Framing local structural identifiability and observability in terms of parameter-state symmetries
この論文は、観測出力を時間的に保存するパラメータ・状態対称性と呼ばれるリー対称性の部分類を導入し、それらの普遍的不変量として局所的な構造的識別可能性と観測可能性を特徴づける統一的な枠組みを提示し、既存の機械学習モデルにおける既知の結果の確認と新たな知見の発見に成功したことを述べています。
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108 件の論文
Miniaturized microscopes to study neural dynamics in freely-behaving animals
この論文は、自由行動する動物の神経活動イメージングを可能にする頭装着型ミニスコープの近年の技術進歩、特に一光子・多光子方式の発展、その研究への独自な機会、現在の技術的課題、そして将来の技術展望についてレビューするものである。
Leveraging Phytolith Research using Artificial Intelligence
この論文は、従来の顕微鏡観察の限界を克服し、2 次元画像と 3 次元点群データを融合した AI モデル「Sorometry」を開拓することで、植物微化石（フィトリス）の分析を自動化・高精度化し、考古学および古生態学研究を「オミクス」規模の分野へと変革する包括的なパイプラインを提案しています。
Neural network-based encoding in free-viewing fMRI with gaze-aware models
本研究は、StudyForrest データセットの眼球運動データと CNN 特徴を組み合わせて「注視意識型エンコーディングモデル」を構築し、従来のモデルと同等の性能を 112 倍少ないパラメータで実現するとともに、より自然な視覚行動に基づく fMRI 解析を可能にしたことを示しています。
Scalable DNA Ternary Full Adder Enabled by a Competitive Blocking Circuit
この論文は、競争的ブロッキング回路と濃度調整戦略を導入することで、従来の DNA 2 進加算器の限界を克服し、17 ビットまでのスケーラブルな DNA 3 進フル加算器を実現したことを報告しています。
Scaling Laws and Paradoxical Metastable States in Nanofilament Entropic Separation
本論文は、排除体積半径とテザー長の比という単一の無次元パラメータによってナノフィラメント束が反発するか、直感に反して引力で束縛されるか（メタ安定状態）が決まることを示す厳密な解析理論とスケーリング則を確立し、ブラウン動力学シミュレーションによってこのパラドックス的な現象を実証したものである。
ELISA: An Interpretable Hybrid Generative AI Agent for Expression-Grounded Discovery in Single-Cell Genomics
この論文は、scGPT の埋め込み表現と BioBERT による意味検索、LLM による解釈を統合し、生データへの直接アクセスなしに単一細胞トランスクリプトミクスデータから生物学的仮説を導き出す解釈可能なハイブリッド AI エージェント「ELISA」を提案し、既存手法を大幅に上回る性能と生物学的発見への貢献を実証したものである。
Nyxus: A Next Generation Image Feature Extraction Library for the Big Data and AI Era
この論文は、ビッグデータおよび AI 時代における大規模画像データの処理課題を解決するため、スケーラブルかつ高精度な特徴量抽出を可能にする新しいライブラリ「Nyxus」を開発し、その多様な利用形態と計算効率の向上を提案したものである。
Topological Enhancement of Protein Kinetic Stability
モンテカルロシミュレーションを用いた研究により、タンパク質の「ノット（結び目）」構造が展開に対する運動論的安定性を高め、特にノットの深さやアミノ酸配列の複雑さの増加と相関してその効果が顕著になることが示され、これがノットを持つタンパク質の進化における保存要因である可能性が提唱されました。
A Multi-Label Temporal Convolutional Framework for Transcription Factor Binding Characterization
この論文は、転写因子の結合部位予測を単一の因子や二値分類ではなく、転写因子間の相関や協調的な制御メカニズムを捉える多ラベル分類問題として定式化し、時系列畳み込みネットワーク（TCN）を用いて生物学的に意味のあるモチーフや新たな共結合パターンを抽出する深層学習フレームワークを提案しています。
Social Distancing Equilibria in Games under Conventional SI Dynamics
この論文は、SI 流行モデル下における社会的距離ゲームにおいて、新しい変数変換を用いて明示的に均衡を構成し、待機とロックダウンからなる時間依存のバング・バング戦略が唯一のナッシュ均衡であり、かつ最適公共政策と一致することを示しています。
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。
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。
Mathematical modeling of glioma invasion and therapy approaches via kinetic theory of active particles
この論文は、拡散テンソル画像（DTI）データに基づくリアルな脳構造を用いたマルチスケールモデルを提案し、血管新生を考慮した放射線・化学療法および抗血管新生療法の併用がグリオーマの浸潤に与える影響を数理的に解析・評価するものである。
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。
Physics-based signal analysis of genome sequences: GenomeBits overview
本論文は、離散フーリエ変換や量子力学の概念を応用した物理学ベースの解析手法「GenomeBits」の概要と、SARS-CoV-2 やマラプックスウイルスのゲノム配列における変異パターンや秩序・無秩序転移などの特徴を抽出するその有用性を包括的に解説したものである。
A hybrid discrete-continuum modelling approach for the interactions of the immune system with oncolytic viral infections
この論文は、がん治療におけるオンドコリックウイルスと免疫系の相互作用を記述する新しい確率的エージェントベースモデルと、その連続極限である偏微分方程式モデルを比較・検証し、免疫応答のタイミングが治療効果に与える影響を明らかにしたものである。
Inferring the dynamics of quasi-reaction systems via nonlinear local mean-field approximations
この論文は、準反応系における非線形局所平均場近似を用いたハザード率の 1 次テイラー展開に基づく解析解を提案し、大時間間隔の観測データや生物学的な剛性に対処しながら、従来の手法よりも効率的かつ高精度に反応速度定数を推定するアルゴリズムを開発し、霊長類の細胞分化データへの適用性を示したものである。