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NTIS 바로가기한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.22 no.1, 2018년, pp.26 - 32
The protein secondary structures are important information for studying the evolution, structure and function of proteins. Recently, deep learning methods have been actively applied to predict the secondary structure of proteins using only protein sequence information. In these methods, widely used ...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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Convolutional Neural Network의 우수한 점은 무엇인가? | 본 논문에서는 심층 신경망 구조 중에서 성능이 우수한 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)과 순환신경망(Recurrent Neural Network: RNN)을 사용하여 단백질 이차 구조를 예측한다[8,9]. 합성곱 신경망은 입력 자료의 국부적 관계를 효과적으로 모델링할 수 있으므로, 이미지, 영상, 음성, 오디오 처리에 매우 좋은 성능을 보여 주고 있으며[8-10], 순환 신경망은 순차적 자료의 처리에 적합하며, 이전 시간의 정보들을 효과적으로 학습하기 위해 개발된 긴 단기 기억(Long Short-Term Memory: LSTM)[11]과 게이트 순환 신경망(Gated Recurrent Unit: GRU) [12]이 대표적이다. | |
단백질의 삼차원 구조와 기능을 결정하는 가장 큰 요소는 무엇인가? | 단백질의 삼차원 구조와 기능을 결정하는 가장 큰 요소는 단백질을 구성하는 아미노산 서열로 알려져 있다[1]. 따라서 단백질 서열정보만을 사용하여 단백질의 구조와 기능을 예측하는 연구가 활발히 진행되고 있는데, 단백질의 이차 구조 예측은 이러한 연구들의 바탕을 이루는 중요한 요소 기술이다. | |
단백질의 일차 구조와 이차구조는 무엇을 의미하는가? | 따라서 단백질 서열정보만을 사용하여 단백질의 구조와 기능을 예측하는 연구가 활발히 진행되고 있는데, 단백질의 이차 구조 예측은 이러한 연구들의 바탕을 이루는 중요한 요소 기술이다. 단백질의 일차 구조는 단백질을 구성하는 아미노산 서열을 의미하고, 이차 구조는 아미노산들이 국부적으로 나타나는 나선이나 병풍형태 등의 규칙적 구조를 의미한다[2]. 최근에는 심층신경망(deep neural networks)을 이용하여 단백질 이차구조 예측에 적용하려는 시도가 활발하다[3-7]. |
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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