질량분석연구실

화학과 오한빈

질량분석연구실은 화학과에 소속된 연구실로, 질량분석 기술을 활용한 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 최근 3년간 연구실은 펩타이드 시퀀싱, 비공유 결합 복합체 분석, 그리고 머신러닝을 이용한 질량분석 데이터 해석 등에서 두각을 나타냈습니다. 특히, 자유 라디칼 개시제를 이용한 원스텝 펩타이드 시퀀싱 질량분석법 개발과 같은 혁신적인 연구를 통해 여러 특허를 취득하였으며, 이를 기반으로 다양한 산업체와의 협력을 진행하고 있습니다. 또한, FT-IR 현미경 이미지를 활용한 미세플라스틱 분석 머신러닝 모델 개발과 같은 프로젝트를 통해 환경 문제 해결에도 기여하고 있습니다. 이러한 연구 성과들은 다수의 국제 학술지에 게재되었으며, 연구실의 높은 연구력을 입증하고 있습니다.

Non-Covalent Complex Analysis

Mass Spectrometry

Peptide Sequencing

대표 연구 분야

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유전자 코드 확장과 자유 라디칼 개시 펩타이드 시퀀싱을 통한 단백질 구조 분석 연구

질량분석연구실은 유전자 코드 확장과 자유 라디칼 개시 펩타이드 시퀀싱 기법을 결합하여 단백질의 3차 구조를 분석하는 연구를 진행하고 있습니다. 이 연구는 단백질의 구조와 기능을 명확히 이해하기 위한 중요한 도구를 제공합니다. 나아가 다양한 생물학적 및 의학적 응용 가능성을 검토하고 있어, 단백질과 관련된 질병 연구나 약물 개발에 큰 기여를 할 수 있습니다.

머신러닝을 활용한 미세 플라스틱 분석

질량분석연구실은 FT-IR 현미경 이미지에서 미세 플라스틱을 분석하는 머신러닝 모델을 개발하고 있습니다. 이 연구는 미세 플라스틱의 환경적 영향을 평가하고, 이를 더 효과적으로 감지하고 분석하는 새로운 방법론을 제시합니다. 머신러닝 알고리즘을 통해 보다 정확하고 신속한 분석이 가능해지며, 이는 환경 보호와 관련된 정책 개발에 중요한 데이터를 제공할 수 있습니다.

주요 논문

143

발행물 전체보기

A Comprehensive Investigation on the Airborne Behavior of Benzalkonium Ions Aerosolized via Nebulization

Lee, S.O., Choi, E.W., Kim, J.H., Oh, H.B.

, 2023

A combination of genetic code expansion and free radical initiated peptide sequencing mass spectrometry strategies can elucidate tertiary structures of affibody protein in vacuo

Lee, J.-U., Kim, S.G., Munshi, M.U., Hwangbo, S., Moon, B.J., Lee, H.S., Oh, H.B.

, 2024

Novel and Enhanced Efficacy of Glyco-Engineered Rice Cell-Produced Trastuzumab

Shin, J.-H., Oh, S., Lee, S.-Y., Jang, M.-H., Min, C.H., Begum, H., Kim, J. C., Lee, K. Y., Oh, H. B., Pau, M. J., Ma, J. K. C., Gwak, H. S., Youn, H., Kim, S. R.

Plant Biotech. J., 2024