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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
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연구책임자 | 김현진 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200015573 |
과제고유번호 | 1711144983 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-09 |
키워드 | 결합친화도.자유에너지섭동법.분자동역학.기계학습.신약 후보물질 발굴.Binding Affinity.Free Energy Perturbation.Molecular Dynamics Simulation.Machine Learning.Computer-Aided Drug Design. |
□ 연구개요
본 연구는 신약 후보물질 발굴(Computer-Aided Drug Design, CADD) 과정에 응용할 수 있도록 GPU기반의 분자동역학(Molecular Dynamics)적 방법인 자유에너지섭동법(Free Energy Perturbation, FEP)을 이용하여 단백질-리간드 결합친화도를 계산해 내는 신속하면서도 정확한 프로토콜(protocol)을 개발하고자 하였다. 또한 이를 활용하여 다양한 단백질-리간드 복합물에 대한 결합친화도를 계산하고, 이 결과들을 레퍼런스(reference)로 활용하여 기계학습 (Ma
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