[2023] 신약개발을 위한 단백질 구조 예측 및 상호작용 예측 수료증

  • 모집인원1,000명

  • 학습기간2023-04-30 ~ 2024-12-31

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강좌 소개

강의 소개 및 개요입니다.

성명

석차옥

소속기관

서울대학교

과목명

신약개발을위한단백질구조예측및상호작용예측

강의시간

11

학습목표

1. 첨단 단백질 구조 예측 및 상호작용 예측의 원리를 배우고 예측 가능 범위를 파악한다.
2. 신약개발에 활용될 수 있는 관련 소프트웨어 및 웹서버 활용법에 대해 익힌다.

 

강의 선수과목 및 준비사항입니다.

선수과목

 선수과목 또는 관련과목

참고자료

 https://www.rcsb.org/

Muhammed, Muhammed Tilahun, and Esin Aki‐Yalcin. "Homology modeling in drug discovery: Overview, current applications,
and future perspectives." Chemical biology & drug design 93.1 (2019): 12-20.
Ovchinnikov, Sergey, et al. "Protein structure determination using metagenome sequence data." Science 355.6322 (2017): 294-

De Vivo M et al. Role of Molecular Dynamics and Related Methods in Drug Discovery. J. Med. Chem. (2016).

Leaver-Fay A, Tyka M, Lewis SM, Lange OF, Thompson J, et al. "Rosetta3 an object-oriented software suite for the simulation
and design of macromolecules". Methods Enzymol 487 (2010): 545–574.; Schoeder C T et al. "Modeling Immunity with Rosetta:
Methods for Antibody and Antigen Design" Biochemistry 60 (2021): 825−846.

C Norn et al, Protein sequence design by explicit energy landscape optimization. PNAS 2021.

Mason, Derek M., et al. "Optimization of therapeutic antibodies by predicting antigen specificity from antibody sequence via deep
learning." Nature Biomedical Engineering 5.6 (2021): 600-612.
https://wenmr.science.uu.nl/prodigy/https://zhanglab.dcmb.med.umich.edu/SSIPe/

준비사항

 노트북 사용, 사이트 가입, 프로그램 설치 등 준비사항

: FoldIt 웹사이트 가입 (https://fold.it/)

: trDesign (https://github.com/gjoni/trDesign) 및 tensorflow 1.13 or 1.14
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과정 소개

신약개발을 위한 단백질 구조 예측 및 상호작용 예측 강의 과정입니다.

1

단백질 신약 및 화합물 신약에 활용될 수 있는 단백질 구조 및 상호작용 예측 방법의 발전 역사, 신약개발활용 분야에 대해 개괄적으로 이해한다.

-단백질 구조예측 소개
-단백질-화합물, 단백질-펩타이드, 단백질-단백질 상호
-작용 예측 소개
-단백질 디자인 소개
-본 과정의 구성에 대한 소개
2

단백질 구조의 4단계의 계층을 이해하고, 단백질 구조 기반 분류법을 실습해본다.

-단백질 구조의 기초
-단백질 구조 뷰어 활용법 
-단백질 구조 기반 분류법
3

단백질 접힘이 일어나는 물리학적인 원리를 이해한다

-수용성 단백질 접힘 원리

-수용성 단백질 접힘 원리

-샤페론에 의한 단백질 접힘

-샤페론에 의한 단백질 접힘
4

호몰로지 모델링 방법 및 유사서열 기반의 단백질 구조예측방법을 이해하고 관련 웹서버 활용법에 대해 익힌다

-호몰로지 모델링 방법 소개 및 관련 논문 리뷰
-유사 서열 기반의 단백질 구조 예측방법 소개 및 관련 논문 리뷰

-관련 웹서버 소개 및 사용법 실습
5

인공지능이 어떻게 단백질 구조예측에 활용되고 있는지에 대해 이해하고, 관련 소프트웨어 및 웹서버 활용법을 익힌다

-2D CNN 기반의 단백질 구조 예측 방법 소개
(AlphaFold, trRosetta)

-Attention 알고리즘 기반의 단백질 구조 예측 방법
(AlphaFold2, RoseTTAFold)

-관련 소프트웨어 및 웹서버 활용법 실습
6

단백질-단백질, 단백질-펩타이드 상호작용에 대해 이해. 원리기반 도킹에 대해 학습.

-단백질-단백질, 단백질-펩타이드 상호작용 입문(Chimera를 이용한 단백질 복합체 구조 분석)
-원리 기반 도킹 방법 소개 (Rosetta,GalaxyTongDock+AI)
-GalaxyTongDock 사용 실습
7

정보기반 도킹에 대해 학습. 도킹을 이용해 CASP과 CAPRI에서 단백질 복합체 구조 예측한 사례 학습. AlphaFold2가 단백질 복합체 구조 예측에 줄 영향을 분석.

-정보 기반 도킹 방법 소개 (GalaxyHomomer,GalaxyHeteromer) 및 실습
-단백질 복합체 구조 예측 사례 소개 (CASP과 CAPRI)
-AlphaFold2와 단백질 복합체 구조 예측
8

분자동력학 시뮬레이션의 원리를알고, 이를 신약개발에 적용한 예시들을 살펴본다

-분자동력학 시뮬레이션의 원리
-신약개발 과정에서 분자동력학 시뮬레이션이 활용된 사례 리뷰
9

단백질 디자인의 개념을 알고, 대표적인 Rosetta software 의 디자인 원리를 실습과 예시를 통해 이해한다

-단백질 서열 디자인의 이해와 실습 (Rosetta 방법 기반)
-단백질 뼈대 구조 디자인의 이해 (Rosetta 방법 기반)
-항체와 항원 디자인 예시를 통한 이해
10

인공지능과 생물정보학을 활용한 단백질 디자인 원리를 학습하고, 실제 실습을 통해 좀 더 자세히 이해한다.

-인공지능과 생물정보학을 활용한 단백질 디자인 방법 개괄 리뷰

-trDesign 논문 리뷰

-trDesign 방법 실습
11

단백질-단백질 간 결합 친화도를 높이는 다양한 방법에 대해 이해한다.

-실험과 기계학습을 결합한 결합 친화도 개선 방법
-단백질-단백질 결합 친화도 예측 프로그램 실습
분류
  • 주제
    단백질구조
  • 분야
    생물학 & 생물정보학, 신약개발 & 제약산업
  • 실습
    소프트웨어
  • 활용 단계
    Target Identification, Drug Discovery
교수자/개설자
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