Prediction Tools
🔮 예측 도구
단백질 구조 예측, 기능 예측, 물성 예측 등 다양한 예측 도구들을 소개합니다.
🔬 ToxinPred3.0이란?
2025년 08월 21일
ToxinPred3.0은 단백질 및 펩타이드 서열의 독성 가능성을 예측하는 머신러닝 기반 도구입니다. 세포막 파괴 가능성에 기반한 독성 예측 외에도 다양한 독성 분석 모듈과 연계 활용이 가능합니다.
🔬 NetsolP란?
2025년 08월 21일
NetsolP는 아미노산 서열만을 입력으로 E. coli에서의 단백질 용해도(solubility)를 예측하는 딥러닝 도구입니다. 빠른 예측 속도와 높은 정확도로 대규모 서열 스크리닝에 적합합니다.
🔬 LigandMPNN이란?
2025년 08월 21일
LigandMPNN은 단백질이 특정 리간드에 더 잘 결합할 수 있도록 결합 부위의 서열을 최적화하는 MPNN 기반 모델입니다. 단백질과 리간드를 그래프로 변환하여 상호작용을 고려한 서열 설계를 수행합니다.
🔬 Immunebuilder란?
2025년 08월 21일
Immunebuilder는 항체(nanobody, antibody) 및 T 세포 수용체(TCR)의 서열을 기반으로 빠르고 정확하게 구조를 예측하는 딥러닝 모델입니다. CDR loop와 VH/VL pairing에 특화된 구조 예측을 지원합니다.
🔬 Dscript란?
2025년 08월 21일
Dscript는 단백질 서열만으로 단백질-단백질 상호작용(PPI)을 예측할 수 있는 딥러닝 모델입니다. 구조 정보 없이도 높은 범용성과 속도를 자랑하며, 질병 네트워크 분석 등 다양한 생물학적 연구에 활용됩니다.
🔬 DiffDock이란?
2025년 08월 21일
DiffDock은 단백질이 고정된 상태에서 리간드의 최적 결합 위치와 형태를 예측하는 diffusion 기반 모델입니다. 빠르고 정확한 포즈 탐색이 가능합니다.
🔬 DeepFRI란?
2025년 08월 21일
DeepFRI는 단백질의 기능을 예측하고 동시에 해당 기능에 관여하는 핵심 잔기들을 식별하는 딥러닝 기반 도구입니다. GCN과 LSTM을 결합한 모델 구조로, GO term 및 EC number 예측과 saliency heatmap 출력을 지원합니다.
🔬 DLKcat이란?
2025년 08월 21일
DLKcat은 단백질 서열과 리간드 구조만으로 효소의 Kcat(촉매 속도 상수)을 빠르게 예측할 수 있는 딥러닝 기반 모델입니다. 구조 예측 없이도 돌연변이나 신효소 후보의 활성 분석에 활용할 수 있습니다.
🔬 Chai란?
2025년 08월 21일
Chai는 단백질 구조 예측과 ligand, glycan과의 결합 구조를 동시에 예측하는 AI 기반 시뮬레이션 도구입니다. Diffusion 기반의 Transformer 아키텍처를 사용하며, 유연한 단백질 구조까지 반영하여 정확한 docking 예측이 가능합니다.
🔬 Boltz-2란?
2025년 08월 21일
Boltz-2는 단백질 서열로부터 3D 구조를 생성하고, 리간드 및 글라이칸과의 결합을 예측하는 확률 기반 도킹 모델입니다. 구조 생성부터 결합 포즈, 친화도 예측까지 원스톱 분석을 지원합니다.
🔬 Bioemu란?
2025년 08월 21일
Bioemu는 단백질 서열만으로 열역학적으로 안정한 구조를 빠르게 생성할 수 있는 Diffusion 기반 시뮬레이션 도구입니다. MD 시뮬레이션의 정확성과 딥러닝의 속도를 결합해 효율적인 구조 예측을 가능하게 합니다.
🔬 ADMET-AI란?
2025년 08월 21일
ADMET-AI는 신약개발 초기 단계에서 화합물의 ADMET(흡수, 분포, 대사, 배설, 독성) 특성을 빠르게 예측해주는 인공지능 기반 분석 도구입니다. Multi-task 학습 기반의 고속 예측으로 독성 및 대사 안정성 평가에 강점을 보입니다.