Predicting the NSP11 Function of SARS-CoV-2 by Investigating the Homogeneity of Protein Structures

학위논문 (석사) -- 서울대학교 대학원 : 치의학대학원 치의과학과, 2021. 2. 김홍기.서론 : 전세계적인 전염병을 발생시킨 SARS-CoV-2(코로나바이러스-2)에 대한 항바이러스제 연구는 대부분 바이러스 단백질을 항원으로 하여 설계되고 있다. 바이러스 단백질에 대한 구조와 기능을 확실하게 밝히게 된다면 좀 더 효율적으로 항바이러스제에 대한 접근을 할 수 있게 된다. SARS-CoV-2는 총 16개의 NSP를 가지고 있다. 이 단백질들은 대부분 SARS-CoV-2 생활사에서 유전체의 복제에 관련되는 효소나 전사인자의 역할을 하기 때문에 매우 중요하다. 이 중 NSP2와 NSP11은 아직 기능이 완전히 밝혀지지 않았다. 그나마 NSP2의 경우는 상동성 검색을 통해 기능을 예측하는 연구가 진행되어 발표가 된 상황이다. 하지만 NSP11은 매우 작은 크기의 단백질이므로 서열정보를 이용해 구조를 예측하기가 어렵다. 이러한 특성 탓에 기존 연구에서는 NSP11의 기능이나 구조를 예측한 자료를 구하기 어렵다. 본 연구에서는, 생물정보학적인 방법으로 상동성 탐색을 통해 NSP11 복합체의 기능과 구조를 예측할 것이다. 그렇게 된다면 NSP11에 대한 기존 연구의 한계점이나, NSP11에 대한 자료의 부족함을 극복할 수 있을 것이라 기대된다. 방법 : SARS-CoV-2바이러스의 cDNA 아미노산 서열은 ncbi 웹 포털에서 구하여 연구과정에 사용했다. PSI-BLAST를 통해서 NSP11과 가장 유사한 구조를 가진 상동체를 선정했다. 그 이후, 바이오그리드 데이터베이스를 이용하여 NSP11과 상호작용하는 단백질 목록을 획득했다. Cn3D 소프트웨어를 사용하여 NSP11의 상동체와 NSP11과 상호작용하는 단백질들의 일치하는 영역을 확인했다. 그리고 일치하는 영역의 염기 서열을 확보하고, 공유하는 배위자 종류를 확인했다. 그 후 SWISS-MODEL 소프트웨어를 사용하여 NSP11 그리고 상호작용하는 단백질들과의 복합체 구조를 예상했다. 예측한 복합체의 구조와 가장 유사한 상동체를 최종적으로 선정했다. 선정한 복합체의 상동체와 배위자를 이용하여 NSP11의 기능을 예측했다. 타당성을 검증하기위해 실제 기능이 밝혀진 NSP13의 기능을 동일한 방식으로 예측했다. 결론 : NSP11-TBCA 복합체의 구조를 예측하고 이와 가장 유사한 상동체로 Secreted protein EsxB를 선정했다. 복합체는 선정된 상동체와 유사한 기능을 할 확률이 매우 높다고 판단했다. 상동체의 주요 기능을 참고하여 유전체 번역의 부산물들과 복제산물들이 지질막소낭으로 둘러싸여 세포 내에서 이동할 때, 안정적으로 이동하는 것에 관여하는 기능을 가질 것으로 예측했다. 동시에 이온의 분포 밀도에 관여하여 면역 회피의 기능을 가질 것으로도 예측했다. 2차적으로 ARCT3, MYO6, MYO1b 등과 복합체를 이루어서 기능할 것으로 예상되며 Myosin7과 비슷한 역할을 할 것으로 예측했다. 구조를 통해 확인한 ADP, 마그네슘 이온을 배위자로 사용하여 운동성을 가져갈 수 있는 동력원으로 사용할 것으로 예측했다. 최종적으로 NSP11은 1차적으로 복합체를 이루어 물질 수송의 막 안정성에 기여함과 동시에, 2차적으로 막수송에 운동성을 부여하는 역할을 할 것이라 예측했다. 주요어 : BLAST, 아미노산 서열, 상동성, 단백질 구조, SWISS-MODEL, SARS-CoV-2, 바이러스 학 번 : 2018-24970Introduction: Most antiviral studies of SARS-CoV-2 (coronavirus-2), which caused a global pandemic, are designed with viral proteins as antigens. Once the structure and function of viral proteins is clearly identified, they will have more efficient access to antiviral drugs. SARS-CoV-2 has a total of 16 NSPs. Most of these proteins are very important because they serve as enzymes or transcription factors involved in the replication of genes in SARS-CoV-2 lifestyles. Of these, NSP2 and NSP11 are not fully functional yet. However, in the case of NSP2, research was conducted to predict functions through homogeneity search. However, NSP11 is a very small protein, making it difficult to predict its structure using sequencing information. Due to these characteristics, it is difficult to obtain data predicting the function or structure of NSP11 in existing studies. In this work, we will predict the function and structure of the NSP11 complex through homogeneity exploration in a biological information method. This is expected to overcome the limitations of existing research on NSP11, or the lack of data on NSP11. Method: The cDNA amino acid sequence of SARS-CoV-2 viruses was obtained from the ncbi web portal and used in the research process. The PSI-BLAST selected homologous bodies with the most similar structure to NSP11. Subsequently, the biogrid database was used to obtain a list of proteins that interact with NSP11. Using Cn3D software, we identified the homologous regions of NSP11 and the corresponding regions of proteins interacting with NSP11. It also identified the types of ligands it shares and secured the sequence of matching areas. Subsequently, the SWISS-MODEL software was used to anticipate a complex structure with NSP11 and interacting proteins. The homologous bodies most similar to the structure of the predicted complex were finally selected. The functionality of NSP11 was predicted using homologous bodies and ligands of selected complexes. To verify feasibility, we predicted the functionality of NSP13 in the same way that the actual functionality was revealed. Conclusion: We predict the structure of the NSP11-TBCA complex and select Secreted protein EsxB as the most similar homologous. The complex was very likely to function similar to the selected homologous body. With reference to the main functions of homologous bodies, it is predicted that by-products and cloned products of dielectric translation will have the function of being involved in stable movement when moving within cells surrounded by lipid membranes. At the same time, we also predicted that it would have the function of immunodeficiency by being involved in the distribution density of ions. It is expected to function as a complex with ARCT3, MYO6, MYO1b, etc., and will play a similar role as Myosin7. It is predicted that ADP and magnesium ions, which were identified through structure, will be used as power sources to take motility. Finally, NSP11 predicted that it would form a primary complex, contributing to the membrane stability of material transport, while secondaryly providing motility to membrane transport. Key words: BLAST, amino acid sequence, homogeneity, protein structure, SWISS-MODEL, SARS-CoV-2, virus Student Number: 2018-24970목 차 초록 ⅰ 목차 ⅳ 표 및 그림 목록 ⅴ 서론 1 1. 연구의 필요성 1 2. 기존 연구의 한계점 3 3. 연구목적 4 연구재료 및 방법 6 1. NSP11 상동체 선정 6 2. NSP11 연관 단백질 탐색 9 3. NSP11 구조 분석 12 4. NSP11 복합체 상동체 선정 16 결과 21 1. NSP11의 기능 예측 21 2. NSP13의 기능예측 23 고찰 25 참고문헌 27 초록 (영문) 31 그림 목차 [그림1] 8 [그림2] 11 [그림3] 13 [그림4] 13 [그림5] 14 [그림6] 14 [그림7] 15 [그림8] 19 [그림9] 20 [그림10] 24Maste

An I-vector Based Speed-Independent Terrain Classification of Mobile Robots

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 공과대학 전기·정보공학부, 2018. 8. 이범희.로봇의 속도 변화 하에서 진동 기반 지형 분류는 특징 정보의 속도 의존적 변동성으로 인해 풀기 어려운 문제이다. 이 문제를 풀기 위해 본 논문은 속도에 독립적인 지형 단위의 특징 표현으로서 I-vector를 사용하는 방식을 제안한다. 제안한 방법은 수집된 특징을 분류에 최적화된 변동 factor로 추출하여 지형에 관련된 정보만을 이용한다. 기존의 연구였던 보간법에 기반한 지형 분류는 보간법의 부정확성과 알려진 속도에서의 학습 데이터의 필요로 인해 분류 정확도가 낮고 학습의 난이도가 높은 한계가 있었다. 따라서 새로운 지형 분류 방법으로 I-vector와 심층 신경망에 기반한 지형 분류법을 제안하였다. I-vector는 지형에 관련된 변동성을 분류에 최적화하는 방법을 이용하여 지형과 상관없는 요소가 분류 정확도를 낮추는 문제를 해결하였다. 이 과정에서 기존의 universal background model 방식의 I-vector 학습을 대체한 심층 신경망 방식의 I-vector 학습을 적용하여 속도 프로파일 요소를 고려하였다. 분류기의 효율을 최적화하기 위해 특징을 추가로 추출하고 cosine 거리를 계산한 새로운 특징 벡터를 제시하였다. probabilistic linear discriminant analysis와 심층 신경망을 조합하는 두 가지 방법을 통하여 학습 데이터 집합의 복잡도와 상관없이 최적의 분류기를 설계하였으며, 수집된 데이터의 양이 적거나 많은 경우에도 견고한 지형 분류가 가능하게 되었다. 9가지 지형에 대해 수집된 진동 데이터로부터 제안된 방법과 다른 방법을 비교하여 분류 성능을 평가하였다. 또한 제안하는 방법이 속도 변화 하에서 다른 기존 알고리즘을 능가한다는 것을 정확도 및 각종 지표를 통하여 확인하였다.제 1 장 서 론 7 제 1 절 연구 배경 및 동기 7 제 2 절 기여도 10 제 3 절 논문 구성 11 제 2 장 관련 연구 12 제 1 절 지형 분류 12 제 2 절 진동 정보의 특징 추출 및 분류 14 제 3 절 속도에 독립적인 지형 분류 17 제 3 장 진동 정보의 특징 추출 및 집계 18 제 1 절 문제 정의 18 제 2 절 진동 신호의 특징 추출 19 제 3 절 GMM-UBM을 적용한 Feature Aggregation 24 제 4 장 I-vector 29 제 1 절 I-vector의 Generative Model 29 제 2 절 DNN 기반 BW statistics 추출 33 제 3 절 I-vector의 학습 및 추출 36 제 5 장 PLDA와 DNN의 혼성 분류기 39 제 1 절 Baseline으로써 PLDA 39 제 2 절 DNN scoring 기법 42 제 3 절 DNN/PLDA 혼성 scoring 기법 46 제 6 장 실험 결과 47 제 1 절 실험 환경 및 데이터 수집 47 제 2 절 실험 설정 50 제 3 절 실험 Metric 분석 및 결과 51 제 7 장 결론 61 참고 문헌 62Maste

유연 전기활성소재 기반 액추에이터를 이용한 포토닉 젤의 광변화 해석 및 형태 가변형 소자 연구

MasterSoft actuator is an emerging device that can be used for sensors, shape deformable display, medical applications and potentially for delicate human interface robots. Soft actuator can demonstrate stimulus responsive properties against various triggering methods. Especially, dielectric elastomers and ferroelectric polymers, which are electroactive polymeric materials, are suitable materials for fast response, high force, and high reliability in various device applications of soft actuator. In this thesis, a couple of research application approaches of soft actuator using electro-active materials for color tunable photonic sensor and shape deformable display applications. In first part, analytic study of the dielectric elastomer actuator in conjunction with a photonic nanocrystal gel was investigated for optical color wavelength change in detail. With an integrated observation with mechanical stretching and electrical source system, redesigned Bragg-Snell equation was used to realize the electrically triggered mechano-chromic mechanism. In second part, using ferroelectric polymer, which can demonstrate bi-directional actuation characteristics and electro-actively shape deformations for potential dynamic bendable display was studied. In contrast to the shape fixed or shape deformable device, U-shape and S-shape bending mechanisms with unimorph and bimorph ferroelectric polymer actuator were studied. The key findings of two approaches using the electroactive polymer actuators, it would be a quantitative information for better understanding of the electroactive photonic gel mechano-chromic mechanism and electroactive bendable applications

Dynamic Shape Bending Deformation Using Laminated Ferroelectric Polymer Actuators

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Mechanochromic Evaluation Method of Stretchable Electrode

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Electro-Active Bendable Substrate Using Polymer Actuator

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하천을 통한 미세플라스틱 해양 유입 평가 지침서

미세플라스틱(microplastics; MP)은 1㎛에서 5 mm에 이르는 작은 크기의 합성수지를 통칭하며 생성과정에 따라 1차 미세플라스틱과 2차 미세플라스틱으로 구분된다. 1차 미세플라스틱은 생산 단계에서 5mm 미만의 작은 크기로 만들어진 플라스틱이며 2차 미세플라스틱은 중대형 플라스틱이 환경 내에서 광분해, 열분해, 생분해 등의 화학적 풍화와 물리적 풍화에 의해 작은 크기로 파편화된 플라스틱이다. 이러한 분해 과정을 통해 플라스틱이 계속 작아지면서 입자 수가 크게 환경 및 생물체에 영향을 끼칠 수 있는 범위가 넓어지고 있다. 또한, 플라스틱 입자가 미세화 될수록 플라스틱을 합성할 때 사용되는 첨가제의 용출 가능성도 커지고 플라스틱의 표면적 증가로 인한 유기 오염물질의 흡착 또한 증가할 수 있으며, 육상 및 해양의 생물 이용도 증가한다는 연구 결과들이 보고되고 있다. 이는 결국 최상위 포식자인 인간 역시 먹이사슬을 통한 미세플라스틱의 체내 축적에 따른 위험에 노출 될 수 있음을 시사한다. 미세플라스틱의 전 주기를 파악하고 오염 관리 방안 및 규제 정책을 만들어 실시하려면 환경에서의 미세플라스틱 거동에 대한 연구와 이해가 필수적이다. 대부분의 플라스틱은 제대로 관리되지 않고 폐기되고 있으며 육상에서 버려진 플라스틱은 수계를 따라 하천을 통해 해양으로 유입된 후 해양환경 내에서 다양한 기작을 통해 이동·확산한다. 미세플라스틱의 해양으로의 유입경로는 대기침적, 하천을 통한 유입, 하수처리장 배출을 통한 유입, 해양오염원으로부터의 발생 등으로 나뉘는데 현재까지의 연구결과들에 따르면 하천을 통한 유입이 가장 중요한 유입경로라고 알려져있다. 따라서, 해양으로의 유입되는 양과 해양에서의 거동기작을 규명하기 위해서는 하천을 통해 해양으로 유입되는 미세플라스틱에 대한 유입특성과 유입량 평가가 선행적으로 수행될 필요가 있다. 하천에서 미세플라스틱을 채취하고 분석하는 연구가 기존에도 진행되고는 있으나 해양으로의 유입특성과 유입량을 정확히 평가하기 위해서는 조사결과가 대표성을 갖도록 하천의 시간적 변동성과 공간적 변동성을 모두 고려한 채취방법이 마련되어야 한다. 본 지침서는 해양수산부의 “해양 미세플라스틱 유입·발생 및 환경거동 연구” 과제에서 수행된 하천을 통해 해양으로 유입되는 미세플라스틱 유입특성 평가 및 유입량 산정 연구 결과를 바탕으로 작성되었다. 본 지침서에서 하천을 통한 미세플라스틱 유입 평가를 위해 적합한 조사정점과 조사수층 선정 방안을 제시하고, 시료의 채취/전처리/기기분석을 포함한 전 과정에 대하여 검증된 분석법을 제시하였다. 본 지침서를 통해 하천으로부터 해양으로 유입되는 미세플라스틱에 대한 표준화된 채취 및 분석법을 제시함으로써 서로 다른 연구자들 간의 연구방법의 차이에 의해 발생할 수 있는 불확실성을 최소화하고자 한다. 이러한 이유로 하천을 통한 해양으로의 미세플라스틱 유입특성 평가 및 유입량 산정을 위해서는 본 지침서에 기재된 방법을 따를 것을 권장하지만, 조사 정점 및 수층의 선정, 시료채취, 전처리, 분석과정에서 유사하거나 혹은 더 나은 결과를 낼 수 있는 새로운 방법이 제안될 수 있으며 개선된 방법은 검증을 통해 대체 사용할 수 있다. 본 지침서는 모든 하천조사에 적용하는 것이 아니라 하천을 통해 최종적으로 해양으로 유입되는 종말점(즉, 하구)에서의 조사를 위한 것임을 유의할 필요가 있다.1. 서론 2. 시료채취방법 2.1. 시료채취 정점 및 수층 선정 2.2. 시료채취 도구 2.3. 시료의 채취 및 보관 3. 시료의 전처리 방법 3.1. 전처리 도구 및 시약 3.2. 하천 시료의 전처리 4. 미세플라스틱분석 4.1. 기기분석 4.2. 자료분석 4.3. 미세플라스틱 분류 4.4. 유입량 계산 5. 정도관리 5.1. 현장조사 정도관리 5.2. 전처리 정도관리 5.3. 미세플라스틱 분석 시 정도관리 6. 유의사