단백질 구조 및 기능 분석 프로그램 개발

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

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Bioinformatics

대상자

• 대상자: 생물정보학, AI, 데이터 분석 분야 개발자 및 학습자
• 난이도: 초급~중급 (BioPython, Streamlit, LangChain 기초 지식 필요)

핵심 요약

• BioPython의 PDB 모듈을 활용해 PDB ID 기반 단백질 구조 데이터를 추출 및 파싱
• Py3Dmol을 사용해 3D 구조 시각화 기능 구현
• LangChain + ChatOpenAI를 통한 단백질 구조 관련 질문 응답 시스템 구축

섹션별 세부 요약

1. 입력 처리 및 파일 다운로드

• st.text_input으로 PDB ID 입력 후 PDBList.retrieve_pdb_file을 통해 .pdb 파일 다운로드
• download_path 설정으로 각 PDB ID별 파일 저장 관리
• 예시 코드:

```python

pdb_id_input = st.text_input("Enter a PDB ID (e.g., 1TUP):", value="1TUP").lower().strip()

download_path = "pdb_files"

```

2. 구조 정보 파싱

• PDBParser 사용: structure, chains, residues, atoms 정보 추출
• 구조 요약 정보 포함:

- PDB ID, 실험 방법, 해상도, 사슬 수, 아미노산 수 등

• 예시 코드:

```python

info = f"""

PDB ID: {pdb_id_input.upper()}

Resolution: {structure.header.get('resolution', 'N/A')} Å

"""

```

3. 3D 시각화 구현

• Py3Dmol을 사용한 3D 구조 뷰어 생성
• view.setStyle({'cartoon': {'color': 'spectrum'}})로 구조 색상 적용
• Streamlit의 st.components.v1.html을 통해 뷰어 렌더링

4. AI 질문 응답 시스템

• LangChain + ChatOpenAI 통합:

- PromptTemplate으로 질문 응답 프롬프트 생성

- LLMChain을 통해 사용자 질문 처리 및 응답 생성

• 예시 코드:

```python

llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0.4, max_tokens=300)

prompt = PromptTemplate(...)

response = chain.run(...)

```

결론

• 교육 및 연구용 실무 적용: 단백질 구조 분석, AI 기반 질문 응답 시스템으로 생물학적 데이터 탐구에 활용 가능
• 핵심 팁: BioPython, Py3Dmol, LangChain의 결합을 통해 구조 생물학과 AI의 통합적 분석 구현 가능