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인공지능 기반 효소 예측 기술 DeepEC2025.01.031. 열화학 반응과 반응엔탈피 열화학 반응은 열을 에너지 원천으로 하여 진행되는 반응으로, 발열 반응과 흡열 반응으로 구분된다. 반응엔탈피는 생성물질의 엔탈피에서 반응물질의 엔탈피를 뺀 값으로, 반응의 방향과 정도를 나타낸다. 2. 효소 효소는 세포의 생화학반응을 촉진하는 단백질 촉매로, 기질과 결합하여 효소-기질 복합체를 형성함으로써 화학 반응의 활성화 에너지를 낮추어 반응 속도를 증가시킨다. 효소는 열화학 반응에 관여하지만 반응 엔탈피를 유발하지는 않는다. 3. 합성곱 신경망 합성곱 신경망은 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 ...2025.01.03
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AI 기반 효소 예측 기술 DeepEC 발표2025.01.031. AI 합성곱 신경망 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층의 피드-포워드적인 인공신경망의 한 종류입니다. CNN은 원본 이미지를 단순화, 변형, 샘플링하는 과정을 통해 효과적으로 이미지 특징을 추출할 수 있습니다. 2. 효소 예측 기술 'DeepEC' DeepEC은 4개의 EC 번호와 138만 8,606개의 단백질 서열 빅데이터를 학습한 딥러닝 기술입니다. 3개의 CNN을 주요 예측 기술로 사용하여 EC 번호를 예측하며, 예측에 실패할 경우 서열 ...2025.01.03