pHapCompass: Probabilistic Assembly and Uncertainty Quantification of Polyploid Haplotype Phase
이 논문은 배수체 게놈의 해독에 따른 불확실성을 명시적으로 모델링하고 정량화할 수 있는 확률적 해독 알고리즘 'pHapCompass'를 제안하고, 현실적인 배수체 시뮬레이션 워크플로우와 평가 기준을 마련하여 기존 방법들보다 우수한 성능을 입증했습니다.
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60 편의 논문
Equivariant Asynchronous Diffusion: An Adaptive Denoising Schedule for Accelerated Molecular Conformation Generation
이 논문은 분자 구조의 계층적 인과관계를 포착하면서도 분자 전체의 범위를 유지하기 위해 적응적 비동기 탈노이즈 일정을 도입한 'Equivariant Asynchronous Diffusion (EAD)' 모델을 제안하여 3D 분자 생성 성능을 획기적으로 개선했음을 보여줍니다.
How to make the most of your masked language model for protein engineering
이 논문은 가변 언어 모델 (MLM) 을 활용한 단백질 공학을 위해 확률적 빔 서치를 제안하고, 항체 치료제 개발을 위한 대규모 실험을 통해 샘플링 방법의 선택이 모델 선택만큼이나 중요함을 입증했습니다.
Module control in youth symptom networks across COVID-19
본 연구는 COVID-19 팬데믹 기간 동안 18~24 세 미국 청년들의 정신 건강 증상 네트워크가 모듈 구조는 유지되지만, 스트레스 관련 증상을 중심으로 집중되던 모듈 간 통제력이 후기에는 정서·인지·사회적 영역으로 분산되어 재편성되었음을 규명했습니다.
Packaging Jupyter notebooks as installable desktop apps using LabConstrictor
LabConstrictor 는 DevOps 전문 지식이 필요 없이 Jupyter 노트북을 CI/CD 파이프라인을 통해 일회성 설치 가능한 데스크톱 애플리케이션으로 자동 변환하여 생명과학 연구 소프트웨어의 배포 장벽을 낮추고 재사용성을 증진시킵니다.
TCR-EML: Explainable Model Layers for TCR-pMHC Prediction
이 논문은 TCR-pMHC 결합 예측의 정확성을 유지하면서 알려진 생화학적 결합 메커니즘을 기반으로 한 프로토타입 레이어를 도입하여 예측의 근거를 직접 설명할 수 있는 '설명 가능한 모델 레이어 (TCR-EML)'를 제안합니다.
What Topological and Geometric Structure Do Biological Foundation Models Learn? Evidence from 141 Hypotheses
이 논문은 AI 기반 대규모 가설 검증을 통해 생물학적 기초 모델이 학습한 표현 공간이 단순한 훈련 인공물이 아닌, 면역 조직에서 특히 두드러지는 유의미한 위상 및 기하학적 구조를 공유한다는 것을 141 개의 가설을 통해 입증했습니다.
In-batch Relational Features Enhance Precision in An Unsupervised Medical Anomaly Detection Task
이 논문은 CNN 오토인코더의 잠재 표현에 미니배치 내 정상 코호트의 맥락적 유사성을 통합하는 하이퍼그래프 추정 및 그래프 합성곱 레이어를 도입하여, 뇌 MRI 영상에서의 무감독 이상 탐지 시 정상 해부학적 변이와 병리를 혼동하는 문제를 해결하고 위양성률을 낮추며 성능을 크게 향상시켰음을 보여줍니다.
Privacy-Preserving Collaborative Medical Image Segmentation Using Latent Transform Networks
이 논문은 병원 간 데이터 사일과 프라이버시 규제로 인한 협동 학습의 한계를 극복하기 위해, 잠재 공간에서의 키 기반 변환과 서버 측 매핑 네트워크를 활용하여 원본 데이터를 노출하지 않으면서도 정밀한 의료 영상 분할을 가능하게 하는 새로운 프라이버시 보호 프레임워크 (PPCMI-SF) 를 제안하고 그 유효성을 입증합니다.
Multicellular Tumour Spheroids Exposure to Pulsed Electric Field: A Combined Experimental and Mathematical Modelling Study Highlighting Temporal Dynamics of DAMP Release and Accelerated Regrowth at Intermediate Field Intensities
이 연구는 실험과 수학적 모델을 결합하여 펄스 전기장 노출 후 다세포 종양 구형체의 손상 관련 분자 패턴 (DAMP) 방출 역학과 중간 강도에서의 재성장 가속화를 규명하고, 휴면 세포의 이중적 역할이 치료 설계에 중요함을 밝혔습니다.
A recipe for scalable attention-based MLIPs: unlocking long-range accuracy with all-to-all node attention
이 논문은 대규모 데이터와 모델 스케일링 하에서 물리 기반 편향을 대체하여 장거리 상호작용을 정확하게 포착하고 실험 관측치를 재현하는 새로운 어텐션 기반 기계학습 원자 간 힘 모델인 AllScAIP 를 제안합니다.
drGT: Attention-Guided Gene Assessment of Drug Response Utilizing a Drug-Cell-Gene Heterogeneous Network
drGT 는 약물, 유전자, 세포주 간의 이종 네트워크와 어텐션 메커니즘을 활용하여 약물 반응의 민감도를 예측하고 기존 지식을 기반으로 한 생물학적 해석 가능성을 제공하는 그래프 딥러닝 모델입니다.
A practical identifiability criterion leveraging weak-form parameter estimation
이 논문은 관측 노이즈와 추정 오차를 고려한 새로운 실용적 식별성 기준인 (e, q)-식별성을 정의하고, 미분 대수 기법과 WENDy 방법을 결합한 약형 방정식 오차 기반 추정법을 통해 기존 방법보다 빠르고 강건하게 시스템의 식별성을 평가하는 방법을 제시합니다.
Realizing Common Random Numbers: Event-Keyed Hashing for Causally Valid Stochastic Models
이 논문은 상태 기반 의사난수 생성기가 시뮬레이션 실행 경로에 따라 무작위 입력의 인과적 일관성을 해친다는 문제를 지적하고, 사건 식별자와 결합된 카운터 기반 생성기를 사용하여 대조군 시뮬레이션의 인과적 타당성을 회복하는 방법을 제안합니다.
Single molecule localization microscopy challenge: a biologically inspired benchmark for long-sequence modeling
이 논문은 생물학적 이미징의 희소하고 불규칙한 시공간 점 과정 데이터를 평가하기 위해 '단일 분자 국소화 현미경 챌린지 (SMLM-C)' 벤치마크를 제안하고, 상태 공간 모델이 시간적 단절이 심한 깜빡임 역학을 모델링하는 데 있어 근본적인 한계를 보임을 규명했습니다.
Ill-Conditioning in Dictionary-Based Dynamic-Equation Learning: A Systems Biology Case Study
이 논문은 시스템 생물학 사례 연구를 통해 희소 회귀 기반 동역학 식 학습에서 다중공선성으로 인한 수치적 불안정성 문제를 분석하고, 데이터 분포와 일치하는 직교 다항식 기저를 사용할 때 모델 복원 정확도가 향상됨을 보여줍니다.
Hybrid eTFCE-GRF: Exact Cluster-Size Retrieval with Analytical p-Values for Voxel-Based Morphometry
이 논문은 유니온-파인드 알고리즘을 활용한 정확한 군집 크기 추출과 가우시안 무작위장 이론에 기반한 분석적 p-값 추정을 결합하여, 대규모 뇌영상 데이터에 대해 퍼뮤테이션 없이도 FWER 를 엄격하게 통제하면서도 기존 방법보다 수백 배 빠른 속도로 VBM 분석을 가능하게 하는 'Hybrid eTFCE-GRF' 방법을 제안하고 검증합니다.
Framing local structural identifiability and observability in terms of parameter-state symmetries
이 논문은 매개변수 - 상태 대칭성이라는 새로운 리 대칭성 하위 클래스를 도입하여, 관측된 출력을 보존하는 이러한 대칭성의 보편적 불변량으로 국소 구조적 식별 가능성과 관측 가능성을 통합적으로 분석하는 프레임워크를 제시합니다.
Leveraging Phytolith Research using Artificial Intelligence
본 논문은 수동 현미경 분석의 한계를 극복하기 위해 2D 이미지와 3D 점구름 데이터를 융합한 인공지능 파이프라인 'Sorometry'를 개발하여 식물성 실리카 (phytolith) 의 고처리량 자동 분류 및 고고학적 식물 기원 재구성을 가능하게 했음을 제시합니다.
Nyxus: A Next Generation Image Feature Extraction Library for the Big Data and AI Era
이 논문은 대규모 이미지 데이터의 효율적인 처리를 위해 CPU 와 GPU 에서 확장 가능한 차세대 특징 추출 라이브러리인 Nyxus 를 소개하며, 이는 다양한 기술 수준과 워크플로우에 맞춰 Python 패키지, 명령줄 도구, Napari 플러그인, OCI 컨테이너 등 다양한 형태로 제공된다는 내용을 담고 있습니다.