🔬 NetsolP란?

2025년 08월 21일

NetsolP 단백질 용해도 solubility prediction ESM 딥러닝 발현 예측

NetsolP는 아미노산 서열만을 입력으로 E. coli에서의 단백질 용해도(solubility)를 예측하는 딥러닝 도구입니다. 빠른 예측 속도와 높은 정확도로 대규모 서열 스크리닝에 적합합니다.

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NetsolP는 단백질의 아미노산 서열만을 입력으로 하여, **E. coli 발현 기준 용해도(solubility)**를 예측하는 딥러닝 모델입니다. 구조 정보나 MSA 없이도 빠르게 예측 가능하며, 대규모 단백질 서열 라이브러리 스크리닝에 적합합니다.

참고: NetsolP는 ESM 언어모델 임베딩을 기반으로 PSI Biology, NESG 데이터 등에서 학습되었습니다.

🧪 우리 플랫폼에서 어떻게 제공되나요?

우리 플랫폼에서는 NetsolP를 다양한 ESM 모델 옵션과 함께 제공합니다. 서열 입력만으로 용해도(solubility) 및 발현 가능성(usability)을 예측할 수 있으며, 결과는 0~1 사이의 스코어로 출력됩니다.

사용자는 분석 목적에 따라 정확도, 속도, 균형을 고려하여 적절한 모델(ESM1b, ESM12, distilled)을 선택할 수 있습니다.

📝 사용 방법 안내

1. 작업 이름 지정

• 예: NetsolP_test1

2. 입력 방식 선택

• 단백질 서열 (FASTA 형식)

3. 파라미터 설정

옵션	설명
모델 선택	ESM1b, ESM12, ESM1b distilled 중 선택

4. 결과 확인

• Solubility score (0~1)
• Usability score (0~1)

Job Name: NetsolP_test1
입력값 예시:
FASTA: >sp|P12345|...
모델: ESM1b distilled

🧬 분석 결과 활용 예시

• 단백질 발현 최적화: 발현 가능한 서열 우선 선별
• 라이브러리 필터링: 저용해도 단백질을 사전에 제거해 실험 비용 절감
• 후속 구조 기반 분석 전처리: aggregation hotspot 탐지 도구와 결합 사용

⚠️ 주의사항

항목	내용
입력 형식	FASTA
출력 값	예측 확률/스코어 (절대 수치 아님)
한계	위치별 hotspot은 제공되지 않음 (residue-level 분석 불가)

✅ 마무리

NetsolP는 빠르고 정확한 용해도 예측이 가능한 서열 기반 도구입니다. Camsol, Aggrescan3D, ZipperDB 등과 연계하여 hotspot 분석 및 라이브러리 설계 최적화에 활용할 수 있습니다.

지금 바로 NetsolP 분석 페이지에서 직접 사용해보세요!