Technical Reference
Documentation
시스템 구성, 엔진 설명, 점수 해석법
시뮬레이션 엔진
| 엔진 | 용도 | 실행 | 비용 |
|---|---|---|---|
| Boltz-2 | AI 구조 예측 + protein-ligand | Modal GPU (A10G) | ~$0.02 |
| AutoDock Vina | Physics-based 소분자 도킹 | 로컬 | 무료 |
| Biopython | 항체-항원 인터페이스 분석 | 로컬 | 무료 |
신뢰도 등급 (Confidence Band)
| Band | 점수 | 의미 |
|---|---|---|
| HIGH | conf ≥ 0.7 / Vina ≤ -9 | 구조 plausible, wet-lab 고려 |
| MEDIUM | 0.5 ≤ conf < 0.7 | 참고용, 교차검증 필요 |
| EXPLORATORY | conf < 0.5 / Vina > -7 | 가설 수준, 인용 금지 |
| EXPERIMENTAL | 실험 PDB | 신뢰 최상 |
Boltz-2 핵심 지표
| 지표 | 범위 | 의미 |
|---|---|---|
| confidence_score | 0–1 | 전체 예측 신뢰도 |
| ligand_iptm | 0–1 | 리간드-단백질 인터페이스. 0.9+ = 강한 결합 |
| iptm | 0–1 | 단백질-단백질 인터페이스 (복합체) |
| ptm | 0–1 | 전체 구조 정확도 |
Vina 점수 해석
| 점수 (kcal/mol) | 해석 |
|---|---|
| ≤ -9 | 강한 결합 예측 |
| -7 ~ -9 | 중간 결합 (대부분 승인 약물) |
| > -7 | 약한 결합 |
⚠️ Vina 점수는 상대 비교용. 절대값으로 친화도 판단 금지.
데이터 파이프라인
PubMed/OpenAlex
→
PDF 파싱
→
Embedding
→
PICO+ 추출
→
RAG 질의
→
시뮬레이션
주의사항
- • 이것은 연구 도구입니다 — 임상 의사결정이나 처방에 사용 금지
- • 시뮬레이션 결과는 예측입니다 — "결합할 가능성이 있다"로 해석
- • 논문 요약은 AI 생성입니다 — 원문을 반드시 확인
- • EXPLORATORY 등급은 가설 수준 — 구조적 근거로 인용 금지
Chopa 사용법
Telegram에서 @Chopa_doc_bot에게 메시지를 보내면 됩니다.
EGFR + afatinib 도킹해줘
지난 주 시뮬 요약해줘
WBP5 분석 결과 가져와봐
💡 영어로 질문하면 검색 정확도가 더 높습니다.