대사 중간체 기반의 단백질-단백질 상호작용 인터페이스 예측 모델링

이 방법론은 세포 내 대사 중간체가 단백질의 구조적 변화를 유도하여, 특정 단백질 간의 결합 인터페이스(PPI interface)를 어떻게 변화시키는지 예측하는 생물정보학적 접근법입니다. 이는 신호전달 경로와 대사체학의 통합적 이해를 가능하게 합니다.

이러한 예측은 주로 다음과 같은 원리를 활용합니다:

• 구조 기반 예측: 특정 대사체(예: 아세틸-CoA, SAM)가 단백질의 활성 부위나 결합 포켓에 결합했을 때 발생하는 입체적 변화를 분자 도킹 시뮬레이션을 통해 예측합니다.

• 머신러닝 모델링: 대사체 결합 여부, 단백질의 변형 패턴, 그리고 결합 인터페이스의 아미노산 잔기 변화를 통합하여 결합 강도 변화를 예측합니다.

이 모델링은 약물 표적 발굴 및 대사 스트레스 반응에 따른 세포 신호전달 경로 이해에 핵심적인 도구입니다.

같이 보기: 대사체학, 분자 도킹, 단백질 접힘, 후성유전학, 신호전달