60 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 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 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 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 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 개의 잎을 가진 개의 계통수가 거의 공통 구조를 공유하지 않을 때, 이를 표현하는 네트워크에 필요한 망입 (reticulation) 수가 상한과 거의 일치하는 하한을 가진다는 것을 증명하여, 여러 계통수를 표현하는 데 필요한 망입 수의 이론적 한계를 규명했습니다.
이 논문은 동적 변분 오토인코더 기반의 '이중 투영 (double projection)' 방법을 제안하여 관측 데이터로부터 시스템 상태 궤적과 잡음 시계열을 동시에 추정함으로써, 저차원 상태 공간에서 다단계 예측이 가능한 확률적 동적 시스템을 학습하고 이를 결정론적 모델과 비교 평가합니다.
이 논문은 외부 지식을 활용하지 않거나 파라미터 비효율적인 기존 방법의 한계를 극복하기 위해, 최신 단백질 지식을 검색 증강 메커니즘을 통해 확산 과정에 통합하는 새로운 'RadDiff' 모델을 제안하여 단백질 역접힘 성능을 크게 향상시켰음을 보여줍니다.
이 논문은 렌즈 없는 디지털 인라인 홀로그래피 현미경 기술을 활용하여 3 차원 부피 재구성을 통해 칠레 토착 꽃가루의 형태학적 특성과 생리학적 매개변수를 정밀하게 분석하고, 이를 자동화 된 멜리소팔레놀로지 및 생존성 평가에 적용 가능한 확장성 있는 방법론으로 제시합니다.
이 연구는 전자기파를 이용한 적혈구 조작 실험을 통해 고농도 포도당 환경에서 적혈구의 평균 이동 속도가 유의미하게 감소함을 규명함으로써, 에번선트 파가 생화학적 변화에 따른 세포막의 기계적 특성을 비침습적으로 탐구할 수 있는 도구임을 제시합니다.
이 논문은 실험적 밀도 지도 제약 조건을 통합한 일단계 확산 모델을 활용하여 기존 방법론보다 빠르고 정밀하게 단백질 및 핵산 - 단백질 복합체의 구조를 자동 정제하는 'CryoNet.Refine'을 제안합니다.
HarmonyCell 은 LLM 기반의 시맨틱 통합기와 적응형 몬테카를로 트리 탐색 엔진을 결합하여 단일 세포 교란 연구에서 발생하는 시맨틱 및 분포 불일치 문제를 자동으로 해결하고, 다양한 데이터셋에서 전문가 수준의 모델링 성능을 달성하는 엔드 투 엔드 에이전트 프레임워크입니다.
이 논문은 맥락 인식 표현 학습과 지식 증류, 토폴로지 인식 그래프 토크나이저를 활용하여 기존 방법의 한계를 극복하고 다중 생물학적 네트워크에서 미지의 개체에 대한 제로샷 상호작용 예측 성능을 획기적으로 개선하는 새로운 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 79 개의 심층 돌연변이 스크리닝 (DMS) 어세이와 다양한 실험 데이터를 기반으로 구축된 'ViroGym'이라는 포괄적인 벤치마크를 소개하여, 단백질 언어 모델 (pLMs) 의 바이러스 변이 효과 예측 능력을 평가하고 백신 후보 선정 및 대유행 예측을 위한 체계적인 프레임워크를 제시합니다.
이 논문은 소수 개체의 급격한 방향 전환이 다수 개체를 따라하게 하는 '소수 유발 재지향' 메커니즘을 제안함으로써, 군집 운동에서 정보의 급속한 전파와 높은 반응성을 가능하게 하는 거시적 연쇄 반응을 설명합니다.
이 논문은 점성 유체 내에서 대칭적인 수영 전략이 생물학적 제약이 아닌 물리적 최적성 원리에 의해 진화했음을, 대칭과 반대칭 운동이 동일한 효율을 가지며 비대칭 운동보다 최적임을 수치 시뮬레이션을 통해 증명함으로써 규명합니다.
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.
이 논문은 2020 년부터 2024 년까지 중국 광동성 세 개의 저수지에서 수집된 장기 모니터링 데이터를 바탕으로 수온과 영양염 (특히 총질소) 의 상승이 클로로필-a 증가에 미치는 비선형적 상호작용을 규명하고, 이를 정량적으로 분석하는 다인자 수생태 모델을 개발하여 부영양화 관리에 기여했습니다.
이 논문은 3 차원 안구 모델과 광수용체 밀도 데이터를 활용한 광선 추적 시뮬레이션을 통해, 극소수 광자 시각 실험에서 망막의 가장 민감한 영역을 정확히 자극하기 위해 시선 축으로부터 하방 12.6 도 각도로 자극을 제시하고 0.90 도 미만의 정밀한 정렬이 필요함을 규명했습니다.