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12월월간보고서내지편집3

에너지포커스 2007년 가을호


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목차

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NO. 03 2008 KAIST Department of Bio and Brain Engineering Newsletter Contents 02 04 06 10 12 13 20 22 23

Bio and Brain Engineering 2 _Department of Bio and Brain Engineering Newsletter

Bio and Brain Engineering NEWS biosys.kaist.ac.kr_ 3

Bio and Brain Engineering B.S. Mechanical Engineering, Yeungnam University (1980) M.S. Mechanical Engineering, KAIST (1982) Ph.D. Mechanical Engineering, University of California at Berkeley (1990) 4 _Department of Bio and Brain Engineering Newsletter

Prof. Young-Ho Cho biosys.kaist.ac.kr_ 5

Bio and Brain Engineering 김동섭 교수님 연구실 PBIL (Protein BioInformatics Lab.) 단백질 생물정보학 연구실은 2003년 2월에 설립되어, 현재 5년째를 맞고 있다. 6명의 박사과정, 4명의 석사과정 학생으로 구성되어 있으며, 4명의 석사 졸업생과 1명의 박사 졸업생을 배출하였 다. 우리 연구실의 주된 연구분야는 단백질의 구조 예측과 설계, 단백질과 생체분자들의 상호작용 연구를 통한 약물과 약물 타겟의 특성 연구이다. 그 밖에도 인간줄기배아세포에 대한 연구와 유전 체학 연구도 진행 중이다. 단백질의 구조 예측과 설계하기 1. 단백질의 구조를 예측한다. 단백질의 아미노산 서열로부터 3차원 구조를 예측해내 는 일은 생물정보학 연구자들의 주된 관심사 가운데 하나 이다. 우리 연구실에서는 단백질 서열과 구조 사이의 관 계를 유추해는 방법들을 개발하고 이를 응용해서 생물학 자들이 간편하게 이용할 수 있는 단백질 구조 예측 서비 스를 제공하고 있다. 구조 예측 과정은 다음과 같다. 사용자가 입력한 서열 과 기존의 구조가 알려진 주형 단백질들을 비교해서 가장 유사한 구조를 갖는 주형단백질을 찾아낸다. 입력 서열을 주형단백질의 서열과 정렬시키고 각각의 정렬된 위치로 부터 입력 단백질의 구조를 예측한다. 다음으로 molecular dynamics (MD) simulation을 비롯한 다양 한 에너지 계산 과정을 통해서 주형 단백질보다 본래 단 백질에 가까운 구조 모델로 개선하는 단계를 거친다. 최 종적으로 선택된 안정한 구조 모델은 사용자에서 보내지 고 다양한 목적으로 사용될 수 있다. 주어진 단백질 서열로부터 본래 구조가 가장 가까운 주 형 단백질을 선택하는 일은 최종 성능에 가장 큰 영향을 미친다. 특히 서열 유사도가 30% 미만으로 낮은 경우에 는 구조가 유사한지를 판단하기가 쉽지 않기 때문에, 우 리 연구실에서는 이 영역에서 주형 단백질 선택 성능을 높이는데 힘을 쏟고 있다. 서열로부터 유추 가능한 진화 적 정보와 기계학습 방법을 활용해서 단백질 쌍의 구조 유사도를 양적으로 예측하는 연구가 진행 중이다. 이 방 법은 기존의 서열 비교 방법들보다 높은 민감도를 보이기 때문에, 예전에 찾아낼 수 없었던 remote homolog나 structural analog를 주형 단백질로 찾아낼 수 있다. 주형 단백질을 선택하는 것과 더불어 구조 예측에 큰 6 _Department of Bio and Brain Engineering Newsletter 영향을 주는 단계는 주형 단백질과의 서열 정렬단계이다. 가장 정확한 서열 정렬을 만들어내기 위해서는 구조를 알 고자 하는 단백질과 주형 단백질 모두의 구조를 알아야 하지만 그렇지 못한 경우가 대부분이다. 우리 연구실에서 는 구조를 알지 못하는 상태에서 기존의 BLAST 등의 서 열 정렬 방법보다 정확한 서열 정렬을 얻는 방법을 개발 해오고 있다. 2. 새로운 단백질을 설계한다. 단백질은 생명체가 오랜 시간에 걸쳐 만들어낸 나노 머신(nano-machine) 이라 할 수 있다. 자연계의 나노 머신은 각 생명체의 필요를 만족 시키도록 최적화 되어 있기 때문에 이들을 그대로 산업적 혹은 의학적 목적으 로 사용하기 힘들다. 따라서 새로운 단백질을 설계할 수 있는 기술이 필요하다. 그렇다면 어떻게 새로운 단백질 을 만들어 낼 수 있을까? 가장 이상적인 방법은 우리가 원하는 구조와 기능을 가진 단백질을 만드는 아미노산서 열을 바로 설계하는 것이다. 하지만 이는 모래사장에서 바늘 찾기에 비유할 수가 있을 정도로 어려운 문제이다. 예를 들어 단백질 서열을 이루는 아미노산은 주로 20개 가 쓰이는데 매우 짧은 30개의 아미노산으로 이루어진 단백질의 경우 (일반적으로는 300개 정도이다) 2030(약 1039개)가지의 경우의 수가 존재한다. 여기에서 설계란 우리가 원하는 기능과 구조를 가지는 서열을 찾아내는 일로 생각할 수 있다. 현재 실험적으로 한번에 검색할 수 있는 서열개수의 최대치는 약 천만 개 정도로 알려져 있 다. 그리고 실험 한번에 보통 2주 정도 걸리므로 이정도 속도로 1039개를 검색하는데 걸리는 시간은 우주대폭발 (Big bang)이 1000번 일어나는 시간에 해당한다.

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Bio and Brain Engineering Scene1. Scene2. Scene3. 10 _Department of Bio and Brain Engineering Newsletter

Scene4. Scene7. Scene5. Scene6. biosys.kaist.ac.kr_ 11

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Bio and Brain Engineering Thank you so much, I appreciate it forever!! 14 _Department of Bio and Brain Engineering Newsletter

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Bio and Brain Engineering 설 문 조 사 지금까지의 Bionians가 너무 딱딱하고 전문적 이라는 독자의 소리를 듣고, 재미있고 신선한 설문조사 코너가 추가되었다. 이번 호의 설문 조사는 바이오및뇌공학과 06, 07학번을 대상으 로 진행되었다. 질문1 정문술 빌딩 (바이오및뇌공학과 건물)이 다른 과 건물보다 섹시한 이유는 무엇일까? A: 길~다. 딱딱한 직사각형이 아닌 유연한 몸매! 강 당과 연결되는 꽃밭은 CC들의 놀이터 B: 위치에 따라서 학교 사방을 둘러볼 수 있는 유일한 곳이다. C: 우린 특별하니까 D: 뽀대나는 디자인과 다른 건물에는 없는 회색빛의 색깔 E: 위로 쭉~ 뻗어있기 때문에 F: 창문이 많고, 우리학교의 상징인 파란 화장실 타일 이 아니라서 G: 키가 크다 H: 내가 있어서 I : 서울의 63빌딩처럼 카이스트 주변을 맴도는, 구경 하는 어느 누군가도 정문술이 가장 기억에 남을 것이니 J: 목욕탕이 아니라서 (참고로 카이스트의 대부분 건 물들은 목욕탕 바닥 같다) K: 야밤에 빨갛게 빛나는 시계 때문 질문2 정문술 빌딩에서 가장 좋아하는 장소는 어디인 가? 이유는 무엇인가? A: 1층 로비. 예쁜 의자와 테이블이 있고, 확 트인 시 야로 풀밭이 보이고, 한가하게 노는 토끼도 있다. B: 1층 로비. 한적한 새벽, 사람이 아무도 없을 때 누 워서 잘 수 있다. C: 과 독서실의 의자 세 개를 붙인 안락한 침대. 혹은 네 개를 붙인 호화 침대 D: 없다. E: 당연히 과독(과 독서실). 원래 집이 제일 좋은 거 아닌가요?^^ F: 과독. 의식주를 해결. G: 옥상. 나름 학교에서 가장 높은 장소 H: 토끼장. 토끼들이 너무 귀여움 +_+, 자전거 거치 대 근처에서 뒹굴거리는게 완전 살살 녹음 I : 나에겐 아직 정문술은 미지의 공간 J: 219호 강의실 베란다 K: 과독. 없는 게 없으므로 정문술 빌딩 1층 로비 219호 강의실 정경 20 _Department of Bio and Brain Engineering Newsletter

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