108 편의 논문
이 논문은 CD4+/CD8+ CAR-T 세포의 역학을 규명하기 위해 기계적 모델링과 머신러닝을 통합하여, 모델의 민감도 분석을 통해 치료 성패의 주요 인자를 도출하고 파라미터 불확실성 하에서 머신러닝이 예측 신호를 복원하는 방식을 제시합니다.
이 연구는 주관적 인지 감퇴 (SCD) 가 심할수록 언어적 특징과 억양이 평탄한 말에 대한 대뇌 피질 추적 강도가 약해지는 것을 발견하여, 이를 초기 인지 감퇴의 잠재적 생물학적 표지자로 제시했습니다.
이 논문은 효소 반응부터 개체군 수행 능력에 이르기까지 다양한 생물학적 온도 반응 현상을 설명하는 현상론적 모델과 미시적 모델을 개관하고, 최적 온도 및 열적 범위와 같은 운영적 정의를 제시하며, 다중 반응의 상호작용을 통한 시스템 수준의 온도 반응 곡선 도출은 후속 논문에서 다룰 것임을 밝힙니다.
이 논문은 생물학적 사전 지식을 활용한 REEF 프레임워크가 극심한 데이터 부족 (P >> N) 환경에서 수직 연방 학습의 불안정성을 해결하고 해석 가능한 특징 선택을 통해 산호 스트레스 분류의 안정성과 성능을 크게 향상시킨다는 것을 보여줍니다.
이 논문은 기존 모델의 선형적 용량 한계를 극복하기 위해 분산 표현을 가능하게 하는 새로운 임계값 비선형성을 도입함으로써, 숨겨진 뉴런 수에 대해 지수적으로 확장 가능한 생물학적 타당성을 갖춘 밀집 연관 기억 네트워크를 제안합니다.
이 논문은 PULSAR 치료의 맥락에서 양자역학의 상호작용 그림 (interaction-picture) 기법을 차용하여 원발성 및 전이성 종양 간의 상호작용 강도를 정량화하고, 흡사상 (abscopal) 효과를 이분법적 반응이 아닌 연속적인 확률적 현상으로 규명하는 새로운 프레임워크를 제시합니다.
이 논문은 질량작용 네트워크에서 보존량이 내부 순환과 이중적이며, 최대 불변 다면체 지지, 프리클러스터, 그리고 시폰 사이의 이중성 관계를 제안하고 있습니다.
이 논문은 기존 방법의 한계를 극복하고 잡음과 고조파로 인한 위상 - 진폭 결합 (PAC) 의 오검출을 방지하기 위해 비선형 시스템 식별 기반의 동역학적 프레임워크를 제안하여 PAC 분석의 정확성과 해석 가능성을 향상시켰습니다.
이 논문은 도이 - 펠리티 형식주의를 활용하여 비아벨 게이지 이론을 역학 모델에 도입함으로써, 중세 흑사병의 유전적 방사 현상과 폴란드 및 보헤미아 같은 역사적 안전 지대가 통계적 우연이 아닌 위상학적 공백으로 필연적으로 발생했음을 수학적으로 규명했습니다.
이 논문은 복잡한 생물학적 네트워크에서 항상성 메커니즘을 식별하고 분류하는 데 필요한 계산적 난제를 해결하기 위해, 네트워크 토폴로지만으로 항상성 하위 네트워크와 조건을 자동으로 도출하는 확장 가능한 파이썬 기반 알고리즘을 개발하고 그 유효성을 다양한 생물학적 사례를 통해 입증했습니다.
이 논문은 생물학적 신경전달물질의 확산과 유사한 국소적 오차 신호 확산 메커니즘을 제안하여, 직접적인 피드백이 희소한 순환형 스파이킹 신경망에서도 시간적 신용 할당을 가능하게 하고 학습 성능을 향상시킨다는 것을 보여줍니다.
이 논문은 필터링 기반 프레임워크를 통해 새로운 분류군 (taxa) 추가가 계통역학적 추론에 미치는 영향을 학습, 불일치, 공분산 성분으로 분해하고, 흡수성 추정량에 대해 오라클과 분석가 간의 회복 불가능한 간극을 규명함으로써 순차적 학습 이론을 정립했습니다.
이 논문은 시냅스 강도가 제한된 Hopfield 모델에서 '학습'과 '꿈꾸기 (무작위 패턴의 제거)' 단계를 번갈아 적용함으로써, 기존에 존재하던 '재앙적 망각'을 유지하면서도 기억 용량을 향상시키고 진화적 관점에서 최적 성능을 달성할 수 있음을 보여줍니다.
이 논문은 위상 오실레이터 네트워크의 무질서와 결합을 다루기 위해 위상 주기성을 명시적으로 보존하는 압축 동적 평균장 이론 (DMFT) 을 제안하며, 이를 통해 무질서가 없는 극한에서 오토-안토나센 축소와 표준 쿠라모토 방정식을 복원하고 적응형 지수 적분 - 방출 뉴런과 같은 생리학적 모델의 위상 응답 곡선을 네트워크 수준의 동기화 예측으로 직접 연결하는 방법을 제시합니다.
이 논문은 구조화된 인구 집단에서 생성 시간 분포의 오지정이 Rt 추정치에 미치는 영향을 분석하고, 단일 집단 모델을 사용할 때 집단 간 변이를 올바르게 반영하는 생성 시간을 선택하는 방법론을 제시하여 공중보건 정책 수립을 위한 Rt 추정의 정확성을 높이는 방안을 모색합니다.
이 연구는 두 개의 대규모 폐암 선별 코호트를 분석한 결과, 저선량 CT 를 통해 정량화한 폐쇄성 폐섬유증 (PPFE) 의 진행이 사망률 및 호흡기 관련 임상 결과와 독립적으로 연관됨을 확인하여, PPFE 진행 정량 평가가 선별 프로그램 내 고위험군 식별을 위한 유용한 영상 바이오마커가 될 수 있음을 시사합니다.
이 논문은 자유 에너지를 제약하는 새로운 스파이킹 제어 프레임워크를 제안하여, 생물학적 특성을 반영하면서도 외부 및 내부 교란에 강인하고 효율적인 동적 시스템 제어 알고리즘을 구현하고 뇌 네트워크의 작동 원리에 대한 통찰을 제공합니다.
이 논문은 V1 에서의 대비 극성 분리 및 방향 채널 분열이라는 두 가지 기전이 상호 보완적으로 작용하여 곡선 형태의 파형이 각진 지그재그로 지각되는 '곡률 실명' 착시를 유발하는 수학적 모델을 제시합니다.
이 논문은 단백질 표면의 기하학적 구조와 화학적 분포를 확률적 결합을 통해 정렬하는 'IFACE' 프레임워크를 제안하여, 단백질 간 기능적 상호작용 패치를 식별하고 구조적·화학적 차이를 통합적으로 평가하는 새로운 거리를 제시합니다.
이 논문은 2024 년 미국에서 발생한 조류 인플루엔자 바이러스의 소 전파 사례를 기반으로 덴마크의 야생조류에서 소로의 전파 위험을 정량적으로 평가하는 데이터 기반 모델을 개발하여, 계절적·공간적 위험 요인을 규명하고 표적 감시 전략 수립에 기여함을 보여줍니다.