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[알파폴드에서 단백질 디자인까지] 3.진화 정보 속에 숨어있는 단백질 구조의 실마리
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[알파폴드에서 단백질 디자인까지] 3.진화 정보 속에 숨어있는 단백질 구조의 실마리
아미노산 서열로부터 단백질 구조를 예측하는 것이 쉽게 풀기 어려운 ‘세기의 난제’ 로 알려진 지 몇십 년이 된 2010년경에 의외로 엉뚱한 분야에서 단백질 구조를 예측할 수 있는 실마리가 풀리기 시작한다. 그것은 언뜻 보기에는 단백질 구조를 푸는 것과는 별 상관이 없어보이는 다른 인접 학문분야에서의 발전에서 기인한다.
DNA 시퀀싱 기술의 발전에 의한 단백질 서열 정보의 증가
과학.기술의 발전 과정을 살펴보면, 어떤 특정한 분야가 발전하게 되면 여기에 영향을 받아 직접적인 관련이 없어 보이는 분야의 발전이 촉진되는 경우가 종종 존재한다. 가령 1990년대 후반에 3D 게임의 등장에 따라서 3D 그래픽을 처리하기 위한 노력들이 GPU 라는 것을 만들었고, GPU가 3D 그래픽 처리 이외에도 행렬연산 등을 CPU에 비해서 훨씬 빠르게 처리할 수 있다는 것이 알려진 이후 과학기술분야의 계산에도 사용되기 시작하였고, 이는 2010년대 이후 딥러닝(Deep Learning)으로 대...
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[알파폴드에서 단백질 디자인까지] 2. 세기의 난제, 단백질 구조 예측