KCI등재
3차원 형상 분석 기반 단백질 유사성 분석 = Structural Similarity Evaluation between Proteins Based on 3D Model Shape Analysis
저자
전성환 (서울미디어대학원대학교) ; 최유주 (서울미디어대학원대학교) ; 서정근 (서울미디어대학원대학교) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
한국지식정보기술학회 논문지(Journal of Knowledge Information Technology and Systems)
권호사항
발행연도
2018
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
87-103(17쪽)
KCI 피인용횟수
0
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제공처
Over 130,000 protein structures are solved and deposited in the PDB with molecular structural models of high resolution determined by X-ray diffraction or NMR studies. Those conventional methods for structural determination and similarity comparison are not applicable for therapeutic proteins due to their own technical limitations. However, assessing structural comparability for therapeutic proteins is critical during biopharmaceutical development or manufacturing processes. Currently, those assessments were done by various spectroscopic methods but those methods are not giving specific structural information. Moreover, recent developments such as single angle X-ray scattering (SAXS) techniques can provide low-resolution structural models for proteins more easily than those for X-ray diffraction or NMR studies. These enable us to develop fast and reliable method for the similarity assessment of low-resolution surface models of therapeutic proteins using geometric shape descriptor. Our descriptor consists of two features, local and global. The local feature calculates the distance distribution for each vertex from the center in 510 bins. For global feature, the ratio, x to y axis and x to z axis from the surface model of proteins were determined. A geometric shape descriptor is then constructed by combining local and global features with weights. We applied this geometric shape descriptor to assess structural similarity for the therapeutic protein, insulin models. Our geometric shape descriptor can clearly classify human insulin models and insulin analog models which having locally different structures. The performance of the geometric shape descriptor was evaluated by comparing to the conventional method of the root mean square deviation measure (RMSD) which computes the minimum average distance between the backbones of superimposed. The result shows that the performance of the global shape descriptor is comparable to that of RMSD. This provides potential applications to classify protein structure and compare low-resolution protein structures for EM and SAXS.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2028 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2022-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2019-04-09 | 학회명변경 | 영문명 : 미등록 -> Korea Knowledge Information Technology Society | KCI등재 |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2014-03-17 | 학술지명변경 | 외국어명 : Journal of The Korea Knowledge Information Technology Society -> Journal of Knowledge Information Technology and Systems | KCI등재 |
2012-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.39 | 0.39 | 0.29 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.25 | 0.22 | 0.312 | 0.07 |
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