KSC 2020
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
다중서열정렬에 기반하지 않은 엔드-투-엔드 단백질 접촉 예측의 성능 분석 |
| 영문제목(English Title) |
Performance Analysis of End-to-End Protein Contact Prediction without Multiple Sequence Alignment |
| 저자(Author) |
김현기
민선우
윤성로
Hyungi Kim
Seonwoo Min
Sungroh Yoon
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 02 PP. 0707 ~ 0709 (2020. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
단백질 접촉 예측은 단백질의 전체적인 위상을 알게 해줌에 따라 단백질 구조 예측의 핵심적인 단계로 여겨지고 있다. 최근 딥러닝 방법론은 접촉 예측을 위해 다중서열정렬을 바탕으로 진화적 특징을 추출해 활용하나, 이는 많은 계산 시간과 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 본 연구에서는 다중서열정렬을 사용하지 않고 아미노산 쌍의 정보를 반영한 임베딩 방식을 사용하여 중간 범위 접촉 예측에 대해 동일한 F1 점수를 얻었으며, 긴 범위 접촉 예측에서의 다중서열정렬의 필요성을 확인하였다. 또한 입력의 크기가 가변적이고, 정답의 분포가 불균형한 데이터에서 F1점수를 동적이고 직접적으로 학습함으로써 긴 범위 접촉 예측에 대한 F1 점수를 0.42에서 0.48으로 개선하였다
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영문내용
(English Abstract) |
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