AlphaFold3를 사용하여 단백질 구조를 예측하는 방법

AlphaFold3 를 사용하여 단백질 구조 예측하는 방법

분자 모델링은 생물학 연구에서 필수적인 기술로, 과학자들이 생체 분자의 구조와 기능을 탐구할 수 있게 합니다. 이러한 목적으로 사용 가능한 다양한 도구 중 AlphaFold 3 는 최첨단 응용 프로그램으로 두드러집니다. 이 고급 딥러닝 모델은 놀라운 정밀도로 단백질 구조를 예측할 수 있습니다. 다음은 AlphaFold3 를 사용하는 방법입니다.

I. 웹사이트 및 로그인

AlphaFold3 의 서버 URL 은 다음과 같습니다:

https://golgi.sandbox.google.com

II. 복합체 구조 예측

1. 단백질-금속 이온

지원되는 금속 이온은 Mg, Zn, Cl, Ca, Na, Mn, K, Fe, Cu, Co 등 총 10 가지입니다. 예를 들어, 단백질 시퀀스 4R59 은 금속 이온 아연과 결합합니다. 단백질 시퀀스를 입력한 후 'Entity 추가'를 클릭하고 Ion 을 선택하세요.

계속하고 미리보기를 클릭한 후 잠시 기다리면 다음 결과를 얻게 됩니다:

위 표시의 색상은 예측된 구조의 신뢰도를 나타내며, 파란색이 가장 좋고 주황색이最差입니다. 오른쪽 오차 행렬은 초록일수록 예측 정확도가 더 좋습니다.

예측된 구조를 결정 구조와 정렬했을 때 얻은 RMSD 가 0.113 으로 매우 좋은 결과이며, 금속 부위는 기본적으로 일치합니다.

1. 단백질-소분자

금속 이온과 달리 리간드 (Ligand) 를 선택하면, 서버는 ADP, ATP, AMP, GTP, GDP, FAD, NAD, NAP, NDP, HEM, HEC, PLM, OLA, MYR, CIT, CLA, CHL, BCL, BCB 등 총 19 가지 리간드만 지원합니다.

1. 단백질-뉴클레산 (DNA/RNA)

DNA 는 시퀀스 입력을 지원합니다:

RNA 도 시퀀스 입력을 지원합니다:

1. 비표준 아미노산 및 뉴클레산 처리

비표준 아미노산 및 뉴클레산을 처리하려면 빨간 부분을 클릭하세요:

그 다음 인터페이스가 나타나 수정할 아미노산을 클릭하세요:

예를 들어, 여기서의 S 를 NAG 로 변경한 후 저장하세요. DNA 는 역전 (Reverse) 과 수정 (Modification) 연산이 있으며, RNA 는 오직 수정만 가능합니다.

III. 매개변수

1. 복제본 수 (Copies)

다중체 (Multimer) 의 경우 여기서 복제본 수를 설정하여 구조를 만듭니다. 예를 들어, 펜타머 단백질의 경우 복제본 수를 5 로 설정하면 다음과 같은 결과가 나옵니다:

1. 시드 (Seed)

시드는 초기 시드로서 다른 설정은 서로 다른 구조를 생성합니다. 예를 들어, 다음 설정은 시드를 랜덤, 1, 2, 3, 그리고 100 으로 설정합니다:

얻은 구조적 금속 중심이 서로 다르고 뉴클레산의 위치도 더 큰 차이가 있음을 알 수 있습니다. 그러나 시드가 클수록越好한 것은 아닙니다. 여기서 2 와 100 의 결과는 비슷하지만 100 은 더 많은 시간이 걸립니다. 따라서 구체적인 설정은 필요한 구조의 특성에 따라 결정해야 합니다.