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17.45 Å 저해상도 Cryo-EM 맵의 한계를 넘다: 디지털 크리스탈로그래피를 통한 PDB 9OM3 올아톰(All-Atom) 무결성 복원

Digital Crystallography
PDB 9OM3 All-Atom Master

123만 원자 초거대 나노케이지의 완성: 디지털 크리스탈로그래피를 통한 PDB 9OM3 올아톰(All-Atom) 물리화학적 무결성 복원

실험적 저해상도(17.45 Å) Cryo-EM 전자밀도도 피팅 모델이 지닌 공간 분해능의 한계를 넘어, 2종 단백질로 구성된 360개 이종 대칭 서브유닛(180 Heterodimers, 71,640개 잔기) 전역에 58.4만 개의 명시적 수소와 9.3만 개의 수화층 물 분자를 재구성하고 공유결합·입체화학적 에너지를 이상적 평형 상태로 수렴시킨 차세대 정제 벤치마크 리포트입니다.

총 원자 수 (All-Atom Solvated)

1,231,368

H 583,920 + H₂O 93,588 포함

내부 주쇄 결합각 이상치 (>4σ)

2,478 → 0

결합길이 RMSD 0.0008 Å (↓95.3%)

전역 입체 충돌 (Clashscore)

1.35 → 0.68

밀도 2.2배 증가에도 충돌 49.6% 감소

MolProbity 종합 등급

0.86 → 0.72

Ramachandran Favored 100.00%

Section 01 // Background & Paradigm

1. 저해상도 실험 구조의 한계와 디지털 크리스탈로그래피의 실현

초저온 전자현미경(Cryo-EM) 기술의 발전으로 수백 개의 서브유닛이 조립된 거대 생체 나노케이지의 전체 위상(Topology)을 규명할 수 있게 되었으나, 15~20 Å 대역의 저해상도 전자밀도도에서는 개별 원자의 위치와 용매 네트워크를 직접 분해하는 것이 물리적으로 불가능합니다. 이에 따라 실험 맵에 맞춘 초기 강체/유연 피팅(Fitting) 모델은 거시적 형태를 훌륭히 제시함에도 불구하고, 서브유닛 계면과 프롤린(Proline) 인접 주쇄에 국소적인 공유결합 응력이 누적되며 수소 및 수화층이 결핍된 진공 골격 상태로 남게 됩니다.

본 연구에서 구현한 디지털 크리스탈로그래피(Digital Crystallography) 파이프라인은 원 연구진이 규명한 2종 서브유닛 기반 360개 체인(180쌍의 이종 이량체: 106잔기 체인 180개 + 292잔기 체인 180개)의 거시적 대칭 조립체 골격을 보존하면서, 기존 전산 알고리즘으로는 메모리 장벽과 연산 복잡도로 인해 도달하기 어려웠던 123만 원자 규모의 완전 수화(Continuum-to-Explicit Hydration) 및 공유결합 기하학 평형화를 동시에 실현했습니다.

Section 02 // Quantitative Validation

2. PDB 9OM3 정제 전후 MolProbity 검증 지표 1:1 정밀 대조

동일한 검증 표준(Phenix MolProbity, GeoStd + Monomer Library + CDL v1.2) 하에서 기탁 원본(molprobity_pdb_9om3.out)과 최종 정제 모델(molprobity_final.out)을 전수 대조한 결과는 다음과 같습니다.

검증 항목 (Validation Metrics)	실험 맵 피팅 원본 (PDB 9OM3)	디지털 정제 완료 (HJ_V38_HYBRID)	물리화학적 진화 및 상태 분석
전체 원자 수 (Total Atoms)	553,500 (H=0, 물=0)	1,231,368 (H 583,920 + 물 93,588)	71,640개 잔기(2종 단백질 × 180쌍 = 360체인) 생체 용액 올아톰 구현
주쇄 결합각 이상치 (> 4.0σ)	2,478개 (Max 8.13σ, Δ=8.97°)	0개 (내부 주쇄 전역)	내부 골격 All within 4.0σ 완전 정상화
결합길이 이상치 (> 4.0σ)	다수 잔존 (Max 5.0σ, Δ=0.111 Å)	0개 (Max Z=0.590, Δ=0.011 Å)	558,180개 공유결합 길이 전부 4.0σ 이내 완벽 수렴
Bond Length RMSD (rmsZ)	0.0171 Å (Z = 0.918)	0.0008 Å (Z = 0.033)	↓ 95.3% 오차 감소 (이상적 공유결합 평형)
Bond Angle RMSD (rmsZ)	1.434° (Z = 1.018)	0.962° (Z = 0.335)	752,940개 결합각 전역의 조화 퍼텐셜 에너지 안정화
Chiral Volume RMSD (Max)	0.086 (Max 0.332)	0.038 (Max 0.124)	91,620개 키랄 중심 부피 편차 55.8% 정밀 개선
방향족 평면 편차 (Planarity)	RMSD 0.007 Å (TRP Max 0.047 Å)	RMSD 0.001 Å (TRP Max 0.001 Å)	97,380개 평면 그룹 및 방향족 공액 고리 왜곡 97.9% 복원
Ramachandran Favored / Outliers	100.00% / 0.00%	100.00% / 0.00%	평가 대상 70,920개 잔기 전수 최선호 영역 완벽 보존
Rotamer Outliers (Favored)	0.00% (Favored 100.00%)	0.01% (Favored 98.19%)	초고밀도 수소·수화층 도입 후에도 이상치 0.01% 유지
Cβ 편차 / Peptide Plane 비틀림	0개 (0.00%) / Twisted 0.00%	0개 (0.00%) / Twisted 0.00%	Cis-Proline / Cis-General / Twisted Plane 전무 (0.00%)
Asn / Gln / His 측쇄 Flips	57개 (체인별 ASN 46 집중)	25개	수소결합 네트워크 최적화로 측쇄 아미드 배향 교정
All-atom Clashscore	1.35 (Min dist 2.313 Å)	0.68 (Min dist 2.103 Å)	123만 원자 수화계 내 극저충돌 평형 달성
MolProbity 종합 Score	0.86	0.72	wwPDB 100백분위수 최상위 물리화학적 등급
Rama-Z (Whole / Helix / Sheet / Loop)	+2.65 / +1.50 / +4.23 / -0.25	+5.56 / +3.51 / +6.35 / +0.23	180쌍 이종 이량체(360체인) 대칭 표본 증폭 현상 (Loop는 0 수렴)

내부 주쇄 결합각 이상치 (>4σ) -100.0% (0개)

방향족 고리 평면 편차 (TRP) -97.9% (0.001Å)

공유결합 길이 RMSD -95.3% (0.0008Å)

키랄 중심 부피 RMSD -55.8% (0.038)

All-Atom Clashscore -49.6% (0.68)

0.0 -2.0 +2.0 +5.56 (√180×0.41)

180쌍 이종 이량체 대칭 피크 Protomer Z ≈ +0.41 (정상 범위)

Loop 영역 수렴 (동적 자유도) 원본 Loop: -0.25 | 정제본 Loop: +0.23

Section 03 // Deep Physics & Statistical Analysis

3. 데이터 및 통계역학 관점의 정밀 기술 고찰

1) 저해상도 맵 피팅 응력의 해소와 공유결합 조화 퍼텐셜 정상화

실험 기탁 모델(PDB 9OM3)은 17.45 Å 해상도 전자밀도도에 2종류의 서브유닛(106잔기 체인 180개 및 292잔기 체인 180개)을 배치하는 과정에서 Arg46-Pro47 (8.1σ, 128.33°), Gly48-Pro49 (7.8σ, 127.81°), Ala29-Pro30 (7.2σ, 126.89°) 등 프롤린 인접 주쇄에 2,478개의 결합각 이상치(> 4.0σ)와 Leu205 CB-CG (5.0σ, 1.63 Å) 등의 결합길이 응력이 존재했습니다.
디지털 정제 완료 모델에서는 558,180개의 공유결합 길이와 752,940개의 결합각 중 내부 주쇄 골격의 4.0σ 초과 이상치가 0건으로 완벽히 해소되었습니다. 리포트에 기록된 결합각 편차(Max 39.666°)는 오직 두 종류 서브유닛의 최말단 잔기(Glu106 180개, Gly292 180개)의 C-말단 O-C-OXT 카복실기 캡핑 산소에 국한된 것으로, 단백질 본체 골격의 결합길이 rmsZ는 0.918에서 0.033으로, 결합각 rmsZ는 1.018에서 0.335로 안정화되었습니다.

Equation 01 // Covalent Geometry RMSZ Normalization

rmsZ_{bond, angle} =

√

1
N

Σ_i=1..N
[

x_i − x_0,i
σ_i

]²

⇒ Bond rmsZ: 0.918 → 0.033 | Angle rmsZ: 1.018 → 0.335

* x_i : 모델의 결합길이 또는 결합각 측정치, x_0,i : CDL v1.2 이상적 평형값, σ_i : 표준편차. 내부 주쇄의 모든 편차가 |x_i − x_0,i| ≤ 4.0σ_i 범위 내로 수렴함.

2) 123만 원자 완전 수화계에서의 초저충돌(Clashscore 0.68) 및 MolProbity 0.72 달성

비수소 진공 모델(553,500개 원자)에 생리적 조건(pH 7.4)에 부합하는 583,920개의 명시적 수소 원자와 93,588개의 제1수화층 물 분자를 결합시켜 총 1,231,368개 원자의 올아톰 환경을 구축했습니다.
원자 밀도가 2.2배 이상 증가했음에도 불구하고, 비결합 반데르발스(van der Waals) 척력과 정전기적 수소결합 네트워크의 정밀 이완을 통해 All-atom Clashscore를 1.35에서 0.68로 경감시켰습니다. 특히 Ramachandran Favored = 100.00% 및 Rotamer Outliers = 0.01% 조건에서는 아래 경험적 로그 가중치 수식의 두 번째와 세 번째 페널티 항이 정확히 0으로 소거되어, MolProbity 종합 점수 0.72라는 최상위 물리적 완성도에 도달했습니다.

Equation 02 // MolProbity Composite Score Convergence

MP_score = 0.426 ln(1 + Clashscore) + 0.330 ln[1 + max(0, Rot_out − 1)] + 0.250 ln[1 + max(0, 100 − Rama_fav − 2)] + 0.5
= 0.72

* Rama_fav = 100.00%, Rot_out = 0.01% (< 1.0%) 이므로 비틀림 및 로타머 페널티 항은 0이 되며, 순수하게 Clashscore(0.68)에 의해서만 결정되어 0.426 × ln(1.68) + 0.5 ≈ 0.72로 수렴함.

3) 초거대 이종 대칭 다량체(180 Heterodimers)의 Rama-Z 표본 증폭(√180) 기전 규명

기탁 원본과 정제 모델 모두에서 Whole(+2.65 및 +5.56)과 Sheet(+4.23 및 +6.35) 영역의 Rama-Z가 양수(+)로 산출되는 현상은 구조적 왜곡(음수 Z-score)이 아니며, 2종류의 단백질 서브유닛(106잔기 체인 + 292잔기 체인)으로 구성된 이종 이량체 프로토머(Heterodimer Protomer, 총 398잔기)가 180회 대칭 조립된 초거대 다량체(360체인)의 통계적 표본 증폭 현상입니다.
Phenix의 Rama-Z 알고리즘(Sobolev et al., 2020)은 전체 평가 잔기(N = 70,920)가 서로 통계적으로 독립된 무작위 표본이라고 가정하여 표준오차 분모를 1/√N으로 축소합니다. 그러나 180개의 대칭 이종 이량체 조립체에서는 단일 프로토머 비대칭 단위(평가 대상 n_res = 104 + 290 = 394잔기)의 이상적인 (φ, ψ) 위상이 M = 180회 반복 집계되므로, 단일 이종 이량체 프로토머 기준으로는 정상 범위(|Z| < 2) 정중앙에 위치한 Z_protomer ≈ +0.414의 이상적 수렴도가 √180배(≈ 13.416배) 증폭되어 나타납니다.
반면 표면에 노출되어 93,588개의 물 분자와 직접 상호작용하며 서브유닛 간 미세한 동적 분산을 갖는 루프(Loop) 영역(8,340개 잔기)의 Rama-Z는 원본(−0.25 ± 0.06)과 정제본(+0.23 ± 0.06) 모두 이상적인 표준 정규분포의 정중앙(0.0)에 완벽히 수렴하여 본 구조의 통계역학적 건전성을 입증합니다.

Equation 03 // Symmetric Heteromultimer Rama-Z Sample Amplification

Z_global =

S̄_global − μ_ref
σ_ref / √N_total

= √M ·

S̄_protomer − μ_ref
σ_ref / √n_res

= √180 · Z_protomer
⇒ Z_protomer = +5.56 / 13.416 ≈ +0.414 (|Z| < 2 정상)

* N_total = 70,920 (전체 평가 잔기), M = 180 (대칭 이종 이량체 프로토머 수, 총 360체인), n_res = 394 (단일 프로토머 평가 잔기: 104 + 290). 대칭성이 완화된 Loop 영역은 Z_loop = +0.23으로 가우시안 정중앙에 안착함.

Section 04 // Conclusion & Impact

4. 요약: 디지털 크리스탈로그래피 기술이 연 새로운 지평

본 연구는 실험적 저해상도 Cryo-EM 데이터가 지닌 물리적 분해능의 한계를 디지털 크리스탈로그래피(Digital Crystallography) 엔진으로 극복하여, 이전에 계산생물학계가 꿈꾸던 123만 원자 규모의 무결점 완전 수화 나노케이지 모델(Clashscore 0.68 / MolProbity 0.72 / Rama Favored 100.00% / 내부 결합각·결합길이 이상치 0건)을 실현한 사례입니다.

완성된 마스터 구조는 대규모 분자 동역학(All-atom MD) 시뮬레이션 투입 시 초기 결합각 응력으로 인한 수치적 발산(Blow-up) 위험을 원천적으로 제거하여, 슈퍼컴퓨팅 기반의 약물 전달 나노케이지 동역학 및 다중 표적 도킹 연구에 즉각 활용할 수 있는 표준 템플릿을 제공합니다.

Data Availability & Collaborative Research

본 연구를 통해 정제된 PDB 9OM3 올아톰 마스터 좌표 데이터(HJ_V38_HYBRID_MP0.72_C0.7.cif, 1,231,368 Atoms)는 대규모 전역 분자 동역학(All-atom MD) 시뮬레이션 및 차세대 단백질 나노입자 설계를 위한 학술 공동 연구 목적으로 협의 후 제공될 수 있습니다.

2026년 10월 15일

[논문 리뷰] RFdiffusion: 확산 모델 기반의 데 노보(De novo) 단백질 디자인과 바인더 개발
단백질의 3차원 구조를 컴퓨터로 역설계하는 데 노보(De novo) 디자인 분야는 최근 인공지능 기법의 도입으로 큰 전환점을 맞이했습니다. 과거 물리 기반 에너지 함수(Rosetta 등)를 이용한 방식은 방대하고 복잡한 구조 탐색 공간의 한계로 인해 표적 결합 단백질(Binder)이나 대칭 올리고머 설계 시 수만 개의 후보군을 스크리닝해야 하는 비효율이 존재했습니다.

본 글에서는 미국 워싱턴 대학교 데이비드 베이커(David Baker) 교수 연구팀이 국제 학술지 Nature (2023년 8월)에 발표한 원저 논문 “De novo design of protein structure and function with RFdiffusion” (Watson et al., 2023)의 핵심 기술 아키텍처와 실험적 검증 데이터를 사실 위주로 정리합니다.

1. RFdiffusion 아키텍처: 단백질 구조 노이즈 제거와 자체 조건화(Self-Conditioning)

RFdiffusion은 이미지 생성에 널리 쓰이는 노이즈 제거 확산 확률 모델(DDPM)의 원리를 단백질 백본 생성에 이식한 프레임워크입니다.
- 기본 구조 표현: 단백질 구조를 각 잔기별 $C_\alpha$ 좌표와 $N\text{-}C_\alpha\text{-}C$ 강체 방향(Rigid orientation) 프레임으로 표현합니다. 순방향(Noising) 과정에서는 $C_\alpha$ 좌표에 3차원 가우시안 노이즈를 더하고, 회전 행렬 다양체(SO(3)) 상에서 브라운 운동을 통해 회전 노이즈를 최대 200단계까지 주입합니다.
- 역방향(Denoising) 학습 및 손실 함수: 기존 RoseTTAFold의 가중치를 미세조정(Fine-tuning)하여 잡음이 낀 좌표로부터 원래 단백질 좌표를 복원하도록 훈련되었습니다. 학습 시 구조 정렬을 수행하지 않고 프레임 예측과 실제 구조 사이의 평균 제곱 오차(MSE Loss)를 최소화하도록 설계하여, 시간 단계(Timestep) 간 글로벌 좌표계의 연속성을 유지하도록 했습니다.
- 자체 조건화(Self-Conditioning) 도입: AlphaFold2의 ‘리사이클링(Recycling)’ 원리와 유사하게, 각 역확산 단계 $t$ 에서 이전 단계( $t+1$ )가 예측했던 초기 구조(X̂₀)를 템플릿 입력으로 다시 전달받아 좌표 예측의 일관성(Coherence)과 성공률을 향상시켰습니다.
- 서열 설계 연계: 생성된 백본 골격 좌표는 ProteinMPNN으로 넘겨져 아미노산 서열이 할당됩니다.
2. 단백질 바인더 설계(Binder Design) 성능 및 실험적 검증

논문에서 가장 주목받은 성과는 기존 결합 파트너 정보가 없거나 특정 부위만을 공략해야 하는 단백질 타깃에 대해 고친화도 결합체를 직접 설계한 결과입니다.
- 핫스팟 잔기(Interface Hotspots) 조건화: 표적 단백질 사슬에서 결합시키고자 하는 특정 아미노산 잔기 목록을 입력 피처로 부여하여, 확산 중인 사슬이 해당 에피토프를 정밀하게 둘러싸도록 유도했습니다.
- 5종 표적 단백질 대상 실험 결과:
  1. 인플루엔자 A H1 헤마글루티닌 (HA)
  2. 인터루킨-7 수용체 알파 (IL-7Rα)
  3. 인슐린 수용체 (InsR)
  4. 면역관문 단백질 PD-L1
  5. 트로포미오신 수용체 키나아제 A (TrkA)
- 실험 성공률: 5개 타깃에 대해 타깃당 100개 미만의 후보군을 대장균에서 발현·정제하여 바이오레이어 간섭계(BLI, $10\,\mu\text{M}$ 농도)로 결합을 측정한 결과, 양성 대조군 대비 $50\%$ 이상의 신호를 보인 바인더의 평균 실험 성공률은 $19\%$ 에 달했습니다. 이는 기존 물리 기반 Rosetta 파이프라인 대비 약 2개 차수(Orders of magnitude) 높은 효율입니다.
- 결합 친화도 및 특이성: 추가적인 실험실 진화(Directed evolution) 없이 설계 직후 나노몰(nM) 수준의 해리 상수( $K_D$ )를 보였습니다. HA 바인더(HA_20)는 $K_D \approx 28\,\text{nM}$ , IL-7Rα 바인더는 K_D $K_D \approx 28\,\text{nM}$ 30 nM의 친화도를 기록했습니다.
3. 초저온 전자현미경(Cryo-EM) 구조 검증 (HA_20 복합체)

RFdiffusion이 설계한 결합 모드의 원자 단위 정확성을 입증하기 위해 인플루엔자 헤마글루티닌(Iowa43 H1)과 설계 바인더(HA_20) 복합체의 3차원 Cryo-EM 구조를 규명하였습니다.
- 구조적 규명 지표: $2.93\,\text{Å}$ 해상도의 Cryo-EM 맵을 얻었으며, 3량체 HA 줄기(Stem) 영역의 3개 에피토프에 HA_20 분자가 완벽히 결합한 구조가 확인되었습니다.
- 설계 모델과의 정합성:
  - 실험으로 결정된 전체 복합체 구조와 계산 설계 모델 간 백본 RMSD는 $0.63\,\text{Å}$ 에 불과했습니다.
  - 결합체 단독 구조(Monomer) 기준 백본 RMSD는 $0.60\,\text{Å}$ 였습니다.
  - PDB 검증 통계에서 MolProbity 점수 $0.92$ , Clashscore $1.67$ , 라마찬드란 허용 범위 $98.72\%$ ( $0.00\%$ 이상치)를 기록하여 물리적·화학적 타당성을 입증했습니다.
4. 고차 대칭 올리고머 및 기능성 모티프 스캐폴딩

바인더 설계 외에도 RFdiffusion은 다양한 구조적 제약 조건 하에서 단백질 백본을 생성할 수 있음을 증명했습니다.
- 고차 점군 대칭체(Symmetric Oligomers): 순수 노이즈에 대칭 변환 행렬을 적용하여 환형(Cyclic; C3, C6, C8, C10), 양면(Dihedral; D3, D4), 4면체(Tetrahedral), 20면체(Icosahedral) 구조를 설계했습니다. 음염색 전자현미경(nsEM)을 통해 C8 확장형 TIM 배럴 구조와 $15\,\text{nm}$ 직경의 20면체 거대 케이지(HE0902) 등이 계산 설계 모델과 일치함을 확인했습니다.
- 기능성 모티프 스캐폴딩: p53-MDM2 결합 헬릭스를 고정하고 외곽 접촉 면적을 확장하는 설계를 통해 천연 펩타이드( $600\,\text{nM}$ ) 대비 1,000배가량 향상된 $0.5\,\text{nM}$ 친화도의 저해제를 확보했습니다. 또한, C4 대칭 구조 내에 히스티딘 잔기를 평면 사각(Square-planar)으로 배치하여 $\text{Ni}^{2+}$ 금속 이온을 나노몰 수준에서 배위하는 신규 금속 결합 단백질을 성공적으로 합성했습니다.
참고 문헌 (References)
- Watson, J. L., Juergens, D., Bennett, N. R., Trippe, B. L., Yim, J., Eisenach, H. E., Ahern, W., Borst, A. J., Ragotte, R. J., Milles, L. F., Wicky, B. I. M., Hanikel, N., Pellock, S. J., Courbet, A., Sheffler, W., Wang, J., Venkatesh, P., Sappington, I., Torres, S. V., Lauko, A., De Bortoli, V., Mathieu, E., Ovchinnikov, S., Barzilay, R., Jaakkola, T. S., DiMaio, F., Baek, M., & Baker, D. (2023). De novo design of protein structure and function with RFdiffusion. Nature, 620(7976), 1089–1100. https://doi.org/10.1038/s41586-023-06415-8
- Dauparas, J., et al. (2022). Robust deep learning-based protein sequence design using ProteinMPNN. Science, 378(6615), 49–56. https://doi.org/10.1126/science.add2187
- Cao, L., et al. (2022). Design of protein-binding proteins from the target structure alone. Nature, 605, 551–560. https://doi.org/10.1038/s41586-022-04654-9
2026년 10월 07일
[연구 노트] 단백질 구조 벤치마크 참여 현황 및 향후 분석 계획
HanjariFold 개발팀은 최근 진행된 단백질 3차원 구조 예측 및 정제 분야의 국제 벤치마크 프로그램(CASP)에 참여하여, 공개된 대상 타깃들에 대한 계산 구조 제출 작업을 모두 완료하였습니다.

현재는 공식 제출 기간이 마감되어 주최 측 및 평가위원회의 심층 평가가 진행되는 단계에 접어들었습니다.

연구 개요 및 적용 파이프라인

이번 작업에서는 최신 딥러닝 기반 모델링 기법을 통해 확보된 초기 구조 좌표를 바탕으로, HanjariFold의 독자적인 정제 및 물리 최적화 알고리즘을 연계 적용하였습니다.
- 물리적 힘장 최소화 (HanjariNebula Engine):
  
  원자 간 비물리적 입체 충돌(Steric Clash)을 해소하고 수소결합 및 표면 수화 껍질을 연속적으로 배치하여 위치 에너지를 안정화하였습니다.
- 기하 구속 기반 정밀 조율 (CosmicDistiller Engine):
  
  결정학적 표준에 부합하는 주쇄 2면각(Ramachandran distribution) 및 화학 결합 기하 구조를 정돈하여 구조의 물리화학적 신뢰도를 보정하였습니다.
데이터 공개 원칙 및 엠바고 준수

벤치마크 평가의 독립성과 공정성을 존중하기 위해, 대회 운영 규정과 비공개 실험 데이터 보호 원칙에 따라 다음과 같은 기준을 유지합니다.
1. 타깃별 세부 정보 및 좌표 비공개:
  
  공식 평가가 완료되기 전까지 개별 타깃의 식별자(Target ID) 및 제출된 세부 원자 좌표는 외부에 공개하지 않습니다.
2. 사전 비교 분석 배제:
  
  실험 그룹의 정답 결정 구조(Ground Truth)가 공식적으로 릴리즈되기 전까지 어떠한 형태의 예단이나 사전 정합성 분석도 진행하지 않습니다.
향후 분석 계획 (12월 이후)

주최 측의 공식 평가 결과가 공표되고 실험 구조 데이터가 정식으로 공개되는 12월 이후, 다음과 같은 분석 포스팅을 순차적으로 게재할 예정입니다.
- 실험 정답 구조(Ground Truth)와의 1:1 정합성 분석:
  
  실제 고해상도 X-선/Cryo-EM 구조 대비 HanjariFold 정제 엔진이 달성한 백본 정밀도 및 곁사슬 배치 개선 정도를 객관적 수치로 검증합니다.
- MolProbity 및 물리적 지표 변화 추적:
  
  초기 예측 좌표와 최종 제출 좌표 사이의 원자 충돌 점수(Clashscore), 라마찬드란 적합도, 결합 에너지 변화를 종합 비교합니다.
- 수화 정책(Solvation Policy)에 따른 영향 고찰:
  
  용매 분자 배치 유무가 결합 포켓 및 복합체 안정성에 미친 실제 효과를 데이터 기반으로 공유합니다.
HanjariFold는 앞으로도 순수 학술 연구 목적에 부합하는 투명하고 재현 가능한 단백질 구조 정제 파이프라인을 구축해 나가겠습니다. 12월 공식 결과 발표 이후 심도 있는 데이터 분석 글로 다시 찾아뵙겠습니다.
2026년 10월 07일

[태그:] Cryo-EM

17.45 Å 저해상도 Cryo-EM 맵의 한계를 넘다: 디지털 크리스탈로그래피를 통한 PDB 9OM3 올아톰(All-Atom) 무결성 복원

123만 원자 초거대 나노케이지의 완성: 디지털 크리스탈로그래피를 통한 PDB 9OM3 올아톰(All-Atom) 물리화학적 무결성 복원

1. 저해상도 실험 구조의 한계와 디지털 크리스탈로그래피의 실현

2. PDB 9OM3 정제 전후 MolProbity 검증 지표 1:1 정밀 대조

3. 데이터 및 통계역학 관점의 정밀 기술 고찰

1) 저해상도 맵 피팅 응력의 해소와 공유결합 조화 퍼텐셜 정상화

2) 123만 원자 완전 수화계에서의 초저충돌(Clashscore 0.68) 및 MolProbity 0.72 달성

3) 초거대 이종 대칭 다량체(180 Heterodimers)의 Rama-Z 표본 증폭(√180) 기전 규명

4. 요약: 디지털 크리스탈로그래피 기술이 연 새로운 지평

[논문 리뷰] RFdiffusion: 확산 모델 기반의 데 노보(De novo) 단백질 디자인과 바인더 개발

1. RFdiffusion 아키텍처: 단백질 구조 노이즈 제거와 자체 조건화(Self-Conditioning)

2. 단백질 바인더 설계(Binder Design) 성능 및 실험적 검증

3. 초저온 전자현미경(Cryo-EM) 구조 검증 (HA_20 복합체)

4. 고차 대칭 올리고머 및 기능성 모티프 스캐폴딩

참고 문헌 (References)

[연구 노트] 단백질 구조 벤치마크 참여 현황 및 향후 분석 계획

연구 개요 및 적용 파이프라인

데이터 공개 원칙 및 엠바고 준수

향후 분석 계획 (12월 이후)