1695 편의 논문
본 연구는 항균 효능을 예측하기 위한 머신러닝 및 딥러닝 모델의 개발과 벤치마킹을 용이하게 하기 위해, 표준화된 분자 구조, 물리화학적 기술자, 그리고 다중 클래스 항균 활성 라벨을 갖춘 220개 이상의 β-락탐 유도체로 구성된 큐레이션된 데이터셋을 제시한다.
본 연구는 0.5% 기능화된 그래핀 양자점을 이용한 상아질 처리가 생체 광물화 역학 및 분자 미세환경을 조절함으로써 콜라겐 보존을 향상시키고, 결정성과 강성을 증가시키며, 접착-상아질 계면을 안정화한다는 것을 입증한다.
본 연구는 솔-젤법을 통해 Gd³⁺가 치환된 Ni₀.₇Zn₀.₃Fe₂O₄ 페라이트를 합성함으로써 구형의 나노입자, 안정적인 입방 스피넬 상, 증가된 광학적 밴드 갭, 그리고 향상된 스핀 결맞음을 동반한 개선된 연자성 특성을 얻을 수 있음을 입증한다.
이 연구는 예상과 달리 1 M KOH 전해질이 로슨(Lawsone) 기반 수계 레독스 흐름 배터리에서 혼합 KCl/KOH 전해질보다 우수한 전기화학적 키네틱스와 사이클링 안정성을 제공함으로써 성능을 향상시킨다는 것을 입증하며, 이는 지지 전해질 음이온의 성질이 단순히 알칼리성을 넘어 성능을 결정짓는 중요한 요인임을 강조한다.
본 연구는 실시간 단결정 X선 회절을 사용하여 약 20 GPa까지의 희토류가 없는 칼시오버뱅카이트(calcioburbankite)의 고압 거동을 조사하며, 이를 통해 버뱅카이트 그룹 광물의 맨틀 조건 모델링에 필수적인 탄성 제약 조건을 제공하기 위해 해당 광물의 안정성, 뚜렷한 압축 이방성 및 구조적 변형 메커니즘을 밝혀낸다.
본 연구는 Co-Fe-Mn-Ni-Cu 고엔트로피 산화물 내의 다원소 배위가 특정 Mn-Co 이중 사이트 환경을 생성하여 코발트 원자가 상태를 최적화함으로써 싱글렛 산소 주도 경로를 통해 퍼옥시모노설페이트를 선택적으로 활성화하며, 기존 코발트 산화물과 비교하여 설파메톡사졸의 현저히 향상되고 안정적인 분해를 달성함을 입증한다.
본 연구는 파이썬 기반의 계산 기법을 활용하여 알라닌의 정량적 구조-물성 관계(QSPR) 분석을 수행하며, 이를 통해 분자 그래프로부터 유도된 에너지 기반 위상 지수가 강한 선형 상관관계를 통해 알라닌의 물리화학적 성질을 효과적으로 예측함을 입증한다.
본 연구는 초기 습식 함침법을 통해 Co₃O₄에 1 wt.%의 란타늄을 도입하는 것이 La-O-Co 결합과 산소 공공을 생성함으로써 수소 부유 스트림 내 CO의 저온 선택적 산화를 향상시킨다는 것을 입증하였으나, 수분과 CO₂에 의해 그 성능이 다소 감소함을 보여준다.
본 연구는 조절 가능한 기계적 및 유전적 특성을 갖는 비가황 PVDF/ENR-50 블렌드를 조사하며, 상전이 경계가 형태와 성능을 결정하는 동시에 티타늄산 바륨 입자가 ENR-50 상으로 선택적으로 분리되어 PVDF의 연속성을 저해하지 않으면서도 해당 도메인을 확장시킨다는 점을 밝혀냈다.
본 연구는 생체 분자 참조 상대적 분자 표현법과 해석 가능한 순위 프레임워크를 도입하여 위치 이성질체 간의 미세한 구조적 차이가 어떻게 세포주 특이적 항암 활성을 유도하는지 규명함으로써, 기존 약물로부터 새로운 조직 특이적 후보 물질을 예측할 수 있게 한다.