Engineering Orthogonality of Proteins using Machine Learning-assisted Directed Evolution
이공학학술연구기반구축(R&D) · 기본연구B(포용형)
2026년
2340063945
교육부
한국연구재단
아주대학교산학협력단
박예섭
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
3,000만원
3,000만원
기초연구
대학
경기도 수원시
생명과학 > 생물공학 > 효소공학
● 최종목표: 본 연구에서는 단백질 직교성 엔지니어링을 위한 기계학습 기반 방향적 진화 플랫폼 기술을 개발하고자 함. 파지티브와 네거티브 스크리닝을 통한 방향적 진화 기반 단백질 직교성 엔지니어링 방법의 한계를 극복하기 위해서 파지티브 스크리닝만을 이용한 기계학습 기반 방향적 진화 방법을 제안하고, 모델 단백질(효소, 전사인자)를 이용하여 직교성 엔지니어링...
... 종류에 따른 세포 생장 기반 선택 실험이 가능하여 기계학습을 통해 모델을 제작할 때 필요한 데이터를 비교적 짧은 시간과 적은 노력을 통해서 생산할 수 있음. 또한 특정 BLA 효소의 경우 베타락탐링을 ... 활성을 가지는 BLA를 모델로 선정● BLA 라이브러리 구축과 이의 파지티브 선택을 통한 빅데이터 생산● 각 베타락탐계 항생제에 대한 활성을 예측할 수 있는 기계학습 모델 개발● 직교성 엔지니어링을 ...
1) 연구개발성과의 활용방안● 합성생물학을 통한 생명체의 재설계에 있어서, 도입된 새로운 요소와 기존 요소들간의 직교성의 정도는 생명체 엔지니어링 성공에 있어서 핵심적인 역할을 하기 때문에 글로벌 의료, 농업, 제조 및 환경 문제에 적극 활용될 수 있음● 단백질의 직교성 엔지니어링 기계학습 플랫폼은 상업적으로 유용한 바이오소재의 생산 대사경로 구축에 필요한...