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인공지능 딥러닝 기술을 활용한 효소 기능 예측 방법론 개발
연구자명 이상엽
소속 한국과학기술원(KAIST) 생명화학공학과
등록일 2020.01.11
조회수 1439
연구성과 사진
딥러닝 기술 기반의 효소 기능 예측 알고리즘 모식도
연구과제명
인공지능 딥러닝 기술을 활용한 효소 기능 예측 방법론 개발
주요 연구내용
- 약 130만개의 단백질 서열과 이들에게 부여된 EC 번호(효소의 기능을 표현하는 단위)가 담긴 바이오 빅데이터에 딥러닝 기술을 적용하여 효소의 기능을 정확하게 예측할 수 있는 컴퓨터 방법론 DeepEC를 개발
- 기존의 대표적인 EC 번호 예측 방법론 5개와 성능을 비교했을 때, DeepEC가 가장 빠르고 정확하게 주어진 단백질의 EC 번호를 예측하는 것으로 검증되었음
기대효과
지속적으로 생성되는 게놈 및 메타게놈에 존재하는 방대한 효소 단백질 서열의 기능을 효율적으로 예측 가능함
연구자(팀)
이상엽 특훈교수(KAIST)·김현욱 교수(KAIST) 연구팀
한국연구재단 지원사업
기후변화대응기술개발사업의 '바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 원천기술개발 과제' 및 바이오의료기술 개발 Korea Bio Grand Challenge 사업의 지원으로 수행
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