🔬 Chai란?

2025년 08월 21일

Chai docking structure prediction 단백질 구조 예측 결합 예측 ligand glycan

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.

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Chai 는 단백질과 ligand 또는 glycan 간의 결합 구조(docking) 를 예측하는 AI 기반 시뮬레이션 도구 입니다. Transformer 및 Diffusion 모델을 기반으로 하며, 단백질 구조 예측과 docking을 동시에 수행 할 수 있는 것이 큰 특징입니다.

참고: Chai는 내부적으로 Boltz 계열의 equivalent transformer 구조와 diffusion 모델을 결합하여, 단백질의 유연성까지 고려한 정밀한 예측을 수행합니다.

🧪 우리 플랫폼에서 어떻게 제공되나요?

우리 플랫폼에서는 Chai를 직관적인 UI로 제공합니다. 복잡한 파라미터 설정 없이, 단백질 서열과 ligand/glycan 정보를 입력하는 것만으로 복합체 구조 예측을 간편하게 수행 할 수 있습니다.

예측 결과는 구조뿐 아니라 다양한 정량 지표 와 시각화 자료까지 함께 제공합니다.

📝 사용 방법 안내

1. 작업 이름 지정

• 예: Chai_docking_test1

2. 입력 방식 선택

• 단백질 서열 (FASTA 형식)
• Glycan 서열 (CCD 형식) 또는 소분자 구조 (SMILES 형식)

3. 파라미터 설정

• 별도 설정 필요 없음 (기본값 자동 적용)

4. 결과 확인

• 복합체 구조 (PDB 형식)
• 주요 예측 지표 제공

지표	설명
aggregate_score	예측 품질을 종합한 점수 (높을수록 좋음)
chain_chain_clashes	체인 간 충돌 수 (0일수록 좋음)
iptm	두 체인 간 상대 위치 예측 정확도 (1에 가까울수록 좋음)
ptm	단백질 자체 구조 예측 정확도

• MSA coverage plot도 함께 제공되어, 예측 신뢰도를 시각적으로 확인할 수 있습니다.

Job Name: Chai_docking_test1
입력값 예시:
Protein FASTA: >sp|P12345|...
Ligand SMILES: CCOC(=O)C1=CC=CC=C1

🧬 분석 결과 활용 예시

• 신약개발 초기 단계 에서 ligand와 단백질의 결합 구조를 빠르게 예측 가능
• 타겟 검증 과정에서 glycan이나 저분자 화합물과의 상호작용 구조 분석
• 돌연변이 단백질의 결합 변화 예측을 통한 기능 분석

⚠️ 주의사항

항목	내용
입력 형식	단백질은 FASTA, glycan은 CCD, 소분자는 SMILES 형식 필요
필수 입력	단백질 + ligand/glycan 정보 모두 필요
분석 시간	복잡성에 따라 수 분~수십 분 소요될 수 있음
해석 유의점	iptm, ptm 등 지표를 종합적으로 판단하여 신뢰도 평가 필요

✅ 마무리

Chai는 단백질 구조 예측과 결합 구조 예측을 동시에 수행하는 강력한 도구 입니다. Diffdock이나 RFdiffusion과의 비교 분석에도 유용하며, DLKcat이나 Boltz-2 등과의 연계 분석도 가능합니다.

지금 바로 Chai 분석 페이지에서 직접 사용해보세요!