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소개
"인공지능 기반 효소 예측 기술 DeepEC 발표ppt"에 대한 내용입니다.목차
1. 탐구 목적
2. AI 합성곱 신경망
3. 효소 예측 기술 ‘DeepEC’
4. 의의 및 발전 가능성본문내용
효소 예측 기술 ‘DeepEC’
효소
세포의 생화학반응을 촉진하는 단백질 촉매
효소는 질병연구 및 생명공학연구에 밀접한 관련이 있기에 효소의 이해 및 예측은 유전정보 분석에서 매우 중요
.산화 환원 효소 - 수소나 산소의 원자 또는 전자를 다른 분자에 전달하는 산화 환원 반응에 관여
.전이 효소 - 특정 기질에서 다른 기질로 아미노기, 메틸기와 같은 작용기를 옮겨줌
.가수 분해 효소 - 물 분자를 첨가시켜 고분자 기질을 저분자로 분해
.분해 · 부가 효소 - 카복시기, 알데하이드기 등의 원자단을 기질 분자에 첨가하거나 기질 분자에서 제거
.이성질화 효소 - 기질의 분자 내에서 원자의 위치만 바꿔 분자식은 변화시키지 않고 분자 구조를 변형
.합성(연결) 효소 - 에너지를 사용하여 두 분자를 연결
C6H12O6+6O2 → 6CO2+6H2O - 발열반응
6CO2+6H2O → C6H12O6+6O2 - 흡열반응
효소는 활성화 에너지만 감소시키고 반응물과 생성물의 에너지 차이가 변하지 않기 때문에 반응 엔탈피를 유발하지 않는다참고자료
· 없음태그
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자료후기
Ai 리뷰AI 기술을 활용한 효소 예측 기술 'DeepEC'의 우수한 성능과 실용성, 그리고 향후 생명공학 연구에 기여할 수 있는 잠재력을 잘 보여주고 있습니다.
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