이광 연구실
아주대학교 의학과
이광 교수
인공지능 신약
펩타이드 예측
단백질 언어모델
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이광 연구실
아주대학교 의학과 이광 교수
이광 연구실은 의학과 관점에서 생체 분자 정보를 기반으로 한 계산 모델과 데이터 통합 분석을 수행합니다. 단백질 언어모델과 전통적 특성을 멀티뷰로 결합하고 앙상블 학습으로 펩타이드 치료제 후보를 예측하는 방법론을 확보하고 있습니다. RNA 변형 부위 예측, 단백질 접힘 속도 및 돌연변이 영향 예측을 위해 구조 파라미터와 네트워크 중심성 지표, 분자동역학 및 동적 네트워크 분석을 적용합니다. 또한 나노입자 처리에 따른 미세아교세포 기능 변화에 대해 transcriptomics·proteomics·metabolomics를 통합 네트워크로 연결해 독성 기전을 해석하며, 미토콘드리아 표적 기능 제어 연구에도 다중오믹스 관점을 확장하고 있습니다.
인공지능 신약펩타이드 예측단백질 언어모델앙상블 학습구조기반 가상 스크리닝
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
단백질 언어모델 기반 펩타이드 치료제 예측 및 앙상블 스크리닝 연구
Protein language model-driven peptide therapeutics prediction and ensemble screening research
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단백질 언어모델 기반 펩타이드 치료제 예측 및 앙상블 스크리닝 연구
Protein language model-driven peptide therapeutics prediction and ensemble screening research
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단백질·RNA 기능 이상 기전 규명을 위한 계산 예측 및 네트워크 기반 동역학 분석 연구
Computational prediction and network-based molecular dynamics analysis for protein and RNA functiona
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나노입자 노출에 의한 미세아교세포 독성 및 신경염증 위험을 통합 오믹스로 규명하는 연구
Integrated omics-based investigation of nanoparticle-induced microglial toxicity and neuroinflammati
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
5
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1
Article
|
·
인용수 25
·
2024SEP-AlgPro: An efficient allergen prediction tool utilizing traditional machine learning and deep learning techniques with protein language model features
Shaherin Basith, Nhat Truong Pham, Balachandran Manavalan, Gwang Lee
IF 8.5 (2024)
International Journal of Biological Macromolecules
https://doi.org/10.1016/j.ijbiomac.2024.133085
Artificial intelligence
Discriminative model
Machine learning
Computer science
Feature (linguistics)
Feature engineering
Identification (biology)
Deep learning
Convolutional neural network
Random forest
2
Article
|
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인용수 6
·
2023Unveiling local and global conformational changes and allosteric communications in SOD1 systems using molecular dynamics simulation and network analyses
Shaherin Basith, Balachandran Manavalan, Gwang Lee
IF 7 (2023)
Computers in Biology and Medicine
https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2023.107688
Allosteric regulation
Molecular dynamics
SOD1
Chemistry
Biophysics
Protein folding
Mutant
Computational biology
Biochemistry
Biology
3
Article
|
인용수 9
·
2023Computational prediction of protein folding rate using structural parameters and network centrality measures
Saraswathy Nithiyanandam, Vinoth Kumar Sangaraju, Balachandran Manavalan, Gwang Lee
IF 7 (2023)
Computers in Biology and Medicine
) 평균 절대 차이가 TS, NTS 및 결합 데이터셋에서 각각 1.856, 1.55, 1.745로 나타났다. 또한 구조적 매개변수와 네트워크 중심성 측정치를 결합하면 개별 매개변수에 비해 예측 성능이 향상되며, 이는 접힘 과정에 여러 요인이 관여함을 시사한다.
https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2022.106436
Centrality
Folding (DSP implementation)
Computer science
Support vector machine
Protein folding
Biological system
Process (computing)
Set (abstract data type)
Artificial intelligence
Data mining
최신 정부 과제
18
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1
2024년 7월-2027년 4월
|375,000,000원미토콘드리아 표적 심장박동 제어연구실
심장의 수축과 이완에는 심장전도계에서 전기적 자극이 필요함. 심장전도계의 시작점인 굴심방결절의 주된 세포인 박동조율세포 기능 이상은 심부전 발생의 위험인자로 간주됨. 본 연구실은 박동조율세포의 미토콘드리아 표적 제어인자를 발굴하여 심부전의 발생과 진행을 감소시키고자 함- 1차년도 : 심부전 동물모델에서 박동조율세포 미토콘드리아 표적 발굴- 2차년도 : 신규...
심부전
미토콘드리아
심장박동
굴심방결절
다중오믹스
2
2023년 2월-2028년 2월
|116,874,000원구조기반 가상 약물 스크리닝과 기계학습을 이용한 미토콘드리아 표적 항암제 개발
미토콘드리아 내 에너지 대사의 주요 표적인 glutamate dehyrogenase(GDH) 효소의 “구조기반 가상 약물 스크리닝(structure-based virtual screening, SBVS)”으로 강력한 항암 효능이 있는 저해제와 “기계학습(machine learning)”을 이용하여 효능 높은 항암 펩타이드(anticancer peptides...
글루타메이드 디하이드로게나제
항암 펩타이드
구조기반 가상 약물 스크리닝
기계학습
저해제
3
2023년 2월-2028년 2월
|116,874,000원구조기반 가상 약물 스크리닝과 기계학습을 이용한 미토콘드리아 표적 항암제 개발
미토콘드리아 내 에너지 대사의 주요 표적인 glutamate dehyrogenase(GDH) 효소의 “구조기반 가상 약물 스크리닝(structure-based virtual screening, SBVS)”으로 강력한 항암 효능이 있는 저해제와 “기계학습(machine learning)”을 이용하여 효능 높은 항암 펩타이드(anticancer peptides...
글루타메이드 디하이드로게나제
항암 펩타이드
구조기반 가상 약물 스크리닝
기계학습
저해제
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A-54556A를 인간 제외 개체에 투여하는 간섬유화 치료방법
상태
공개출원연도
2024출원번호
1020240186915A-54556A를 인간 제외 개체에 투여하는 지방간염 치료방법
상태
공개출원연도
2024출원번호
1020240186913A-54556A를 유효성분으로서 포함하는 지방간염 치료용 조성물
상태
등록출원연도
2021출원번호
1020210041956