오늘 포스팅할 내용은 ECFP라는 개념에 대해서 설명하고자 합니다.
먼저 알아둬야할 개념은 fingerprint인데, fingerprint란? 무엇일까요?
영어 사전에 찾아보면 "지문"이라고 나옵니다. 지문의 가장 큰 특징은 사람마다 다르다는 특징이 있습니다.
사람마다 다르기 때문에 최근에는 휴대폰의 잠금해체에도 이용되고 있죠. 사람들마다 지문이 같을 확률은 10억분의 1정도라고 합니다. (네이버 지식인에서 급하게 찾아왔어요!ㅎㅎ)
이처럼 fingerprint의 뜻은 지문이기도 하지만 비슷하게 여러 뜻(digital fingerprint (전자 개인정보), genetic fingerprint (유전자 지문) 등)으로도 사용이 됩니다.
그렇다면 Chemical에서의 fingerprint는?! 무슨 뜻일까요?
유추를 쉽게 할수 있겠죠?! Chemical fingerprint는 화합물들의 개인정보 라고 생각하시면 됩니다.
fingerprint가 개인정보라고 해서 모든 정보를 품고 있다는 생각을 해버리시면 안됩니다.
Chemical fingerprint에는 여러가지 종류가 있는데 그중 많이 사용하는 방법인 ECFP에 대해 설명을 드리고자 합니다.
ECFP란? 약물의 정보를 분자의 특징이나 유사도를 확인하기위해 디자인된 fingerprint입니다.
ECFP의 경우 각 원소를 기준으로 거리에 따라 어떤 구조인지 어떤 원소와 결합되어 있는지에 따라 각 값들이 계산이 되며, 이 각 값들을 이용해서 binary 값으로 표현이 됩니다.
아래 그림을 보시면 이해가 잘 되실것 같습니다.
위와 같이 원소를 기준으로 거리에 따른 분석이 완료가 되면 아래와 같이 binary으로 변경이 가능합니다. (hashing step, 주변 원소들의 평균에 의해 분자구조를 나타낼수있음)
여기서의 ECFP의 특징은 이 binary의 개수가 조절이 가능하다는 겁니다. (default가 1024개)
여기서 binary개수가 조절이 가능하다는 말은 약물을 좀더 세세하게 분석할 수가 있다라고 생각하시면 됩니다.
(수많은 다양한 분자들의 특징을 나타낼수있음)
분자량이 작은 약물을 ECFP로 나타내기 위해서는 굳이 긴 binary 값이 필요하지는 않지만, 정보가 많은 약물의 경우(분자량이 큰)는 binary값이 길어야겠죠.
이렇게 약물을 binary 데이터로 나타내면 좋은점이 무엇이냐! 계산이 빠르다는 거죠. (컴퓨터로 계산할때 binary data를 이용할때가 가장 빠릅니다, GWAS plink bed file을 생각하시면 됩니다.)
그런데 약물의 특징을 분석해서 binary code로 만든 다음? 이걸 어디다 쓰냐!!!
저번 포스팅에서 이야기했던 유사도를 구하는데 씁니다. (jacard similarity, tanimoto coeiffient)
이러한 유사도를 이용하면 drug repositioning, drug discovery 등에 활용이 가능합니다. (그러니 쓸모가 있다!)
실습에는 R packge를 이용할 것이고 추후에 시간이 된다면 python 으로도 올리도록 하겠습니다.
ECFP의 특징 정리!
1. 주변 원소들을 이용해서 평균적인 분자구조를 나타낼수 있음.
2. 다양한 분자들의 특징을 나타낼수있음.
3. binary code로 나타내기때문에 계산이 빠름
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