Intro

김성은 연구원은 서울대학교 생물정보학 협동과정 석박사통합과정 학생입니다. 생물정보학 중 특히 인공지능에 기반한 단백질 구조 예측 및 단백질 구조 분석을 위한 효율적인 프로그램 개발에 관심을 가지고 있습니다. 학부 과정을 생물정보학과 관련이 없는 것을 전공한 관계로, 생물정보학 관련 공부를 독학하며 전공지식을 쌓아왔습니다.

관련 프로젝트
🧬 비정형 단백질의 단백질-단백질 상호작용 예측 및 새로운 상호작용 규명을 위한 파이프라인 구축
🧬 단백질 복합체 구조 분석을 위한 소프트웨어 개발
🧬 단백질 예측 구조 데이터베이스 구축

개인 관심사
🤺 펜싱 및 시합 참가
✈️ 여행과 모험
💻 프로그래밍 언어 및 컴퓨터 공학 관련 과목 독학

연구

BFVD—a large repository of predicted viral protein structures
BFVD는 예측된 바이러스 단백질 구조의 대규모 데이터베이스로, ColabFold로 예측한 35만 개 이상의 단백질을 저장하고 있습니다. 이 저장소는 자유롭게 다운로드 할 수 있으며, 단백질을 검색할 수 있도록 검색 엔진도 제공합니다. 해당 연구는 Nucleic Acids Research에 게재되었습니다.