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.
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108 편의 논문
Miniaturized microscopes to study neural dynamics in freely-behaving animals
본 논문은 자유 행동 동물에서 신경 활동을 이미징할 수 있는 소형 현미경 (miniscopes) 의 최근 발전, 기술적 도전 과제, 그리고 미래 전망에 대한 종합적인 검토를 제공합니다.
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.
Neural network-based encoding in free-viewing fMRI with gaze-aware models
이 논문은 자연스러운 시선 이동을 고려하여 CNN 특징을 시선 데이터와 결합한 '시선 인지 인코딩 모델'을 제안함으로써, 고정 시선 조건보다 생태학적 타당성이 높은 자유 시선 fMRI 데이터에서도 기존 모델과 동등한 성능을 유지하면서 모델 파라미터를 112 배 줄인 효율적인 방법을 제시합니다.
Scalable DNA Ternary Full Adder Enabled by a Competitive Blocking Circuit
이 논문은 경쟁적 차단 회로와 동적 농도 조절 전략을 도입하여 기존 이진 DNA 연산의 한계를 극복하고 17 비트까지 확장 가능한 3 진 DNA 풀 어더 아키텍처를 제안하고 실험적으로 검증했습니다.
Scaling Laws and Paradoxical Metastable States in Nanofilament Entropic Separation
이 논문은 엔트로피 힘이 항상 분리를 유도한다는 기존 관념을 뒤집고, 배제 부피 반경과 타ether 길이의 비율에 따라 나노필라멘트 다발이 서로 밀어내거나 오히려 끌어당기는 역설적인 준안정 상태를 형성할 수 있음을 정밀한 해석적 이론과 시뮬레이션을 통해 규명했습니다.
ELISA: An Interpretable Hybrid Generative AI Agent for Expression-Grounded Discovery in Single-Cell Genomics
이 논문은 scGPT 임베딩과 BioBERT 기반 의미 검색, LLM 해석을 통합하여 단일 세포 RNA 시퀀싱 데이터를 직접 분석하고 생물학적 가설을 생성하는 해석 가능한 하이브리드 생성 AI 에이전트 'ELISA'를 제안합니다.
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.
Topological Enhancement of Protein Kinetic Stability
이 논문은 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 단백질의 매듭 구조가 접힘 효율보다는 변성 저항성인 운동적 안정성을 크게 향상시킨다는 것을 규명하고, 이는 진화적 압력이 매듭 단백질의 지속성에 기여했을 수 있음을 시사합니다.
A Multi-Label Temporal Convolutional Framework for Transcription Factor Binding Characterization
이 논문은 전사 인자 (TF) 결합 부위 예측을 단일 TF 가 아닌 다중 레이블 분류 문제로 접근하여 시계열 합성곱 네트워크 (TCN) 를 활용함으로써 TF 간 상호작용과 협력적 조절 메커니즘을 포착하고 생물학적으로 유의미한 결합 패턴을 규명하는 새로운 프레임워크를 제시합니다.
Social Distancing Equilibria in Games under Conventional SI Dynamics
이 논문은 전염병 역학 및 유전 이론에 적용 가능한 사회적 거리두기 게임의 특수한 경우를 분석하여, '기다리기' 단계와 '봉쇄' 단계로 구성된 시간 의존적 뱅-뱅 전략이 유일한 내시 균형이자 진화적으로 안정한 전략 (ESS) 이며 최적의 공공 정책과 일치함을 증명했습니다.
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.
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.
Mathematical modeling of glioma invasion and therapy approaches via kinetic theory of active particles
이 논문은 혈관 형성의 영향을 고려하여 뇌종양의 확산을 연구하고 방사선 및 화학요법과 항혈관 생성 요법의 병용 효과를 평가하기 위해 활성 입자의 운동론을 기반으로 한 다중 스케일 수학적 모델을 제안하며, 실제 환자 데이터와 DTI 영상을 활용하여 이를 검증합니다.
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.
Physics-based signal analysis of genome sequences: GenomeBits overview
이 논문은 이산 푸리에 변환 (DFT) 과 양자 역학적 접근을 기반으로 한 물리학적 신호 분석 도구인 'GenomeBits'를 소개하며, 이를 통해 SARS-CoV-2 및 원숭이두창 바이러스의 게놈 서열에서 돌연변이 패턴, 질서 - 무질서 전이, 그리고 스파이크 단백질의 누적 변이 효과 등을 규명한 연구 결과를 종합적으로 제시합니다.
A hybrid discrete-continuum modelling approach for the interactions of the immune system with oncolytic viral infections
이 논문은 이산적 에이전트 기반 모델과 연속체 편미분방정식 모델을 결합하여 종양 내 바이러스와 면역계의 상호작용을 분석하고, 면역 반응이 너무 빠르게 발생할 경우 치료 효능이 감소할 수 있음을 시사합니다.
Inferring the dynamics of quasi-reaction systems via nonlinear local mean-field approximations
이 논문은 큰 시간 간격으로 관측된 준반응 시스템의 동역학을 분석하기 위해 비선형 국소 평균장 근사를 기반으로 한 새로운 매개변수 추정 알고리즘을 제안하며, 기존 방법보다 계산 효율성과 강성 (stiffness) 에 대한 강건성을 갖춘 것으로 입증되었습니다.