AlphaFold Server · viewer (스냅샷 · 차이 · 3D)

AF 구조 보기

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① AF목록 ② AF구조 (지금) ③ 계산

WT cyan S152I orange U152 yellow

3D: cd ~/Desktop/IDSX/website && python3 -m http.server 8765 → http://localhost:8765/pages/structures.html

1. 스냅샷 (고정 색 · 비교용)

side by side — 나란히: 왼쪽 cyan / 오른쪽 orange

overlay — 정렬 후 겹침: cyan = WT · orange = S152I · 노랑 = 152. 전체가 비슷해 보이는 것이 정상 (global RMSD ~0.37 Å).

1b. 차이 나는 구간만 (추가 레이어)

전체가 똑같은 것처럼 보이는 이유: 잔기의 절반 이상이 Cα 이동 < 0.1 Å 수준. 아래는 정렬 후 실제로 움직인 자리만 강조한 그림이다 (기존 오버레이를 대체하지 않음).

지표	값
Global Cα RMSD	~0.37 Å
Cα 이동 ≥ 0.5 Å	19 residues
Cα 이동 ≥ 1.0 Å	9 residues
U152 (변이 자리)	~0.91 Å (상위권이지만 최대는 아님)
최대 차이	U449 부근 ~3.5 Å (저-pLDDT 루프 · 해석 주의)

per-residue deviation bar — 잔기별 Cα 편차 막대. 회색=거의 동일 · 살구≥0.4 Å · 주황≥1.0 Å · 점선=U152. 대부분이 바닥에 붙어 있어서 “전체가 똑같아” 보이는 것.

diff on structure — 구조 위 차이 맵: 회색=공통 fold · 노랑→빨강=이동 ≥0.4 Å · 청록 점=U152.

diff only segments — **Difference-only:** 이동 < 0.4 Å 구간은 숨김. cyan=WT · orange=S152I · 노랑=U152. “다른 조각”만 남긴 뷰.

module zoom — 모듈 확대 U140–165. 노란 막대=WT→S152I 변위 벡터. U152 이동 ~0.9 Å (작지만 0은 아님).

largest zoom — 최대 차이 구간 확대 (~U445–455). pLDDT 낮은 루프라 “생물학적으로 의미 있는 모듈 차이”와 구분해서 볼 것.

읽는 법: 전체 오버레이가 겹친다 = AF가 native-like fold를 비슷하게 그림. 차이 맵에서 U152 근처와 일부 루프만 움직인다 = 대붕괴가 아니라 국소·제한적 차이. 최대 피크가 C-말단 저신뢰 루프인 점은 과대해석 금지. 숫자 표: per_residue_ca_diff.csv

1c. MULTI×4 결과 (핫스팟 4개 동시) — 추가

유효 MULTI×4 폴더 (유일): Desktop/IDSX/fold_y108c_d148n_s152i_d308g_ids/
서열: Y108C + D148N + S152I + D308G ✅
동일 서열 중복 폴더(fold_r88c_… 등)는 삭제함. 목록: AF목록

비교	Global RMSD	≥1 Å 잔기	U152 이동	mean pLDDT
WT vs S152I	0.37 Å	9	0.91 Å	94.7
WT vs MULTI×4	0.35 Å	16	0.83 Å	94.6

결론: 변이를 4개 한꺼번에 넣어도 AF 전체 fold는 여전히 WT와 거의 같음. → 핫스팟 순위가 “AF 좌표를 크게 바꾸는 순위”는 아님. 국소: U108 이동 1.05 Å · pLDDT 75.8 (단일 S152I보다 자리 신호는 조금 더 보임).

multi vs single — 주황=S152I only · 보라=MULTI×4 · 점선=다중 변이 자리. 둘 다 바닥이 대부분.

plddt multi — pLDDT 세 곡선. MULTI도 전반 고신뢰 · 국소 딥.

multi overlay — WT cyan · MULTI purple — 또 거의 겹침

multi diff only — MULTI×4 difference-only vs WT (<0.4 Å 숨김)

분석 전문: AF2_runs/AF3_analysis/multi_x4/00_MULTI_x4_분석.md

2. 인터랙티브 3D

로딩 중…

WT only

청록 단일 색 · 노란 구 = Ser152

S152I only

주황 단일 색 · 노란 구 = Ile152

+ Overlay (Kabsch 정렬: WT → S152I 좌표계)

한 화면에 두 모델. 색이 다르므로 어긋난 구간이 보이면 쉽게 구분됩니다. (전역은 거의 겹침 · RMSD ~0.37 Å)

3. (참고) pLDDT 색 버전

신뢰도 색은 비교보다 “어디가 불안한가”용. 나란히 두면 둘 다 비슷해 보여 헷갈릴 수 있음.

수치·해석: 계산 페이지