HanjariFold 플랫폼 소개 및 사용 요령

HanjariFold(https://hanjarifold.net/)는 단백질 3차원 구조의 물리화학적 완성도를 고도화하고, 결정학적 검증 지표를 개선하기 위해 구축된 순수 학술 연구 목적의 단백질 구조 정제(Refinement) 웹 포털입니다.

AI 기반 구조 예측 모델(AlphaFold 등)이나 저해상도 실험 데이터에서 자주 발생하는 비물리적 원자 충돌(Steric Clash)을 해소하고, 주쇄 비틀림 각도와 수화 껍질(Hydration Shell)을 재정돈하는 파이프라인을 웹 브라우저 상에서 직관적으로 수행할 수 있습니다.

1. 핵심 엔진 구성

HanjariFold는 상호보완적인 두 가지 계산 코어를 지원합니다.

• HanjariNebula (OpenMM / AMBER14SB 기반)

  • 원리: 분자역학 힘장(Force Field) 기반의 L-BFGS 에너지 최소화 알고리즘을 사용합니다.

  • 주요 역할: 원자 간 정전기 및 반데르발스 척력을 빠르게 이완하여 All-Atom 충돌을 해소하고, 표면 수화 껍질을 연속적으로 형성합니다.

• CosmicDistiller (Phenix / CCTBX 기하 구속 기반)

  • 원리: 결정학적 표준 통계에 기반한 결합 길이, 결합 각도, 2면각(Dihedral) 구속식을 적용합니다.

  • 주요 역할: 라마찬드란 이상치(φ, ψ Outliers)를 교정하고 곁사슬 로타머 형태를 결정학적 표준 분포로 고정합니다.

2. 기본 사용 요령 (Step-by-Step)

Step 1. 구조 파일 업로드 및 입력

• 메인 화면의 입력 폼에 정제 대상이 되는 단백질 좌표를 지정합니다.

• 지원 형식: .pdb 및 .cif (mmCIF) 포맷을 모두 지원하며, 대규모 복합체 구조는 mmCIF 형식을 권장합니다.

• 텍스트 영역에 PDB/CIF 내용을 직접 붙여넣거나 파일 업로드 버튼을 통해 등록할 수 있습니다.

Step 2. 정제 엔진 선택 (Refinement Engine)

• Nebula 선택 시: 빠른 원자 충돌 해소, MD 시뮬레이션 직전의 에너지 안정화, 표면 수화층 형성이 주 목적인 경우 적합합니다.

• CosmicDistiller 선택 시: 주쇄의 라마찬드란 적합도 향상, X-선 결정학 수준의 엄격한 기하학적 정밀도 확보가 목적인 경우 적합합니다.

Step 3. 수화 정책 선택 (Solvation Policy)

• Clean Dry (권장): 입력 파일에 포함된 기존 물 분자(HOH)를 전처리 단계에서 완전히 제거한 후, 단백질 표면 격자 거리를 기준으로 새로운 수화망을 재합성합니다. 예측 모델 기반 좌표나 불완전한 저해상도 물 좌표를 정돈할 때 권장됩니다.

• Preserve: 입력 좌표의 기존 결정수를 그대로 유지하며 비어 있는 표면 영역에 추가 수화를 진행합니다. 핵심 결합 부위에 구조수(Structural Waters)가 실험적으로 확인된 고해상도 좌표에 적합합니다.

Step 4. 계산 실행 및 대시보드 확인

• Run Refinement 버튼을 클릭하면 연산이 시작됩니다. (구조 크기에 따라 약 30초~2분 소요)

• 정제가 완료되면 결과 화면에서 다음 항목을 검토할 수 있습니다:

  • WebGL 3D Mol* 뷰어: 정제된 백본(Cartoon), 곁사슬(Sidechains), 배치된 물 분자(Hydration Water)의 입체 구조 시각화

  • Before vs. After 품질 비교: MolProbity Score, All-Atom Clashscore, Ramachandran Favored/Outliers의 정량적 변화량 실측치 확인

  • Execution Benchmarks: 전처리, 정제 연산, 검증 단계별 정밀 소요 시간 로그

Step 5. 결과 파일 내려받기

• 화면의 정제 아카이브 (.ZIP) 다운로드 버튼을 통해 최종 정제 좌표(distilled_final.cif, distilled_final.pdb)와 MolProbity 검증 출력 리포트(molprobity.out)를 한 번에 다운로드할 수 있습니다.

3. 추천 정제 워크플로우 (Best Practice)

최상의 기하학적 완성도(MolProbity 1.00 이하 및 라마찬드란 이상치 0.00%)를 얻기 위한 권장 순서는 다음과 같습니다:

1. 1차 정제: HanjariNebula (Clean Dry) 모드로 전역 충돌 완화 및 초기 수화망 형성

2. 2차 마무리: 1차 산출물을 CosmicDistiller (Clean Dry) 모드로 투입하여 엄격한 기하 구속 조건으로 최종 연마

4. 이용 시 유의사항

• 본 서비스는 순수 학술 및 비영리 연구 목적으로 자유롭게 이용할 수 있습니다.

• 포털 상에서 상업적 사용은 엄격히 제한되며, 관련 협의는 개발자와의 개별 계약이 필요합니다.

• 제3자 소프트웨어인 Phenix 패키지와 관련된 상업적 권리는 개별 이용자에게 귀속되므로, 연구 목적 이외의 활용 시 관련 라이선스 규정을 준수해야 합니다.

• Entity: Momsfarm (ProteinMaker™) | Representative: Byeong-gu Han, Ph.D.

• Business Reg. No.: 128-38-31347

• Research Center: Rm 804, Songdo Technopark BT Center, 56 Songdogwahak-ro, Yeonsu-gu, Incheon, Republic of Korea

• Copyright: © 2026 ProteinMaker. All rights reserved.

% 1. HanjariFold Web Portal Overall Citation
@misc{hanjarifold2026,
  author       = {Han, Byeong-Gu},
  title        = {HanjariFold: Ultra-Precision Map-Free Macromolecular Structure Refinement Suite},
  year         = {2026},
  howpublished = {\url{https://hanjarifold.net}}
}

% 2. HanjariNebula Engine OS (OpenMM/Gemmi-based)
@misc{hanjarinebula_os_2026,
  author       = {Han, Byeong-Gu and HanjariFold Authors},
  title        = {HanjariNebula Engine OS Suite: High-Efficiency Continuum Hydration and Refinement},
  year         = {2026},
  howpublished = {\url{https://github.com/bghan2024/HanjariNebula}},
  note         = {GitHub Repository}
}

% 3. CosmicDistiller Engine (Phenix-based)
@misc{cosmicdistiller2026,
  author       = {Han, Byeong-Gu and HanjariFold Authors},
  title        = {CosmicDistiller Engine: Memory-Efficient Macromolecular Refinement},
  year         = {2026},
  howpublished = {\url{https://github.com/bghan2024/HanjariFold-endgame}},
  note         = {GitHub Repository}
}