분석장치가 무정형 단백질인 타깃 단백질의 구조 정보를 획득하는 단계;상기 분석장치가 상기 구조 정보를 기준으로 분자 동역학 시뮬레이션을 수행하는 단계;상기 분석장치가 상기 분자 동역학 시뮬레이션 결과 데이터를 기준으로 상기 타깃 단백질을 구성하는 원자들의 화학적 이동을 예측하여 초기 화학적 이동 데이터를 생성하는 단계; 및상기 분석장치가 상기 초기 화학적 이동 데이터를 사전에 구축한 회귀 모델에 입력하여 화학적 이동값이 조정된 최종 앙상블 구조 데이터를 생성하는 단계를 포함하되,상기 회귀 모델은 화학적 이동 데이터에서 원자들의 값 사이의 스케일 차이를 줄인 후 스케일링된 화학적 이동 데이터를 이용하여 회귀 계수가 설정된 모델이고,상기 원자들은 1H, 15N 및 13C를 포함하는 원자 그룹에서 선택되는 2개 이상의 원자들인, 회귀 모델 기반 무정형 단백질의 앙상블 구조 예측 방법.

제1항에 있어서,상기 분석장치는 내재 용매 모델(implicit solvent model) 및 명시적 용매 모델(explicit solvent model) 각각에 대하여 (i) 상기 타깃 단백질의 구조 정보를 획득하고, (ii) 상기 초기 화학적 이동 데이터를 생성하고, (iii) 상기 최종 앙상블 구조 데이터를 생성하는 회귀 모델 기반 무정형 단백질의 앙상블 구조 예측 방법.

제1항에 있어서,상기 회귀 모델은 다중 선형 회귀 모델이고, 회귀 계수들 전체의 합이 1이고, 상기 회귀 계수들이 모두 양의 값을 갖는 모델인 회귀 모델 기반 무정형 단백질의 앙상블 구조 예측 방법.

제1항에 있어서,상기 회귀 모델은 NNLS(non-negative least squares) 회귀인 회귀 모델 기반 무정형 단백질의 앙상블 구조 예측 방법.

제1항에 있어서,상기 분석장치는 상기 초기 화학적 이동 데이터에서 원자들의 값 사이의 스케일 차이를 줄이는 과정을 수행하고, 상기 스케일링된 초기 화학적 이동 데이터를 상기 회귀 모델에 입력하고,상기 원자들은 1H, 15N 및 13C를 포함하는 원자 그룹에서 선택되는 2개 이상의 원자들인 회귀 모델 기반 무정형 단백질의 앙상블 구조 예측 방법.

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제1항에 있어서,상기 회귀 모델은 무정형 단백질의 분자 동역학 궤적을 기준으로 예측한 화학적 이동값 및 실험적 수단으로 측정한 상기 무정형 단백질의 화학적 이동값의 차이를 최소화하도록 파라미터가 최적화된 모델인 회귀 모델 기반 무정형 단백질의 앙상블 구조 예측 방법.

무정형 단백질인 타깃 단백질의 구조 정보를 입력받는 입력장치;분자 동역학 모델, 화학적 이동 예측 모델 및 사전에 구축한 회귀 모델을 저장하는 저장장치; 및상기 구조 정보를 기준으로 상기 분자 동역학 모델을 이용하여 분자 동역학 시뮬레이션을 수행하고, 상기 분자 동역학 시뮬레이션 결과 데이터를 기준으로 상기 화학적 이동 예측 모델을 이용하여 상기 타깃 단백질을 구성하는 원자들의 화학적 이동을 예측하여 초기 화학적 이동 데이터를 생성하고, 상기 초기 화학적 이동 데이터를 사전에 구축한 회귀 모델에 입력하여 화학적 이동값이 조절된 최종 앙상블 구조 데이터를 생성하는 연산장치를 포함하되,상기 회귀 모델은 화학적 이동 데이터에서 원자들의 값 사이의 스케일 차이를 줄인 후 스케일링된 화학적 이동 데이터를 이용하여 회귀 계수가 설정된 모델이고,상기 원자들은 1H, 15N 및 13C를 포함하는 원자 그룹에서 선택되는 2개 이상의 원자들인, 무정형 단백질의 앙상블 구조를 예측하는 분석장치.

제8항에 있어서,상기 연산장치는 내재 용매 모델(implicit solvent model) 및 명시적 용매 모델(explicit solvent model) 각각에 대하여 (i) 상기 타깃 단백질의 구조 정보를 획득하고, (ii) 상기 초기 화학적 이동 데이터를 생성하고, (iii) 상기 최종 앙상블 구조 데이터를 생성하는 무정형 단백질의 앙상블 구조를 예측하는 분석장치.

제8항에 있어서,상기 회귀 모델은 다중 선형 회귀 모델이고, 회귀 계수들 전체의 합이 1이고, 상기 회귀 계수들이 모두 양의 값을 갖는 모델인 무정형 단백질의 앙상블 구조를 예측하는 분석장치.

제8항에 있어서,상기 연산장치는 상기 초기 화학적 이동 데이터에서 원자들의 값 사이의 스케일 차이를 줄이는 과정을 수행하고, 상기 스케일링된 초기 화학적 이동 데이터를 상기 회귀 모델에 입력하고,상기 원자들은 1H, 15N 및 13C를 포함하는 원자 그룹에서 선택되는 2개 이상의 원자들인 무정형 단백질의 앙상블 구조를 예측하는 분석장치.

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제8항에 있어서,상기 회귀 모델은 무정형 단백질의 분자 동역학 궤적을 기준으로 예측한 화학적 이동값 및 실험적 수단으로 측정한 상기 무정형 단백질의 화확적 이동값의 차이를 최소화하도록 파라미터가 최적화된 모델인 무정형 단백질의 앙상블 구조를 예측하는 분석장치.