김성은(서울대학교) | BFVD – 35만 바이러스 단백질의 예측 구조 대규모 데이터베이스 [Nucleic Acids Res.] | 웨비나

학술웨비나 개최완료

BFVD – 35만 바이러스 단백질의 예측 구조 대규모 데이터베이스 [Nucleic Acids Res.]

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2025년 01월 08일 (수) 오후 02시
김성은(서울대학교)

개요

							알파폴드는 단백질 구조 예측의 정확도를 실험 수준에 가깝게 끌어올렸으며, 알파폴드 데이터베이스(AFDB)를 통해 2억 개 이상의 예측 단백질 구조를 공개해 생명과학 연구에 새로운 기회를 제공했다. 하지만 AFDB는 바이러스 단백질을 포함하지 않아, 바이러스 연구에 적용하기에는 한계가 있다.
BFVD(Big Fantastic Virus Database)는 이 점을 보완고자 구축된 데이터베이스로, 35만개 이상의 바이러스 단백질 구조를 예측하여 제공한다. 또한, 진화 정보의 깊이를 더하기 위해 페타베이스 규모의 시퀀싱 데이터를 활용하였고, 이를 통해 36%의 데이터에 대해 예측 신뢰도를 향상시켰다. 특히, BFVD의 구조 중 62%는 기존 대규모 단백질 구조 저장소에서 찾아볼 수 없는 고유한 특성을 지닌다.
바이러스는 빠른 변이로 인해 서열만으로는 바이러스 간의 관계성을 밝히는 데에 한계가 있지만, BFVD의 포괄적이고 방대한 데이터는 구조 분석을 통해 관계성을 규명할 수 있는 새로운 기회를 제공한다.