조교수
백민경 Baek, Minkyung
연구분야
분자생물학
생물정보학
본 연구실에서는 인공지능을 비롯한 다양한 계산 방법을 개발/활용하여 생명현상을 분자, 세포수준에서 이해하고, 이를 활용하여 인류가 직면한 다양한 문제를 해결할 수 있는 새로운 분자를 설계하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 우선 1) 기존의 인공지능 기반의 단백질 구조 및 상호작용 예측 방법의 성능을 개선하고, 2) 이를 DNA, RNA, 유기분자 등과 같은 일반적인 생체분자 모델링으로 확장시켜, 3) 생명현상에 필수적인 다양한 생체분자의 구조와 그 사이의 상호작용을 예측하고 이해하고자 한다. 이를 통해 얻어진 지식은 치료제, 백신 개발 뿐만 아니라 플라스틱 분해효소, 단백질 기반 광에너지 집적장치 등의 개발에 활용되어 현재 인류가 당면하고 있는 다양한 질병, 환경, 에너지 문제를 해결할 수 있는 새로운 단서들을 제공할 것으로 기대된다.
학력/경력
학력
- - 2013.03 – 2018.08 박사: 서울대학교 자연과학대학 화학부
- - 2009.03 – 2013.02 학사: 서울대학교 자연과학대학 화학부
경력
- - 2019.05 – 2022.07 박사후연구원, University of Washington
- - 2018.09 – 2019.03 연수연구원, 서울대학교 화학분자공학사업단
주요논문
- M. Baek, et al, Accurate prediction of protein structures and interactions using a three-track neural network, Science, 373 (6557), 871-876 (2021).
- I. R. Humphreys†, J. Pei†, M. Baek†, A. Krishnakumar†, et al, Computed structures of core eukaryotic protein complexes, Science, 374 (6573), eabm4805 (2021). (†co-first authors).
- M. Baek, I. Anishchenko, H. Park, I. R. Humphreys, D. Baker*, Protein oligomer modeling guided by predicted inter-chain contacts in CASP14, Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics, 89 (12), 1824-1833 (2021).
- I. Anishchenko†, M. Baek†, H. Park†, et al., Protein tertiary structure prediction and refinement using deep learning and Rosetta in CASP14, Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics, 89 (12), 1722-1733 (2021) (†co-first authors).
- M. Baek, T. Park, L. Heo, C. Park, and C. Seok*, GalaxyHomomer: A web server for protein homo-oligomer structure prediction from a monomer sequence or structure, Nucleic Acids Res. 45 (W1), W320-W324 (2017).