Integration of Bioinformatics and Machine Learning to Characterize Fusobacterium nucleatum's Pathogenicity
본 연구는 IslandViewer, STRING, AlphaFold-Multimer 등 다양한 생정보학 및 머신러닝 도구를 통합하여 Fusobacterium nucleatum 의 잠재적 병독성 섬을 예측하고, 헤모리신 매개 철 획득 메커니즘이 산화 스트레스와 Hippo 경로 조절을 통해 암을 촉진한다는 가설을 제시함으로써 해당 세균의 분자적 병독성 기전을 규명했습니다.