Resolving Single-Peptide Phosphorylation Dynamics in Plasmonic Nanopores using Physics-Informed Bi-Path Model
यह शोध पत्र एक भौतिकी-सूचित (physics-informed) डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो सिग्नल स्टोकेस्टिसिटी (signal stochasticity) और बैकग्राउंड इंटरफेरेंस (background interference) पर काबू पाने के लिए मल्टीपल-इंस्टेंस लर्निंग को स्पैटियोटेम्पोरल मॉडलिंग के साथ जोड़ता है, जिससे पार्टिकल-इन-पोर प्लास्मोनिक नैनोपोरों का उपयोग करके सिंगल-पेप्टाइड फॉस्फोरिलेशन घटनाओं का सुदृढ़, लेबल-मुक्त पता लगाना सक्षम होता है।