 시스템의 틈새부피는 130 mL이고, total permeation volume은 404 mL을 나타냈다. 이 시스템을 풀빅산의 분자량 분리에 적용한 결과, 토양 풀빅산은 190~8,900 Da의 분자량 분포를 나타냈으며 피크점에서의 분자량은 930 Da을 나타냈다. 분자량별 구조 차이를 나타내는 synchronous 형광피크의 상대비 ($I_{498nm}/I_{390nm}$)는 분자량이 클수록 증가하였다. 이와 같은 결과는 고 분자량의 풀빅산이 저 분자량의 풀빅산에 비해 ${\pi}$-결합으로 연결된 방향족 고리와 다양한 치환기가 결합된 좀더 복잡한 분자 구조임을 제시한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.1-7
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• 2012

본 논문에서는 단백질 분자 간의 인터페이스를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 분자가 반데르바스 (van der Waals) 반경을 갖는 구의 집합으로 표현될 때, 공간 상의 한 점 p로부터 분자까지의 거리는 p로부터 가장 가까운 구까지의 거리에 대응한다. 분자 인터페이스는 두 개의 분자에 대해 같은 거리에 있는 점들로 구성된다. 제안된 알고리즘은 공간을 복셀의 집합로 분할한뒤, 각 복셀을 지나는 구의 위치 정보를 저장하여 복셀맵 (voxel map)을 구성하였다. 복셀맵을 이용하여 한 점으로부터 분자까지의 거리를 계산하며, GPU (graphic processor unit)를 이용하여 병렬처리를 수행함으로써 효율적으로 인터페이스를 근사한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.409-414
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• 2012

본 연구는 나노 조영제를 이용하여 분자영상을 획득하고 이와 동일한 조건의 일반영상을 획득하여 두 영상을 DWT(Discrete Wavelet Transform)로 변환하여 분자영상과 일반영상간의 차이를 분석하였다. 현재까지의 분자영상 기술은 나노 조영제를 이용한 MR 영상과, PET를 이용한 분자영상 연구가 주류를 이루고 있다. MRI를 이용한 동일병변의 일반영상과 분자영상을 DWT로 분석한 결과 병변이 존재하는 블록에서는 병변이 있음을 예시하여 주는 고주파 특징값이 일반영상과 분자영상 모두 더 높게 나타나는 것을 알 수 있었다. 특히 고주파 영역의 특징추출값은 분자영상이 더 높게 나타남을 알 수 있었다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제5회(2016년)
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• pp.15-22
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• 2016

분자의 진동(특히, 뒤틀림 운동)은 분자의 반응성과 동역학적 특성을 결정하는 중요한 요인이다. 특히, 분자내 메틸기의 뒤틀림 운동은 매우 흔히 관찰되지만, 이 운동을 분광학 실험으로 관찰하고 이론적으로 설명하는 것은 여전히 어려운 과제이다. 여러 양자화학 소프트웨어가 상용화되어 있지만, 뒤틀림 운동과 같은 주기적인 퍼텐셜 에너지를 갖는 운동을 기술하기 위해서는 뒤틀림 운동을 위한 양자화학 솔버가 필요하다. 따라서, 우리는 EDISON의 양자화학 솔버(1차원 슈레딩거 방정식(LagChem), 작은 유기 분자의 분광스펙트럼 분석을 위한 양자 소프트웨어(SGU-QASSO))들을 이용하여 $2-C_3H_5Br$의 ZEKE/MATI (J.Chem.Phys.119,12351(2003),Zero kinetic energy/mass-analyzed threshold ionization)스펙트럼을 이해하고 해석해보았다. $2-C_3H_5Br$ 분자는 메틸기의 강한 뒤틀림 운동을 관찰 할 수 있는 비교적 간단한 분자이기 때문에 뒤틀림 운동 분석을 위한 실험대상으로 적절하다(J.Chem.Phys.119,12352(2003)). $2-C_3H_5Br$ 분자의ZEKE/MATI스펙트럼의 결과는 EDISON양자화학 솔버를 통해 성공적으로 재현되었다. 각 진동 전이의 진동수와 세기는 실험 결과와 일치했으며, 진동 상태에 따른 파동 함수도 구할수 있었다. 이를 바탕으로 thietane 분자와 같은 고리분자의 ring-puckering운동에 대해 이해하려 한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제45권5호
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• pp.487-492
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• 2007

본 연구에서는 $G_2$[naphthalene disulfonate] 숙주 분자(host molecule)의 선택적 내포현상을 이용하여 구조적 이성질체인 1,2-dibromobenzene과 1,3-dibromobenzene을 분리하였다. 혼합 이성질체 용액에서 $X_{1,3-DBB}=0.3$ 이상 일 때, 숙주 분자는 1,3-dibromobenzene 손님 분자(guest molecule)에 대해 내포 선택도가 높았으나, $X_{1,3-DBB}=0.2$ 이하의 용액에서는 1,2-dibromobenzene 손님 분자에 대한 내포 선택도가 높았다. 이것은 용액의 조성에 따라 특정 이성질체가 숙주 분자 구조의 주형 역할을 하여 해당 분자에 대한 손님 분자로서의 내포 선택도를 결정하기 때문이다. 이러한 숙주 분자 구조에 대한 손님 분자의 주형 역할은 순수 이성질체 용액 및 혼합 이성질체 용액에서 생성된 내포 화합물의 X-ray 회절 분석 결과로부터 확인할 수 있었다. 한편, 열시차분석(DSC)에서 (1,3-dibromobenzene)-내포 화합물이(1,2-dibromobenzene)-내포 화합물 보다 안정하여 손님 분자를 숙주 분자로부터 유리시키는 더 많은 에너지를 요구하였다. 이러한 열적 안정성은 $G_2$[naphthalene disulfonate] 숙주 분자가 더 넓은 농도 범위에서 1,3- dibromobenzene에 대해 선택도를 갖는 것과 부합하는 결과이다. 본 연구에서는 숙주 분자의 선택도와 내포 화합물의 열적 안정성과의 관련성을 도출해 냈으며, 열적 안정도 평가가 숙주분자의 선택적 내포 현상을 예측할 수 있는 수단으로 적용될 가능성을 확인할 수 있었다.

• 폴리머
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• 제39권3호
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• pp.388-393
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• 2015

PC와 SAN 사이의 계면장력 및 친화도에 미치는 저분자량 성분의 영향을 알아보기 위하여 용매 추출법으로 각 고분자에서 저분자량 성분을 추출하였다. GPC(gel permeation chromatography)로 분자량 분포를 확인한 결과, 각 고분자의 저분자량 성분은 용매 추출법에 의해 효과적으로 제거된 것을 확인하였다. 저분자량 성분이 제거된 고분자를 이용하여 계면장력 및 형태학 분석 결과, 저분자량 성분이 제거된 PC와 SAN은 계면장력이 높아졌고 친화도가 떨어진 것을 확인할 수 있었다. 즉 저분자량 성분이 두 고분자 사이에 상용화제와 같은 역할을 하는 것을 알 수 있었다. 두 고분자 중 SAN의 저분자량 성분이 PC의 저분자량 성분보다 상용화 효과에 더 많이 기여하는 것을 확인하였고, 이로서 PC/ABS 제조 시 저분자량 성분이 많이 포함된 SAN을 사용하는 것이 더 유리하다는 것을 알 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.123-136
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• 2014

본 논문에서는 분자영상을 분류하고 적용 분야와 미래를 예측해 보고자 하였다. 분자영상은 생체 내에서 분자수준과 세포수준에서 일어나는 변화를 영상화하는 것으로써 분자세포생물학과 첨단영상기술이 발전하여 접목된 새로운 분야이다. 분자영상은 형광, 생물발광, SPECT, PET, MRI, Ultrasound 등의 영상 기법들을 이용하여 유전자 치료 모니터링, 세포추적, 세포 치료 모니터링, 항체영상, 약제 개발, 분자 상호작용 영상, 근적외선 형광 물질을 이용한 암 형광 영상, Bacteria 를 이용한 종양 표적 영상, 치료효과 조기 평가, 치료 효과 예측 등에 적용되고 있다. 분자 영상의 미래는 분자세포 생물학, 유전학, 화학, 약학, 물리학, 전산학, 의공학, 핵의학, 영상의학, 임상의학 등 여러 학문 분야가 융합되어 상호협조와 공동연구를 통하여 발전해 나갈 것이다. 분자영상의 태동으로 미래의 의료의 모습은 질병의 조기진단과 개인 맞춤형 치료가 가능하게 될 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.75-81
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• 2011

단백질 분자는 포켓 위치에서 유사한 형상을 갖는 다른 분자와 결합되며, 포켓은 단백질 분자의 형상을 묘사하기 위한 참조 점으로 사용될 수 있다. Harris 검출기는 2 차원이나 3차원 객체의 특징 점을 검출하기 위해 널리 사용된다. 특징 점들은 데이터의 변화율이 높은 영역과 포켓 영역에서 발견된다. 일반적으로 포켓 영역은 함몰된 형태로 존재하기 때문에 이 영역에는 다른 영역에 비해 다수의 특징 점들이 존재한다. 특징 점들을 포함하는 voxel cube를 연속적으로 분할함으로써 포켓 영역을 발견할 수 있었고, 포켓 영역의 중심 좌표와 특징 점들 간의 Euclidean 거리를 계산한 후 이들을 크기순으로 정렬 하였다. 정렬된 거리에 대한 그래프는 단백질 분자의 형상과 특징 점들의 분포에 대한 정보를 제공하므로 단백질 분자를 형상별로 분리 할 수 있었다. 본 연구에서는 인위적인 잡음을 단백질 분자에 추가하여 형상이 왜곡된 분자를 얻었고, 왜곡된 분자에 대해서도 95 % 이상의 정확 도로 형상을 인식 할 수 있었다. 정확한 단백질 분자의 형상 인식은 분자들 간의 결합특성을 예측할 수 있는 중요한 정보를 제공한다.