Binding Free Energies without Alchemy
この論文では、アライカルな中間状態を必要とせず、リガンドあたりのシミュレーション回数を大幅に削減することでバーチャルスクリーニングに適用可能な新しいエンド状態結合自由エネルギー計算手法「DBFE」を提案し、その有効性をベンチマークで実証しています。
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q-bio.QM
60 件の論文
Forecasting and predicting stochastic agent-based model data with biologically-informed neural networks
この論文は、生物学的知識を組み込んだニューラルネットワーク（BINN）を用いて、確率的なエージェントベースモデルの挙動を正確に予測・外挿できる解釈可能な偏微分方程式モデルを開発し、従来の平均場モデルが機能しない領域でもパラメータ空間の効率的な探索を可能にしたことを報告しています。
AI-Driven Hybrid Ecological Model for Predicting Oncolytic Viral Therapy Dynamics
本論文は、遺伝的アルゴリズムや強化学習などの AI 最適化手法と時間遅延付き一般化ロトカ・ヴォルテラ方程式を統合したハイブリッドモデルを開発し、腫瘍・ウイルス・免疫の複雑な相互作用を高精度に予測するとともに、オナコウイルス療法の効果向上に寄与する新たなバイオマーカーを同定することで、個別化がん医療の実現に貢献したことを報告しています。
SSRCA: a novel machine learning pipeline to perform sensitivity analysis for agent-based models
本論文では、計算コストが高く複雑なエージェントベースモデルの感度分析を容易にするため、機械学習に基づく「SSRCA」という新規パイプラインを開発し、腫瘍球成長モデルを用いた実証により、従来のソボル法よりもロバストな感度パラメータの特定と出力パターンの分類が可能であることを示しています。
Expectation-maximization for structure determination directly from cryo-EM micrographs
本論文は、低ノイズ環境下でも単粒子 cryo-EM 画像から投影画像の特定を不要とし、直接 3 次元分子構造を推定するための近似期待値最大化アルゴリズムを提案し、数値実験によりその有効性を示したものである。
UNISEP: A Unified Sensor Placement Framework for Human Motion Capture and Wearables
既存のモダリティ固有の基準を補完し、生体運動やウェアラブル機器における多様なセンサ配置の標準化と相互運用性を可能にする「UNISEP」という統合フレームワークが提案されました。
CAN-STRESS: A Real-World Multimodal Dataset for Understanding Cannabis Use, Stress, and Physiological Responses
本論文は、Empatica E4 手首型センサーと自己申告調査を用いて、82 名の参加者から収集された、大麻使用とストレス反応に関連する生理学的データを公開する「CAN-STRESS」データセットの紹介と、その実世界環境における大麻使用とストレスの関連性を検証するための信頼性の高いリソースとしての価値を述べています。
Label-free pathological subtyping of non-small cell lung cancer using deep classification and virtual immunohistochemical staining
本研究は、深層学習と自動蛍光イメージングを活用して、染色を必要とせずに非小細胞肺癌の病理学的サブタイプを高精度に分類し、臨床グレードの仮想免疫組織化学染色を生成する新たな診断手法を提案したものである。
CITS: Nonparametric Statistical Causal Modeling for High-Resolution Neural Time Series
本研究は、高解像度の神経時系列データから統計的因果関係を推論するための非パラメトリック枠組み「CITS」を提案し、その理論的整合性とシミュレーションおよびマウス脳記録データを用いた実証的有効性を示すことで、複雑な動的システムにおける因果発見の新たな手法として確立した。
A Modelling Assessment of the Impact of Control Measures on Simulated Foot-and-Mouth Disease Spread in Mato Grosso do Sul, Brazil
ブラジル・マトグロッソ・ド・スル州における口蹄疫の侵入を想定したシミュレーション研究により、ワクチン接種のみでは効果不十分であり、家畜の殺処分とワクチン接種を組み合わせた戦略が、全発生を 10〜15 日以内に抑え込む最善策であることが示されました。
GWAS Summary Statistic Tool: A Meta-Analysis and Parsing Tool for Polygenic Risk Score Calculation
GWASPoker は、ポリジェニックリスクスコア計算に必要な GWAS サマリー統計ファイルの列構造を完全ダウンロードなしで事前に検証・抽出できる、 phenotype 駆動型のメタ解析および解析ツールです。
Modeling Metabolic State Transitions in Obesity Using a Time-Varying Lambda-Omega Framework
この論文は、時間変化するパラメータを導入したラムダ・オメガモデルを用いて、過食と欠食に対する非対称な生理的適応を記述し、肥満の漸進的な発生と減量の困難さを説明する動的システム枠組みを提示している。
An AI Implementation Science Study to Improve Trustworthy Data in a Large Healthcare System
本論文は、小児医療システムにおける信頼性の高い AI 実装を促進するため、Microsoft Fabric 環境下でのデータウェアハウス近代化、METRIC 枠組みに基づくデータ品質評価ツールの開発、および FHIR 標準を用いた具体的な症例への適用戦略を統合的に示した実証研究である。
Enhancing Morpho-Kinematic analysis for Plant Water Stress Classification through Leaf Movements
本論文は、RGB 時間経過画像から葉の動きを抽出する形態運動学フレームワークを改良し、非線形記述子や灌漑文脈変数を追加して組み合わせたアンサンブル手法を用いることで、レタスなどの植物の水ストレスを高精度かつ頑健に分類できることを実証したものである。
Gradient-based optimization of exact stochastic kinetic models
この論文は、離散的な反応事象による非微分可能性を克服するため、順方向では厳密な確率シミュレーションを維持しつつ逆方向では連続緩和を用いた勾配推定を行う手法を提案し、遺伝子発現のパラメータ推定や非平衡熱力学における逆設計など、連続時間マルコフ過程に支配される多様な分野での効率的な最適化を実現することを示しています。
AbAffinity: A Large Language Model for Predicting Antibody Binding Affinity against SARS-CoV-2
本研究は、人工知能の進展とCOVID-19 関連の実験データの急増を活用し、SARS-CoV-2 スパイクタンパク質に対する抗体の結合親和性を高精度に予測する新しい大規模言語モデル「Ab-Affinity」を提案するものである。
INTENSE: Detecting and disentangling neuronal selectivity in calcium imaging data
この論文は、自由行動中の動物のカルシウムイメージングデータから、時間的構造や行動の共分散を統制し、条件付き相互情報量を用いて神経選択性を検出・解離するオープンソースフレームワーク「INTENSE」を提案し、その合成データおよびマウス実験データによる有効性を示したものである。
Spinverse: Differentiable Physics for Permeability-Aware Microstructure Reconstruction from Diffusion MRI
本論文は、拡散 MRI 信号から微細構造の境界を明示的に復元するために、四面体グリッド上の面透過性を学習可能なパラメータとして扱う完全微分可能な Bloch-Torrey シミュレータ「Spinverse」を提案し、幾何学的事前知識と多段階最適化により、トポロジーを固定せずに多様な微細構造を高精度に再構成する手法を示しています。
ERDES: A Benchmark Video Dataset for Retinal Detachment and Macular Status Classification in Ocular Ultrasound
本論文は、網膜剥離の検出と黄斑状態の分類を目的とした初のオープンアクセス眼科超音波動画データセット「ERDES」を提案し、8 つのアーキテクチャを用いた 40 個のモデルによるベンチマーク評価を通じて、深層学習による診断支援の可能性を示しています。
Automated Measurement of Geniohyoid Muscle Thickness During Speech Using Deep Learning and Ultrasound
この論文は、深層学習と骨格ベースの計測を組み合わせた自動フレームワーク「SMMA」を開発し、音声中の舌骨下筋の厚さを人間と同等の精度で測定することで、大規模な発話運動制御研究や摂食・嚥下障害の客観的評価を可能にしたことを報告しています。