Predicting Protein Structure with Atomic Accuracy
토플 꼴 학술 지문 모음 2 · 에머슨 · 소로 · 다윈 · 제임스 · 듀이 · 공개 연구 논문과 보고서(발췌)
고전 교양서와 최근 연구 논문 · 보고서에서 뽑은 어려운 학술 글 80편입니다. 글마다 문장 분석과 낱말 풀이, 문항이 붙어 있습니다.
출처 Jumper, J., et al. (2021). Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature, 596, 583–589. https://doi.org/10.1038/s41586-021-03819-2 — Abstract · 라이선스 CC BY 4.0 · 원문
문장을 누르면 해석과 끊어 읽기가 아래에 열립니다. 밑줄 친 문장은 글의 뜻을 정하는 핵심 문장입니다.
Proteins are essential to life, and understanding their structure can facilitate a mechanistic understanding of their function. Through an enormous experimental effort, the structures of around 100,000 unique proteins have been determined, but this represents a small fraction of the billions of known protein sequences. Structural coverage is bottlenecked by the months to years of painstaking effort required to determine a single protein structure. Accurate computational approaches are needed to address this gap and to enable large-scale structural bioinformatics. Predicting the three-dimensional structure that a protein will adopt based solely on its amino acid sequence—the structure prediction component of the ‘protein folding problem’—has been an important open research problem for more than 50 years. Despite recent progress, existing methods fall far short of atomic accuracy, especially when no homologous structure is available. Here we provide the first computational method that can regularly predict protein structures with atomic accuracy even in cases in which no similar structure is known. We validated an entirely redesigned version of our neural network-based model, AlphaFold, in the challenging 14th Critical Assessment of protein Structure Prediction (CASP14), demonstrating accuracy competitive with experimental structures in a majority of cases and greatly outperforming other methods. Underpinning the latest version of AlphaFold is a novel machine learning approach that incorporates physical and biological knowledge about protein structure, leveraging multi-sequence alignments, into the design of the deep learning algorithm.
이 장의 낱말
- accuracy 정확도 accurate(정확한)의 명사. with atomic accuracy = 원자 수준의 정확도로.
- bottleneck 병목, 가로막는 요인 병의 좁은 목처럼 흐름을 막는 곳. 동사 be bottlenecked by = ~에 가로막히다.
- homologous 상동의, 같은 기원의 비슷한 homologous structure = 진화상 뿌리가 같아 구조가 비슷한 단백질 구조. 일곱째 문장의 similar structure 와 같은 뜻.
- outperform ~보다 뛰어나다, 능가하다 out-(더 낫게) + perform. greatly outperforming other methods = 다른 방법들을 크게 앞지르며.
- underpin 떠받치다, 바탕이 되다 under(아래) + pin(고정). Underpinning X is Y = Y 가 X 의 바탕이다.
- validate 검증하다, 타당함을 확인하다 valid(타당한)에서. validated … in CASP14 = 대회에서 검증했다.
- algorithm 알고리즘, 계산 절차 문제를 푸는 단계적 계산 절차. the deep learning algorithm = 딥 러닝 알고리즘.
- alignment 정렬, 나란히 맞춤 align(나란히 놓다)의 명사. multi-sequence alignments = 여러 단백질의 서열을 맞추어 놓은 것.
- amino (amino acid) 아미노산 단백질을 이루는 기본 단위. amino acid sequence = 아미노산 서열.
- atomic 원자의, 원자 수준의 atom(원자) + -ic. atomic accuracy = 원자 하나하나의 자리까지 맞는 정확도.
- bioinformatics 생물 정보학 bio- + informatics. 생물 자료를 컴퓨터로 다루는 학문. large-scale structural bioinformatics = 대규모 구조 생물 정보학.
- biological 생물학의 physical and biological knowledge = 물리적 · 생물학적 지식.
- computational 계산의, 컴퓨터로 하는 computational approaches = 계산 접근법(실험 대신 컴퓨터로 푸는 방법).
- critical (Critical Assessment) 엄밀한 평가의, 비판적인 여기서는 대회 이름 Critical Assessment of protein Structure Prediction 의 일부. 보통은 '비판적인 · 결정적인 · 위태로운'.
- demonstrate 보여 주다, 입증하다 demonstrating accuracy = 정확도를 보여 주며.
- dimensional 차원의 three-dimensional = 3차원의(3D).
- essential 꼭 필요한, 필수적인 essential to life = 생명에 꼭 필요한.
- experimental 실험의, 실험으로 얻은 an enormous experimental effort = 막대한 실험 노력; experimental structures = 실험으로 밝힌 구조.
- facilitate 쉽게 하다, 돕다 facilitate a mechanistic understanding = 작동 원리 수준의 이해를 돕다. 목적어는 보통 일 · 과정입니다.
- folding 접힘 fold(접다)의 명사형. the protein folding problem = 단백질이 어떻게 접히는지 알아내는 문제.
- fraction 작은 부분, 분수 a small fraction of … = …의 극히 일부.
- incorporate 넣다, 통합하다 incorporate A into B = A 를 B 에 넣다. '법인화하다'라는 뜻도 있습니다.
- leverage 활용하다 본디 지렛대(lever). leveraging multi-sequence alignments = 다중 서열 정렬을 지렛대처럼 활용하여.
- mechanistic 작동 원리에 따른, 기계론적인 mechanism(작동 방식) + -istic. a mechanistic understanding = 부품이 어떻게 맞물려 움직이는지 아는 이해.
- neural 신경의 neural network = 신경망(뇌의 신경 연결을 본뜬 계산 모델).
- painstaking 고된, 공들인 pains(수고) + taking. painstaking effort = 공이 많이 드는 노력.
- protein 단백질 생명체를 이루는 큰 분자. 아미노산이 사슬처럼 이어져 접혀 구조를 이룹니다.
- redesign 다시 설계하다 re-(다시) + design. an entirely redesigned version = 완전히 새로 설계한 판.
- sequence 서열, 차례 amino acid sequence = 아미노산이 이어진 차례. 보통은 '순서, 연속'.
- solely 오직, 전적으로 based solely on … = 오직 …만을 바탕으로. sole = 유일한.
- structural 구조의 structural coverage = 구조가 밝혀진 범위; structural bioinformatics = 구조 생물 정보학.
이해 확인 10문항. 읽은 글로 푸는 문제입니다. 결과는 프라이빗 코치의 독해 실력에 기록됩니다.
이해 확인 풀기이 글은 위 출처의 공개 글을 그 라이선스에 따라 옮겼습니다. 해석 · 끊어 읽기 · 낱말 풀이와 이해 확인 문항은 따로 덧붙인 것입니다.
