단백질 구조 리파인먼트(Refinement)의 세계에서 “어디까지 정밀해질 수 있는가?”라는 질문에 답은 대개 통계적 한계선에 부딪히기 마련입니다. 하지만 최근 진행된 HanjariFold-Endgame 엔진의 테스트 결과는 그 한계선이 다시 쓰여야 함을 증명했습니다. 🧬 ZENITH V34: AI가 제안하고, 물리 법칙이 완성하다 이번 분석 대상은 약 242개의 잔기와 DNA 복합체(12 bp)로 구성된 시스템이었습니다. 흥미로운 점은 초기 모델로 사용된 AI(Boltz) 생성 구조가 […]
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안녕하세요, ProteinMaker입니다. 오늘은 당사의 독자적인 분자 정밀화 엔진인 HanjariFold-Endgame을 활용하여, 구조 생물학계의 거대 타겟인 70S 리보솜(Ribosome) 복합체(PDB ID: 4V9C)를 세계 최고 수준의 정밀도로 최적화한 사례를 소개해 드립니다. 1. 배경: 리보솜, 30만 원자 데이터의 무게 2012년 Nature Structural & Molecular Biology에 발표된 리보솜 구조(4V9C)는 생명 현상의 핵심을 담고 있는 위대한 성과물입니다. 하지만 3.30 Å 해상도에서 규명된 […]
단백질 구조 예측 AI인 AlphaFold3(AF3)는 혁신적인 도구이지만, 거대 핵산 복합체(Nucleoprotein) 시뮬레이션에서는 여전히 미세한 기하학적 오류를 남깁니다. 본 리포트에서는 유전자 가위로 잘 알려진 4UN3(Cas9-sgRNA-DNA 복합체)를 대상으로 HanjariFold ZENITH 엔진이 달성한 물리적 정제 성과를 팩트 중심으로 요약합니다. 1. 주요 지표 비교: AF3 원본 vs HanjariFold ZENITH 가장 객관적인 구조 검증 지표인 MolProbity 분석 결과, HanjariFold는 거대 복합체의 […]
단백질 구조 예측의 시대를 연 AlphaFold3(AF3)는 놀라운 정확도를 보여주지만, 정밀한 신약 설계(Drug Discovery) 현장에서는 여전히 ‘물리적 노이즈’라는 숙제가 남아있습니다. 특히 구조적으로 복잡한 GPCR Heterodimer(AGTR1-APLNR) 모델에서는 원자 간의 충돌과 기하학적 왜곡이 더욱 두드러집니다. 본 포스팅에서는 HanjariFold ZENITH 엔진이 AF3의 초기 모델을 어떻게 ‘실행 가능한(Actionable) 고정밀 구조’로 변환시켰는지 그 팩트를 공개합니다. 1. 통계 데이터: “예측(Prediction)에서 실체(Reality)로” 가장 […]
AlphaFold3(AF3)를 활용한 단백질 구조 예측에서 모델의 신뢰성을 확보하는 것은 매우 중요합니다. 오늘은 EGFR 구조 모델인 ‘EGFR_AF3_hanjarifold’와 기존 ‘EGFR_AF3’ 모델의 MolProbity 수치를 비교하여, 어떤 모델이 물리적으로 더 타당한 구조를 갖추고 있는지 분석해 보겠습니다. 1. 종합 평가 지표: MolProbity Score 및 Percentile 가장 먼저 확인해야 할 지표는 구조의 전반적인 품질을 나타내는 MolProbity Score입니다. 이 점수는 낮을수록 고해상도 […]