단백질 서열 분석, 구조 시각화를 위한 온라인 툴들 - ExPASy ProtParam, InterPro, TMHMM, SignalP, Alphafold, Mol* Viewer
단백질 실험을 준비하거나, 특정 유전자의 번역 산물(translation product)을 분석하려 할 때 가장 먼저 필요한 건 단백질 서열에 대한 이해예요.
이때, 여러 온라인 도구들을 활용하면 서열 분석, 기능 예측, 구조 시각화를 편리하고 직관적으로 할 수 있어요.
이번 글에서는 무료로 사용 가능한 단백질 분석 도구들을 소개할게요. 시퀀스만 가지고도 어디까지 할 수 있는지, 놀라실 거예요!
1. ExPASy ProtParam – 단백질의 기본 특성 한눈에
단백질 서열을 알고 있다면, ProtParam은 가장 먼저 써볼만한 도구예요.
Expasy - ProtParam
web.expasy.org
아미노산 조성, 분자량, 이소전점(pI), 불안정성 지수, 소수성, 반감기 등 단백질의 물리적·화학적 특성을 예측해줘요.
입력 아미노산 서열 (1-letter code)
출력 수십 개의 생화학적 파라미터
활용 예 단백질 정제, 발현 벡터 설계, in vitro 실험 전 예비 분석
실험실에서 단백질 발현 전 분자량과 안정성을 확인하고 싶을 때 꼭 사용해보세요!
2. InterPro – 기능 도메인 분석과 GO annotation까지
InterPro는 단백질 서열에 포함된 기능성 도메인을 예측해주는 도구예요. Pfam, PROSITE, SMART 등 여러 데이터베이스를 통합해서 단백질의 구조적, 기능적 특징을 분석할 수 있죠.
InterPro
Loading the InterPro website, please wait.
www.ebi.ac.uk
이 외에도 GO (Gene Ontology) annotation, 세포 내 위치 예측, 패밀리 분류까지 한 번에 가능해요.
입력 아미노산 서열 or UniProt ID
출력 기능 도메인, 예측 기능, 유사 단백질 링크
활용 예 단백질 기능 예측, 신규 유전자 단백질 비교
기능이 알려지지 않은 단백질의 역할을 추정할 때 유용해요.
3. TMHMM & SignalP – 막관통 영역과 신호 펩타이드 예측
만약 어떤 단백질이 막 단백질인지, 혹은 분비 단백질인지 알고 싶다면 TMHMM과 SignalP가 큰 도움이 돼요.
TMHMM 2.0 - DTU Health Tech - Bioinformatic Services
TMHMM 2.0 - DTU Health Tech - Bioinformatic Services
Submission Restrictions: At most 10,000 sequences and 4,000,000 amino acids per submission; each sequence not more than 8,000 amino acids. Confidentiality: The sequences are kept confidential and will be deleted after processing. TMHMM-2.0 Guide This serve
services.healthtech.dtu.dk
TMHMM: 막관통 영역 예측 → 단백질이 세포막에 걸쳐 있는지 확인 가능
SignalP 6.0 - DTU Health Tech - Bioinformatic Services
SignalP 6.0 - DTU Health Tech - Bioinformatic Services
Instructions 1. Specify the input sequences All the input sequences must be in one-letter amino acid code. The allowed alphabet (identical to UniProt, not case sensitive) is as follows: A C D E F G H I K L M N P Q R S T V W Y and X U B Z O (unknown/ambigou
services.healthtech.dtu.dk
SignalP: 신호 펩타이드 예측 → 단백질이 분비되는지 판단 가능
실험에서 세포 내/외 위치를 예측하고자 할 때 꼭 활용해보세요. 특정 단백질의 Tag 위치 결정에도 영향을 줄 수 있거든요.
4. AlphaFold DB – 3D 구조를 AI로 예측해주는 시대
이제는 단백질 서열만 있어도, 구조 예측이 가능해요. AlphaFold는 인공지능 기반으로 고정밀 단백질 3차원 구조를 예측해주는 툴이에요.
AlphaFold Protein Structure Database
AlphaFold Protein Structure Database
alphafold.ebi.ac.uk
입력 단백질 이름 or UniProt ID
출력 PDB 구조 모델, 신뢰도 색상 표시
활용 예 도킹 시뮬레이션, 항체 설계, epitope 위치 추정
실험에서 구조 기반 가설이 필요할 때, 논문 그림 제작할 때도 정말 유용하게 쓰여요!
5. Mol* Viewer – 웹 기반 단백질 구조 시각화 툴
PDB 형식의 단백질 구조 파일이 있다면, Mol* Viewer에서 3D로 직접 회전시키고, 잔기(Residue)별 상호작용을 분석해볼 수 있어요.
Mol* Viewer
molstar.org
인터페이스도 직관적이고, 웹에서 바로 작동하니까 설치 필요 없이 간편하죠.
입력 PDB ID 또는 직접 업로드
기능 잔기 하이라이팅, 리간드 결합부위 시각화, 색상 커스터마이징
활용 예 구조 논문 작성, 단백질-리간드 상호작용 관찰
논문 제출용 고화질 그림 만들 때도 정말 유용해요!
실험에서 단백질을 다룬다는 건, 단순한 서열 분석을 넘어서 기능과 구조까지 예측하는 걸 포함해요.
위에서 소개한 도구들을 적절히 활용하면, wet-lab 실험 전에 충분한 가설을 세우고, 실패 확률을 줄일 수 있어요.