세계가주목하는생명과학!
KAISTBiologicalSciences
세계가주목하는생명과학!
KAISTBiologicalSciences
기초 연구에서 응용까지, 미래를 여는 생명과학의 중심
김태인
READRetro: natural product biosynthesis predicting with retrieval-augmented dual-view retrosynthesis. New Phytologist(2024). Taein Kim, Seul Lee, Yejin Kwak, Min-Soo Choi, Jeongbin Park, Sung Ju Hwang, Sang-Gyu Kim. https://doi.org/10.1111/nph.20012
READRetro: 검색 기반 이중 관점 역합성을 활용한 천연물 생합성 경로 예측

<질문>
복잡한 천연물의 생합성 경로를 정확하게 예측하기 위해 기존의 생합성 모델이 가진 한계를 극복할 수 있는 효과적이고 실용적인 접근법은 무엇인가?
<발견>
EADRetro는 심층 학습 아키텍처, 앙상블 접근법, 두 가지 정보 검색 기법을 결합하여 복잡한 대사 경로를 예측하도록 최적화되었습니다.
기존의 생합성 경로 모델이 가지는 한계를 극복하고 단일 및 다단계 역합성 평가에서 높은 정확도를 보여줬습니다.
READRetro는 실제 사례에서 2차 대사산물(예: 모노터펜 인돌 알칼로이드)과 미지의 경로(예: menisdaurilide)를 성공적으로 예측하여 생합성 연구에 활용될 가능성을 입증했습니다. 연구자들을 위해 오픈소스 코드도 공개되었습니다.