논문 리뷰/Protein11

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  Global detection of human variants and isoforms by deep proteome sequencing Global detection of human variants and isoforms by deep proteome sequencing | Nature Biotechnology Jürgen Cox & Joshua J. Coon Groups 2023, Nature Biotechnology Abstract 샷건 프로테오믹스 실험은 단일 샘플에서 약 10,000개의 인간 단백질을 검출 그러나 개별 단백질은 일반적으로 전체 아미노산의 일부를 나타내는 펩타이드 서열에 의해 식별되는데, (샷건 프로테오믹스는 잘게 자르는 방법이라서) 이에 일반적인 샷건 방법은 다른 단백질 변형과 동질효소를 구별하지 못함. 따라서 단백질 동질효소의 전 세계적인 발견을 위해서는 더 깊은 단백질 서열화가 필요 이 연구에서는 6개의 인간 .. 논문 리뷰/Protein 2023. 5. 11.

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  Environment Modulates Protein Heterogeneity Through Transcriptional and Translational Stop Codon Miscoding Environment Modulates Protein Heterogeneity Through Transcriptional and Translational Stop Codon Miscoding | bioRxiv Environment Modulates Protein Heterogeneity Through Transcriptional and Translational Stop Codon Miscoding Stop codon miscoding events give rise to longer proteins, which may alter the protein’s function and thereby generate short-lasting phenotypic variability from a single gene... 논문 리뷰/Protein 2023. 4. 12.

• [Archive] Intrinsically Disordered Proteins ( IDPs ) Classification of Intrinsically Disordered Regions and Proteins | Chemical Reviews (acs.org) 논문 리뷰/Protein 2023. 4. 10.

• [Archive] Condensates and phase separation 새롭게 읽어보는 분야인 Protein Condensates, Liquid Phase separation 에 대한 논문들. 먼저 1차적으로 저번 주에 Nature method 에 나온 Condensate DB 논문의 Reference 부터 시작. CD-CODE: crowdsourcing condensate database and encyclopedia Banani, S. F., Lee, H. O., Hyman, A. A. & Rosen, M. K. Biomolecular condensates: organizers of cellular biochemistry. Nat. Rev. Mol. Cell Biol. 18, 285–298 (2017). Article CAS PubMed PubMed Central Goo.. 논문 리뷰/Protein 2023. 4. 10.

• AlphaFold and Implications for Intrinsically Disordered Proteins AlphaFold and Implications for Intrinsically Disordered Proteins - ScienceDirect 논문 리뷰/Protein 2023. 4. 10.

• Liquid–liquid phase separation in tumor biology Liquid–liquid phase separation in tumor biology | Signal Transduction and Targeted Therapy (nature.com) 논문 리뷰/Protein 2023. 4. 10.

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  Evolutionary-scale prediction of atomic-level protein structure with a language model Evolutionary-scale prediction of atomic-level protein structure with a language model | Science 2023, Science Alexander Rives ( Meta AI ) Group Abstract 다중 서열 정렬에 존재하는 진화적 정보를 이용한 단백질 구조 예측 기계학습 방법론을 이용해서 정확한 예측 정보를 얻을 수 있었지만, 단일 서열을 가지고 예측하는 것은 아직 어려움. 이 논문에서는 transformer 단백질 언어 모델을 사용하여 원자 수준의 구조까지 예측하는 ESMfold 를 만들었고, 이는 정렬기반 모델만큼 정확하고 상대적으로 빠름. MSA 기반의 모델인 AlphaFold 나 Rosetta 는 비슷한 protein 을.. 논문 리뷰/Protein 2023. 3. 21.

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  Exploring the computational methods for protein-ligand binding site prediction (4) Exploring the computational methods for protein-ligand binding site prediction - ScienceDirect 4) 딥러닝 기반의 LBS prediction 방법들 2006년에, 딥러닝은 머신러닝의 성능을 많은 부분에서 앞서갔고 머신러닝에서 가장 유명한 분야가 되었음. 딥러닝은 복잡한 기계학습 방법으로 3가지 방법으로 주로 적용되는데, CNN, DBN, self-encoding netual network 가 그것임. 지난 2년간 DL 을 이용한 LBS prediction 논문들이 report 되었음. - DEEPSite : 2017, 단백질 구조를 3차원 이미지로 생각하고, 특정 사이즈를 가지는 voxel 로 이산화 시킴. 소수성, 수소결합 공여.. 논문 리뷰/Protein 2022. 7. 9.

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  Exploring the computational methods for protein-ligand binding site prediction (3) Exploring the computational methods for protein-ligand binding site prediction - ScienceDirect 3) 전통적인 기계학습 기반의 LBS prediction 방법들 LBS prediction 은 이분법 문제이기 때문에, class imbalance 가 있음. Naive Bayes : prior probability 를 계산하기 때문에 샘플간 corerlation 이 있는 경우에는 적용하기 적합하지 않음. Logistic regression : underfit 되는 경향으로 acc 가 잘 나오지 않음. KNN : 빠르지만 class imbalance situation 에서는 성능을 기대할 수 없음. 따라서 SVM 을 많이 쓰게 되는데, .. 논문 리뷰/Protein 2022. 7. 9.

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  Exploring the computational methods for protein-ligand binding site prediction (2) Exploring the computational methods for protein-ligand binding site prediction - ScienceDirect 2) Template similarity-based LBS prediction method 단백질의 3차구조는 geometry, energy 에 대한 단서를 제공해서 단백질 하나의 구조만으로 LBS 예측을 가능하게 한다. 만약 단백질이 독립적인 분자가 아닌 다른 분자들로부터 생겨난 것이라는 것을 가정한다면, 구조적/기능적인 정보들은 homologous 하거나 구조적으로 비슷한 단백질들에서 전달받을 수 있을 것. 이를 이용하면 target protein 의 LBS prediction 은 알려진 protein 들을 template 으로 사용.. 논문 리뷰/Protein 2022. 7. 7.

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  Exploring the computational methods for protein-ligand binding site prediction (1) Exploring the computational methods for protein-ligand binding site prediction - ScienceDirect 2020, Computational and structural biotechnology Le Zhang Group Inter-molecular interaction 은 단백질의 아미노산 잔기의 특정 위치를 통해 일어나는데, 이 위치들은 보통 pocket-like region 에 위치해 있음. 이 위치들은 LBS ( Ligand-binding site ) 라고 부름. CASP, CAMEO, CAFA, PDB, BioLip 등의 등장은 하나의 standard evaluation 을 제공했음. BioLip 에서 제공하는 정의에 의하면, 리간드.. 논문 리뷰/Protein 2022. 7. 7.