• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.728-733
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• 2018

단백질을 구성하는 아미노산의 서열 정보만으로 단백질 이차 구조를 예측하기 위하여 심층 학습이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 단백질 이차 구조를 예측하기 위하여 다양한 구조의 합성곱 신경망의 성능을 비교하였다. 단백질 이차 구조의 예측에 적합한 신경망의 층의 깊이를 알아내기 위하여 층의 개수에 따른 성능을 조사하였다. 또한 이미지 분류 분야의 많은 방법들이 기반 하는 GoogLeNet과 ResNet의 구조를 적용하였는데, 이러한 방법은 입력 자료에서 다양한 특성을 추출하거나, 깊은 층을 사용하여도 학습과정에서 그래디언트 전달을 원활하게 한다. 합성곱 신경망의 여러 구조를 단백질 자료의 특성에 적합하게 변경하여 성능을 향상시켰다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2008년도 춘계학술대회논문집
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• pp.476-479
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• 2008

Understanding the dynamics of proteins is essential to gain insight into biological functions of proteins. The protein dynamics is delineated by conformational fluctuation (i.e. thermal vibration), and thus, thermal vibration of proteins has to be understood. In this paper, a simple mechanical model was considered for understanding protein's dynamics. Specifically, a mechanical vibration model was developed for understanding the large protein dynamics related to biological functions. The mechanical model for large proteins was constructed based on simple elastic model (i.e. Tirion's elastic model) and model reduction methods (dynamic model condensation). The large protein structure was described by minimal degrees of freedom on the basis of model reduction method that allows one to transform the refined structure into the coarse-grained structure. In this model, it is shown that a simple reduced model is able to reproduce the thermal fluctuation behavior of proteins qualitatively comparable to original molecular model. Moreover, the protein's dynamic behavior such as collective dynamics is well depicted by a simple reduced mechanical model. This sheds light on that the model reduction may provide the information about large protein dynamics, and consequently, the biological functions of large proteins.

• Macromolecular Research
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• 제17권6호
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• pp.424-429
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• 2009

In this study, we demonstrate that the biological unnatural amino acid incorporation method can be utilized in vivo to synthesize an alkyne-terminated telechelic protein, Synthesis of terminally-functionalized polymers such as telechelic polymers is recognized to be important, since they can be employed usefully in many areas of biology and material science, such as drug delivery, colloidal dispersion, surface modification, and formation of polymer network. The introduction of alkyne groups into polymeric material is particularly interesting since the alkyne group can be a linker to combine other materials using click chemistry. To synthesize the telechelic recombinant protein, we attempted to incorporate the L-homopropargylglycine into the recombinant GroES fragment by expressing the recombinant gene encoding Met at the codons for both N- and C-terminals of the protein in the Met auxotrophic E. coli via Hpg supplementation. The Hpg incorporation rate was investigated and the incorporation was confirmed by MALDI-TOF analysis of the telcchelic recombinant protein.

• BMB Reports
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• 제51권11호
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• pp.547-548
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• 2018

Phloem network integrates cellular energy status into post-embryonic growth, and development by tight regulation of carbon allocation. Phloem development involves complicated coordination of cell fate determination, cell division, and terminal differentiation into sieve elements (SEs), functional conduit. All of these processes must be tightly coordinated, for optimization of systemic connection between source supplies and sink demands throughout plant life cycle, that has substantial impact on crop productivity. Despite its pivotal role, surprisingly, regulatory mechanisms underlying phloem development have just begun to be explored, and we recently identified a novel translational regulatory network involving RNA G-quadruplex and a zinc-finger protein, JULGI, for phloem development. From this perspective, we further discuss the role of RNA G-quadruplex on post-transcriptional control of phloem regulators, as a potential interface integrating spatial information for asymmetric cell division, and phloem development.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제10권4호
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• pp.314-318
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• 2010

Predicting Alpha-helicies, Beta-sheets and Turns of a proteins secondary structure is a complex non-linear task that has been approached by several techniques such as Neural Networks, Genetic Algorithms, Decision Trees and other statistical or heuristic methods. This project introduces a new machine learning method by combining Bayesian Inference with offline trained Multilayered Perceptron (MLP) models as the likelihood for secondary structure prediction of proteins. With varying window sizes of neighboring amino acid information, the information is extracted and passed back and forth between the Neural Net and the Bayesian Inference process until the posterior probability of the secondary structure converges.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.347-348
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• 2011

단백질 상호작용 네트워크에 대한 분석은 거시적인 생물학적 현상을 이해하는 하나의 수단으로써 보편적인 연구방법으로 활용하고 있다. 매우 복잡한 단백질 상호작용 네트워크로부터 유용한 정보를 도출하는 연구의 일환으로 우리는 단백질 네트워크에 있는 단백질들이 KEGG 경로에 있는 생체대사와의 연관성을 분석하였다. 여기서 구축된 네트워크를 KEGG 경로 흐름 네트워크로 명명하고 두 네트워크 사이의 연관성을 분석하였다. 이를 위해 피루브산 탈수소 효소 및 알파-케토글루탐산 탈수소 효소 2차 상호작용 네트워크의 전체 단백질 목록을 기반으로 각각의 KEGG 경로들을 추출하였다. 각 KEGG 경로들에 나타난 단백질들을 통해 KEGG 경로 흐름 네트워크를 구축하였고 이 흐름 네트워크에 포함된 단백질의 분류를 통하여 유용한 정보를 추출하였다.

• BMB Reports
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• 제34권4호
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• pp.305-309
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• 2001

MatR in Rhizobium trifolii is a malonate-responsive transcription factor that regulates the expression of genes, matABC, enabling decarboxylation of malonyl-CoA into acetyl-CoA, synthesis of malonyl-CoA from malonate and CoA, and malonate transport. According to an analysis of the amino acid sequence homology, MatR belongs to the GntR family The proteins of this family have two-domain folds, the N-terminal helix-turn-helix DNA-binding domain and the C-terminal ligand-binding domain. In order to End the malonate binding site and amino acid residues that interact with RNA polymerase, a site-directed mutagenesis was performed. Analysis of the mutant MatR suggests that Arg-160 might be involved in malonate binding, whereas Arg-102 and Arg-174 are critical for the repression activity by interacting with RNA polymerase.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.274-276
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• 2005

본 논문에서는 단백질 상호작용 네트워크의 복잡성을 제어하고 생물학자가 자신이 설정한 조건을 만족시키는 환경에서 추가적인 다양한 제약 조건을 가하면서 원하는 상호작용 네트워크를 구성하고 조작할 수 있도록 지원하는 Constraints Based Dynamic Protein Interaction Network 이라는 새로운 개념의 단백질 상호작용 네트워크를 소개한다. 본 기법에서는 기존의 단백질 상호작용 네트워크에서 주로 사용하는 단백질 상호작용 정보뿐 아니라 단백질 상호작용에 영향을 미칠 수 있는 개개 단백질의 물리 화학적 특성 및 위치 정보와 상호작용의 환경 정보도 단백질 상호작용 네트워크 구성에 활용한다. 제안된 네트워크상에서 생물학자는 단백질 상호작용 네트워크 구성 조건을 변경하거나 얻어진 네트워크에 변경을 가하면서 점차 자신이 원하는 의미 일은 대사경로 모델을 찾거나, 제약조건의 다양한 조작을 통하여 생물학적 실험을 통하여 얻어진 대사모델의 유효성을 검증하는 것도 가능하다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제64권5호
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• pp.208-222
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• 2021

The publication of genetic epidemiology meta-analyses has increased rapidly, but it has been suggested that many of the statistically significant results are false positive. In addition, most such meta-analyses have been redundant, duplicate, and erroneous, leading to research waste. In addition, since most claimed candidate gene associations were false-positives, correctly interpreting the published results is important. In this review, we emphasize the importance of interpreting the results of genetic epidemiology meta-analyses using Bayesian statistics and gene network analysis, which could be applied in other diseases.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.1816-1821
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• 2016

단백질은 대부분의 생물학적 과정에서 중대한 역할을 수행하고 있으므로, 단백질 진화, 구조와 기능을 알아내기 위하여 많은 연구가 수행되고 있는데, 단백질의 이차 구조는 이러한 연구의 중요한 기본적 정보이다. 본 연구는 대규모 단백질 구조 자료로부터 단백질 이차 구조 정보를 효과적으로 추출하여 미지의 단백질 서열이 가지는 이차 구조를 예측하려 한다. 질의 서열과 상동관계에 있는 단백질 구조자료내의 서열들을 광범위하게 찾아내기 위하여, 탐색에 사용하는 프로파일의 구성에 질의 서열과 유사한 서열들을 사용하고 갭을 허용하여 반복적인 탐색이 가능한 PSI-BLAST를 사용하였다. 상동 단백질들의 이차구조는 질의 서열과의 상동 관계의 강도에 따라 가중되어 이차 구조 예측에 기여되었다. 이차 구조를 각각 세 개와 여덟 개로 분류하는 예측 실험에서 상동 서열들과 신경망을 동시에 사용하여 93.28%와 88.79%의 정확도를 얻어서 기존 방법보다 성능이 향상되었다.