Binding Free Energies without Alchemy
이 논문은 알케미적 중간 상태를 필요로 하지 않고 엔드스테이트 기반의 직접 결합 자유 에너지 (DBFE) 방법을 제안하여, 기존 방법보다 계산 효율성을 크게 향상시키면서도 단백질 - 리간드 결합 친화도를 정확히 예측할 수 있음을 보여줍니다.
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60 편의 논문
Forecasting and predicting stochastic agent-based model data with biologically-informed neural networks
이 논문은 생물학적 정보를 반영한 신경망 (BINN) 을 활용하여 확률적 에이전트 기반 모델의 행동을 정확하게 예측하고 매개변수 공간을 효율적으로 탐색할 수 있는 해석 가능한 편미분방정식 모델을 제안합니다.
AI-Driven Hybrid Ecological Model for Predicting Oncolytic Viral Therapy Dynamics
본 논문은 유전 알고리즘, 차분 진화, 강화 학습 등 최적화 알고리즘과 지연 일반화 로트카-볼테라 방정식을 결합한 AI 기반 하이브리드 생태 모델을 개발하여 오토티 바이러스 치료의 역학을 정밀하게 예측하고 TNF, NFkB 등 핵심 바이오마커를 식별함으로써 정밀 종양학 및 적응형 치료 전략 수립에 기여함을 보여줍니다.
SSRCA: a novel machine learning pipeline to perform sensitivity analysis for agent-based models
이 논문은 에이전트 기반 모델의 민감도 분석을 용이하게 하기 위해 고안된 머신러닝 기반의 SSRCA 파이프라인을 소개하며, 이를 통해 민감한 매개변수를 식별하고 출력 패턴을 규명하는 동시에 기존 소볼 방법보다 더 견고한 결과를 제공함을 보여줍니다.
Expectation-maximization for structure determination directly from cryo-EM micrographs
이 논문은 저신호대잡음비 환경에서 개별 입자 이미지를 추출하는 기존 방식의 한계를 극복하기 위해, 3 차원 분자 구조를 직접 추정하는 근사 기대값 최대화 알고리즘을 제안하고 이를 시뮬레이션을 통해 검증한 내용을 담고 있습니다.
UNISEP: A Unified Sensor Placement Framework for Human Motion Capture and Wearables
이 논문은 다양한 센서 모달리티와 응용 분야에 걸쳐 표준화된 센서 배치 프로토콜을 제공하여 데이터의 재현성과 상호 운용성을 높이는 통합 센서 배치 프레임워크인 'UNISEP'을 제안합니다.
CAN-STRESS: A Real-World Multimodal Dataset for Understanding Cannabis Use, Stress, and Physiological Responses
이 논문은 82 명의 참가자로부터 수집된 생리학적 데이터와 자기 보고식 설문을 기반으로, 일상생활 환경에서 스트레스와 대마초 사용 간의 관계를 연구할 수 있도록 한 새로운 공개 데이터셋 'CAN-STRESS'를 소개합니다.
Label-free pathological subtyping of non-small cell lung cancer using deep classification and virtual immunohistochemical staining
이 논문은 자가형광 이미징과 딥러닝 기술을 활용하여 표지 없이 비소세포성 폐암의 아형을 분류하고 임상 등급의 가상 면역조직화학 염색을 생성함으로써, 기존 시간 소모적이고 비용이 많이 드는 진단 프로세스를 획기적으로 단축하고 정확도를 높이는 새로운 방법을 제안합니다.
CITS: Nonparametric Statistical Causal Modeling for High-Resolution Neural Time Series
이 논문은 고해상도 신경 시계열 데이터의 인과적 구조를 추정하기 위해 기존 방법의 한계를 극복하는 비모수적 프레임워크인 CITS 를 제안하고, 이론적 일관성과 다양한 벤치마크 및 실제 신경 기록을 통한 검증으로 그 유효성을 입증합니다.
A Modelling Assessment of the Impact of Control Measures on Simulated Foot-and-Mouth Disease Spread in Mato Grosso do Sul, Brazil
브라질 마투그로수두술주의 구제역 확산을 시뮬레이션한 본 연구는 백신 접종만으로는 효과적 통제에 한계가 있으며, 살처분과 백신 접종을 병행하는 전략이 모든 발생을 10~15 일 내에 종식시키는 가장 효과적인 방법임을 입증했습니다.
GWAS Summary Statistic Tool: A Meta-Analysis and Parsing Tool for Polygenic Risk Score Calculation
이 논문은 GWAS 카탈로그의 수천 개 요약 통계 파일 중 폴리제닉 리스크 점수 (PRS) 계산에 적합한 파일을 전체 다운로드 없이 헤더만 부분적으로 분석하여 효율적으로 선별하고 파싱할 수 있는 'GWASPoker'라는 도구를 개발하고 검증한 내용을 담고 있습니다.
Modeling Metabolic State Transitions in Obesity Using a Time-Varying Lambda-Omega Framework
이 논문은 시간 가변 람다-오메가 (lambda-omega) 프레임워크를 도입하여, 단순한 칼로리 조절을 넘어 비대칭적인 생리적 보상 기전이 비만의 점진적 발생과 체중 감량의 어려움을 어떻게 유도하는지 설명하는 동적 모델을 제시합니다.
An AI Implementation Science Study to Improve Trustworthy Data in a Large Healthcare System
이 논문은 샤이너스 어린이 병원의 연구 데이터 웨어하우스를 OMOP CDM 과 Microsoft Fabric 환경으로 현대화하고, METRIC 프레임워크를 활용한 신뢰할 수 있는 AI 원칙을 데이터 품질 평가에 통합하며, FHIR 표준을 적용한 체계적 및 사례별 AI 구현 전략을 비교함으로써 의료 AI 의 임상 도입을 가속화하는 방안을 제시합니다.
Enhancing Morpho-Kinematic analysis for Plant Water Stress Classification through Leaf Movements
본 연구는 RGB 타임랩스 영상을 기반으로 한 잎의 운동 특성을 분석하는 형태 - 운동학적 프레임워크를 개선하여, 비선형 기술자와 관개 맥락 변수를 통합하고 적응형 선형 의견 풀링 앙상블을 적용함으로써 다양한 관개 처리에 따른 식물 수분 스트레스 분류의 정확성과 견고성을 크게 향상시켰음을 보여줍니다.
Gradient-based optimization of exact stochastic kinetic models
이 논문은 이산적 반응 사건으로 인해 미분이 불가능했던 정확한 확률적 동역학 모델의 경로를, 순방향에서는 정확한 시뮬레이션을 유지하고 역방향에서는 Gumbel-Softmax 연속 완화 기법을 통해 미분 가능하게 만들어 유전 발현 매개변수 추정 및 비평형 열역학의 역설계 등 다양한 분야에서 효율적인 최적화를 가능하게 하는 새로운 접근법을 제시합니다.
AbAffinity: A Large Language Model for Predicting Antibody Binding Affinity against SARS-CoV-2
이 논문은 인공지능과 COVID-19 관련 실험 데이터의 급증을 바탕으로 SARS-CoV-2 스파이크 단백질 등 표적 펩타이드에 대한 항체의 결합 친화도를 정확하게 예측할 수 있는 새로운 대규모 언어 모델인 'Ab-Affinity'를 제안합니다.
INTENSE: Detecting and disentangling neuronal selectivity in calcium imaging data
이 논문은 자유 행동하는 동물에서 칼슘 이미징 데이터를 기반으로 뉴런과 행동 간의 선택성을 탐지하고 분해하기 위해 상호 정보량과 순환 이동 순열 검정을 활용한 오픈소스 프레임워크인 INTENSE 를 제안하여, 시간적 구조와 행동 공변성을 통제함으로써 기존 방법의 한계를 극복하고 혼합 선택성을 정확하게 규명함을 보여줍니다.
Spinverse: Differentiable Physics for Permeability-Aware Microstructure Reconstruction from Diffusion MRI
이 논문은 확산 MRI 신호를 완전히 미분 가능한 Bloch-Torrey 시뮬레이터를 통해 역산하여, 고정된 메쉬 연결성 내에서 학습 가능한 면 투과도 매개변수를 최적화함으로써 세포막 투과성을 고려한 미세구조 인터페이스를 명시적으로 재구성하는 'Spinverse' 방법을 제안합니다.
ERDES: A Benchmark Video Dataset for Retinal Detachment and Macular Status Classification in Ocular Ultrasound
이 논문은 망막 박리 유무와 황반 상태 (박리 여부) 를 분류하기 위한 최초의 공개 안과 초음파 비디오 데이터셋인 ERDES 를 소개하고, 이를 기반으로 다양한 딥러닝 아키텍처를 활용한 성능 벤치마크를 제시합니다.
Automated Measurement of Geniohyoid Muscle Thickness During Speech Using Deep Learning and Ultrasound
이 논문은 딥러닝 기반의 자동화 프레임워크인 SMMA 를 제안하여 음성 중 구개수근의 두께를 정밀하게 측정함으로써 대규모 연구와 임상 평가를 가능하게 했음을 보여줍니다.