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2026년 8월 3일 월요일

AI 시대, 당신을 더욱 스마트하게

AI검증

단백질 구조 분할 예측 모델 SplitSeek-Pro 개발

연구진이 단백질 분할 가능성을 정밀하게 예측하는 인공지능 모델 SplitSeek-Pro를 개발했습니다. 이 모델은 아미노산 단위의 분석을 통해 단백질 공학의 효율성을 높입니다. 웹 서버를 통해 누구나 예측 서비스를 이용할 수 있습니다.

2026년 6월 18일

주장단백질 구조의 분할 가능성을 예측하는 과정은 기능성 단백질을 설계하는 데 필수적입니다. SplitSeek-Pro는 아미노산 수준에서 분할 가능성을 평가하여 단백질 공학의 정밀도를 높입니다.

팩트SplitSeek-Pro는 단백질의 1차 서열 정보와 3차원 구조적 특징을 통합하여 분석합니다. 이 모델은 대규모 사전 학습과 고품질 미세 조정이라는 2단계 훈련 과정을 거쳐 잔기 단위의 예측 성능을 확보했습니다.

팩트연구진은 세 가지 서로 다른 단백질을 대상으로 실험적 검증을 수행했습니다. 검증 결과, 기존 예측 방법보다 우수한 성능을 보였습니다.

주장이번 연구는 단백질이 구조적으로 응집력 있는 파편들로 구성되어 있음을 시사합니다. 이러한 파편은 초이차 구조 모티프와 유사한 기능을 수행하며 단백질 접힘의 기본 단위가 됩니다.

주장이번 모델은 합리적인 단백질 설계를 위한 강력한 도구로 평가받습니다. 특히 원형 순열이나 분할 재구성 같은 복잡한 단백질 공학 작업에서 핵심적인 역할을 합니다.

팩트SplitSeek-Pro는 웹 서버를 통해 일반 사용자에게 공개되어 있습니다. 연구자는 http://splitseek.topo.bio 주소에서 자동화된 예측 서비스를 이용합니다.

교차검증본 논문은 크리에이티브 커먼즈 라이선스에 따라 비상업적 용도로만 사용이 가능합니다. 상업적 활용이나 파생물 제작을 위해서는 별도의 허가가 필요합니다.

팩트연구진은 중국 내에서 딥러닝 기반 단백질 분할 예측 방법 및 장치에 관한 특허를 출원했습니다.

팩트본 연구는 중국 국가 핵심 연구 개발 프로그램과 심천 의료 연구 기금의 지원을 받았습니다.

팩트국가 자연 과학 기금 및 베이징 분자 과학 국가 실험실의 재정적 후원도 연구 과정에 포함되었습니다.

교차검증특허 출원과 관련하여 이해 상충 가능성이 존재하므로 연구 결과의 활용 시 이를 고려해야 합니다.

출처Wang, YX., Jiang, F., Xu, T. et al. SplitSeek-Pro: accurate prediction of splittable sites on protein structures. Nat Commun (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-74059-z을 교차 검증했습니다.

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본 기사는 전문가의 분석과 공개 자료를 기반으로 AI가 작성 후 다른 AI의 검증을 거쳐 작성됐으며 정보의 정확성과 완전성을 보장하지 않습니다. 기사 내용은 특정 투자·의사결정의 권유가 아니며, Wittgenhaus는 이를 근거로 한 행위의 결과에 책임을 지지 않습니다.

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TensorRTv1.3.0rc23

v1.3.0rc23 릴리즈

이번 릴리즈에서는 DeepSeek V4 혼합 정밀도 NVFP4 체크포인트 로딩, Gemma4 K=V 레이어 W4A8 체크포인트 로딩 지원 등 모델 지원이 강화되었습니다. 또한, VisualGen 모델에 대한 비대칭 TP 선형 구현, 멀티 프로세스 HTTP 프론트엔드 지원 등 API 개선이 이루어졌습니다. GPT-OSS 및 GLM-5의 Python KV-캐시 트랜시버 기본값 설정, MiniMax-M3 MSA 희소 어텐션 백엔드 추가 등 다양한 기능이 추가되었으며, 여러 버그 수정 및 성능 최적화가 포함되었습니다.

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이번 릴리즈에서는 API에 fast tier 기능이 추가되었습니다. 또한, 해당 fast tier 기능이 헬퍼 메서드에도 적용되었습니다.

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