> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.hits.ai/docs-ko/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.hits.ai/docs-ko/biomedical-co-scientist/undefined-1.md).
# 좋은 결과를 위한 요청 방법
자연어로 자유롭게 요청할 수 있지만, 다음 요소를 함께 전달하면 더 정확하고 빠르게 원하는 결과에 도달합니다.
#### 목표와 작업 유형을 분명히 합니다
무엇을, 무엇을 위해 예측하거나 설계하려는지 적어 주세요. 작업 유형이 분명할수록 의도에 맞는 결과로 바로 이어집니다.
#### 시작 서열은 직접 붙여넣거나 이름으로 지정할 수 있습니다
두 방식 모두 동작합니다. 서열을 알고 있으면 그대로 붙여넣고, 모르면 단백질 이름으로 지정하면 표준 서열을 찾아옵니다.
* 서열 직접 입력: "아래 작은 도메인의 접힌 구조를 서열만으로 예측해 주세요. MTYKLILNGKTLKGETT…"
* 이름으로 지정: "Human carbonic anhydrase II의 서열로 3차원 구조를 예측하고, catalytic zinc site이 어디인지 알려 주세요."
#### 복합체는 구성을 구체적으로 지정합니다
어떤 분자가 몇 개, 어떤 형태로 결합하는지 명시할수록 정확합니다.
* 각 사슬을 별개로 유지: "서로 다른 단백질 사슬들입니다. 각 사슬을 별개로 유지한 채 조립해 복합체 구조를 예측해 주세요."
* 올리고머 구조 명시: "이 서열은 동일한 서열의 또다른 chain과 함께 parallel coiled coil을 이룹니다. Monomer가 아니라 dimer로 예측해주세요."
* 리간드는 SMILES로: "포켓에 결합한 포즈를 예측해 주세요. 리간드 SMILES(acetazolamide): CC(=O)Nc1nnc(s1)S(N)(=O)=O"
* DNA는 single-strand/double-strand를 명시: "이 DNA 결합 단백질이 다음의 *이중가닥* DNA에 결합한 구조를 예측해 주세요. DNA 가닥: 5'-CGGGTAATTACCCG-3'"
#### 디자인은 4가지 정보를 함께 줍니다
단백질·펩타이드·항체 디자인은 **타깃, 생성할 약물 수, 시퀀스 길이, 결합 위치**가 필요합니다. 빠뜨리면 작업 시작 전 설문으로 다시 물어보므로, 처음부터 함께 적으면 한 번에 진행됩니다.
* "PD-L1에 결합하는 단백질 미니바인더를 설계하고, 결합체와 타깃 복합체의 서열과 예측 구조를 함께 제시해 주세요."
* "EGFR 세포외 도메인의 특정 부위를 겨냥하는 나노바디를 설계하고, 후보 서열과 예측 복합체를 제시해 주세요."
#### 정확도를 높이는 추가 정보
* **참고 구조 첨부** — 알려진 Apo Structure나 템플릿 구조 파일(.pdb, .cif)을 첨부하면 템플릿으로 활용해 정확도가 올라갑니다. 파일이 없으면 서열 기반으로만 예측합니다.
* **결합 부위 힌트** — 특히 항체-항원 복합체는 가장 예측이 까다로우므로, 알려진 에피토프, framework 구조, CDR 길이 범위 등을 함께 지정하면 예측의 신뢰도가 높아집니다.
* **파일·Context 활용** — 파일은 한 번에 최대 1GB, 20개까지 첨부할 수 있고, Library의 결과 파일은 최대 20개까지 프롬프트에 Context로 추가해 다음 작업의 입력으로 바로 쓸 수 있습니다.
#### 평가 기준과 다음 행동을 함께 요청합니다
예측만 받기보다 어떤 지표로 어떻게 선별할지를 함께 요청하면 결과를 바로 활용할 수 있습니다.
> **좋은 요청 예시**\
> "링커만 다른 SMARCA2 분해제 3종이 있습니다. 각각이 VHL과 이루는 삼중 복합체를 예측하고, 어느 구조에서 분자 간 계면의 상호작용이 가장 강할지 분석해주세요.."