🔬 Boltz-2란?

2025년 08월 21일

Boltz-2 diffusion 단백질 도킹 구조 생성 binding affinity 단백질-리간드 글라이칸

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.

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Boltz-2 는 단백질 서열을 기반으로 3D 구조를 생성 하고, 해당 구조에 대해 리간드 또는 글라이칸과의 결합 포즈 및 친화도까지 예측 할 수 있는 확률 기반 도킹 및 생성 모델 입니다.
AutoDock, Glide 같은 전통적인 스코어링 기반 도킹 방식과 달리, 확률 분포 기반의 샘플링 접근법 을 사용합니다.

Diffusion 기반의 generative 모델이 구조를 생성하고, 이를 기반으로 다양한 결합 후보와 친화도를 동시에 예측합니다.

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🧪 우리 플랫폼에서 어떻게 제공되나요?

우리 플랫폼에서는 Boltz-2를 통해 단백질-리간드 또는 단백질-글라이칸 복합체 예측을 간편하게 수행 할 수 있습니다.
입력 서열만으로 구조 생성, 도킹, 친화도 예측까지 한번에 완료됩니다.

옵션	설명
Number of Samples	생성할 복합체 수 (샘플링 수)
Sampling Steps	정밀도 조절 (Diffusion step 수, 높을수록 정밀하나 느림)

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📝 사용 방법 안내

1. 작업 이름 지정

• 예시: Boltz2_Generation_1

2. 입력 방식 선택

• 단백질 서열: FASTA 형식
• 리간드 또는 글라이칸: SMILES 형식

3. 파라미터 설정

• 샘플 수 (Number of Samples)
• 디퓨전 단계 수 (Sampling Steps)

Job Name: Boltz2_Generation_1
입력값 예시:
  Protein: >sp|P12345|SAMPLE_PROTEIN
           MSEQNNTEMTFQIQRIYTKDISFEAPNAPHVFQ
  Ligand: C1=CC=CC=C1 (benzene)
  Number of Samples: 50
  Sampling Steps: 30

4. 결과 확인

• 3D 구조 (PDB)
• 결합 후보 포즈들

• 예측 점수:

  • Binding affinity
  • Confidence score
  • Ranking 정보

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🧬 분석 결과 활용 예시

Boltz-2는 다음과 같은 다양한 응용 분야에 활용됩니다:

• 표적 단백질–리간드 스크리닝: 후보물질 다수 동시 탐색 가능
• 단백질–글라이칸 상호작용 분석
• 가상 스크리닝 (virtual screening): 수천 후보물질 필터링
• 단백질 엔지니어링: de novo 단백질–소분자 결합 설계
• 분자 동역학 기반 후속 분석: 구조 안정성 및 결합 유지 여부 평가

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⚠️ 주의사항

• 단백질 서열은 반드시 FASTA 형식, 리간드는 SMILES 형식 으로 입력해주세요.
• Sampling Steps가 많을수록 정밀한 예측이 가능하지만 계산 시간이 늘어납니다.
• 생성된 구조의 생물학적 의미는 후속 검증(MD, PLIP 등)을 통해 확인 해야 합니다.
• 복수 후보 구조가 생성되므로, Ranking 및 confidence score를 참고 하여 우선순위 선정이 필요합니다.

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🔗 다른 도구와의 연계 분석

Boltz-2는 다양한 도구와 연계하여 다음과 같은 분석 파이프라인 구성이 가능합니다:

조합	설명
ProteinMPNN → Boltz-2	제약 조건 기반 서열 생성 후 구조/도킹 예측
RFdiffusion → Boltz-2	구조 생성 후 리간드 친화도 예측
Boltz-2 → GROMACS	구조 안정성 확인을 위한 MD 시뮬레이션
Boltz-2 → PLIP / PRODIGY	상호작용 및 친화도 분석, 교차 검증

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✅ 마무리

Boltz-2는 단백질 구조 생성과 결합 예측을 동시에 수행할 수 있는 차세대 도킹 플랫폼 입니다. 빠르고 유연하며, 다양한 생물학적 상호작용을 해석할 수 있는 확률 기반 generative 모델의 장점을 극대화 합니다.

지금 바로 Boltz-2 분석 페이지에서 직접 사용해보세요!