파킨슨병 발병 기전인 알파 시뉴클레인 단백질의 정렬 구조 예측을 위한 볼츠만 통계역학 및 퍼널 모델 분석 및 Transformer+GCN 융합 알고리즘 제안
- 자료 유형
- 실제 탐구보고서
- 합격 정보
- 서울대 의예
- 활동 유형
- 세부능력 및 특기사항
- 교과 과목
- 생명과학Ⅰ, 물리학Ⅱ, 화학Ⅱ
- 탐구 키워드
- 단백질
2026-06-11
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내용 요약
1학년 과학탐구실험에서 '힘에 따른 단백질 3차원 구조'를 탐구하다 알파 시뉴클레인의 정렬 이상이 파킨슨병을 유발한다는 사실을 접하고, 아미노산 서열만으로 단백질 정렬 구조를 예측할 수 있는지 탐구함
서로 연결된 아미노산 구성들을 순서대로 집어넣어 3×3 공간을 채우는 방식(20가지 경우)에 회전·거울상 관계를 적용하고, 볼츠만 통계역학(S=k_B ln W, A=E-TS)을 활용하여 단백질이 구조를 이룰 때의 에너지 E와 상태 수 W를 계산하며 헬름홀츠 자유에너지가 가장 낮은 구조가 선호됨을 도출함
이론상 바닥상태가 유일한 구조로만 존재하는 것처럼 보이지만 볼츠만 인자 ρ(A)∝e^(-A/k_BT)를 통해 다른 상태도 공존할 확률이 있음을 확인하고, 깔때기(funnel) 모델로 단백질이 에너지 경관을 따라 최적 구조로 수렴하되 세포 자원 낭비를 막는 구조임을 분석함
시간분해 X선 산란법으로 사이토크롬 단백질 접힘 과정을 분석한 사례를 근거로, Transformer 알고리즘에 GCN을 융합한 알고리즘을 제안하여 단백질 구조 예측 정확도를 높일 수 있다는 방향을 제시함
탐구 보고서 전문
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