단백질 구조 예측: 딥러닝과 통계 역학 모델
단백질 구조 예측은 아미노산 서열 기반 3차원 구조 결정을 목표로 하며, 안핀센의 독트린에 기반하나 레빈탈의 역설로 계산적 어려움을 겪습니다. 최근 딥러닝 기반 모델인 AlphaFold2와 ESMFold는 공진화 정보나 단일 서열 언어 모델을 활용하여 실험적 수준의 정확도를 달성하며 이 분야를 혁신했습니다. 그러나 동적 구조 변화, 거대 복합체 예측, 그리고 번역 후 변형 및 비정형 영역의 통합 예측은 여전히 중요한 미해결 과제로 남아 있습니다.