1820 편의 논문
1,042편의 연구를 대상으로 한 이 범위 검토(scoping review) 및 계량서지학적 분석은 단일 세포 파운데이션 모델이 생명공학 분야에서 급격히 확장되고 있음에도 불구하고, 해당 분야가 일관되지 않은 재현성, 미흡한 벤치마크 엄밀성, 그리고 오픈 리소스의 부족으로 인해 어려움을 겪고 있으며, 단순한 베이스라인 모델들이 종종 복잡한 아키텍처에 필적하는 경쟁력을 입증한다는 점을 밝혀냈다.
본 연구는 전사체 분석, 머신러닝 및 임상 검증을 통합하여 C4A, GANAB, TUBA4A를 치주염의 핵심 UFMylation 관련 진단 바이오마커로 식별하고, 이들의 면역 및 대사 경로에서의 역할을 규명하며 잠재적인 치료 표적을 제안한다.
케냐의 중등 교육 대상 여학생들을 대상으로 한 6.5년 기간의 전향적 코호트 연구에서, 생리컵 사용은 최적의 *L. crispatus* 우세 질 미생물군집 상태에서 비최적 상태로 전환될 위험을 유의미하게 감소시켰으며, 이는 성 경험 전 단계에서 생리컵을 제공하는 것이 질 건강 유지에 매우 중요하다는 것을 시사한다.
본 연구는 NHANES 2017–2023 데이터를 활용하여 GMM 클러스터링과 XGBoost 회귀를 결합한 2단계 머신러닝 프레임워크를 적용함으로써, 영양소 구동형 CRP 반응이 대사 표현형과 인종에 따라 유의미하게 다르다는 점을 밝혀냈으며, 비히스패닉계 흑인 인구에서 나타나는 "섬유질-회복력 역설(Fibre-Resilience Paradox)"을 강조하고 계층화된 정밀 영양 접근법을 옹호한다.
본 연구는 EEG 신호 분산이 발작 상태를 구별하는 강력한 바이오마커임을 입증하며, 데이터 누수를 방-지하기 위해 University of Bonn 데이터셋을 활용하여 피험자 수준의 엄격한 데이터 분할을 적용하여 학습된 랜덤 포레스트 분류기가 발작 탐지에서 높은 정확도(96.2%)와 민감도(98.3%)를 달성함을 검증한다.
본 논문은 적응 면역 수용체가 아미노산 해상도에서 물리적 힘장의 급격한 편차를 측정함으로써 자기와 비자기의 구별을 가능하게 하는 근본적인 변수로 차등적 기계적 변위를 식별하는 기계물리적 프레임워크를 제안하며, 이를 통해 점진적 결정 폭포를 통해 체액성 및 세포성 인식을 통합함으로써 면역 특이성의 오랜 역설들을 해결한다.
이스라엘의 지중해성 *Pinus halepensis* 숲에 대한 연구에 따르면, 적절한 간벌은 전체 균류 다양성을 약간 감소시키지만, 완전한 수목 제거는 토양 특성을 크게 변화시키고 균류 군집을 소나무와 공생하는 종에서 비산림 지역의 전형적인 부생성 및 병원성 분류군으로 변화시킨다.
본 연구는 IgZ가 장 면역 및 미생물 항상성을 조절하는 데 있어 갖는 발달적 역할을 규명하기 위해, 야생형 및 IgZ 결핍 제브라피쉬로부터 얻은 종단적 전사체 및 미생물군집 프로파일을 통합한 멀티오믹스 데이터셋을 제시한다.
본 연구는 mRNA 백신의 5' 비번역 부위(5' untranslated region)와 코돈 사용량을 체계적으로 최적화하는 것이 단백질 발현 수준과 안정성을 유의미하게 향상시킨다는 것을 입증하였으며, 이러한 전략은 호흡기 세포융합 바이러스(RSV) F 단백질 백신의 성공적인 설계와 테스트를 통해 검증되었습니다.
본 연구는 단일 세포 및 벌크 전사체 분석을 Shennong 머신러닝과 통합하여 유방암에서 8개 유전자로 구성된 칼모듈린 관련 예후 시그니처를 식별하였으며, 이를 통해 상피 세포의 역동성, 특정 신호 전달 경로 및 잠재적 치료 표적과의 연관성을 밝혀냈다.