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.
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108 편의 논문
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.
Bounds for survival probabilities in supercritical Galton-Watson processes and applications to population genetics
이 논문은 초임계 갈톤-워슨 과정에서 유전자형의 생존 확률에 대한 해석적 상한 및 하한을 유도하고, 이를 유한 개체군 내 방향성 선택 하의 정량적 형질 진화 연구에 적용하는 방법을 제시합니다.
Simulating nationwide coupled disease and fear spread in an agent-based model
이 논문은 에이전트 기반 모델을 통해 질병과 공포의 확산이 상호작용하며 비국소적 매체와 행동 변화가 복합적인 유행 파도를 일으킬 수 있음을 규명하고, 이를 통해 감염병 대응 전략의 중요성을 강조합니다.
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.
The role of viral dynamics and infectivity in models of oncolytic virotherapy for tumours with different motility
이 논문은 확률적 개체 기반 모델과 연속적 공간 불균일 모델을 비교 분석하여, 다양한 운동성을 가진 종양에 대한 온콜릭 바이러스 치료의 성공 여부는 종양의 이동성보다 바이러스의 감염 능력이 더 결정적일 수 있음을 규명했습니다.
Partial domain adaptation enables cross domain cell type annotation between scRNA-seq and snRNA-seq
이 논문은 scRNA-seq 과 snRNA-seq 데이터 간의 분포 및 세포 구성 차이를 해결하기 위해 부분 도메인 적응을 활용한 새로운 방법인 ScNucAdapt 을 제안하여, 기존 방법들보다 뛰어난 교차 영역 세포 유형 주석 성능을 입증했습니다.
DeeDeeExperiment: Building an infrastructure for integrating and managing omics data analysis results in R/Bioconductor
이 논문은 다양한 조건과 복잡한 실험 설계에서 생성된 오믹스 분석 결과를 메타데이터와 함께 체계적으로 저장·관리하여 재현성과 상호운용성을 높이기 위해 Bioconductor 생태계에 통합된 새로운 S4 클래스인 DeeDeeExperiment 를 제안합니다.
Bounds on and final epidemic size when the next-generation matrix is only partially known
이 논문은 차세대 행렬이 부분적으로만 알려진 다유형 SIR 전염병 모델에서 기본 재생산 수와 최종 전염 규모에 대한 상한과 하한을 도출하며, 행렬이 상세 균형을 만족하는 특수한 경우와 일반적인 경우에 대해 각각의 한계를 분석합니다.
Weakly nonlinear analysis of a reaction-diffusion model for demyelinating lesions in Multiple Sclerosis
이 논문은 반응 - 확산 모델을 통해 다발성 경화증의 탈수초 병변 형성 메커니즘을 분석하고, 튜링 불안정성 및 약비선형 분석을 통해 면역 세포의 압착 확률과 화학주성 반응이 공간적 패턴 형성에 미치는 영향을 규명했습니다.
A Control-Theoretic Model of Damage Accumulation and Boundedness in Biological Aging
이 논문은 노화 과정을 조절 가능한 손상과 정보 제한적 손상으로 구분하는 제어이론적 모델을 제시하여, 생물학적 노화의 유계성을 보장하기 위해서는 내인성 수리 능력의 유지와 함께 정보 제한적 손상을 공학적 개입으로 제한해야 함을 증명하고, 이를 통해 노화 개입 전략과 실험 설계에 대한 실용적 지침을 제공합니다.
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.
Understanding and Managing Frogeye Leaf Spot through Network-Based Modeling in Soybean
이 논문은 실제 밭의 구조를 반영한 네트워크 기반 모델을 통해 콩의 콩잎자반병 (Frogeye Leaf Spot) 전파를 분석하고, 초기 표적 제거가 무작위 제거보다 효과적이며 경운 여부는 전파에 유의미한 차이가 없음을 규명하여 과학적인 병해 관리 전략을 제시합니다.
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.
Benchmarking 80 binary phenotypes from the openSNP dataset using deep learning algorithms and polygenic risk score tools
이 논문은 openSNP 데이터셋의 80 가지 이분형 표현형을 대상으로 다양한 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘과 다유전자 위험 점수 (PRS) 도구를 비교 평가하여, 44 개 표현형에서는 머신러닝이, 36 개 표현형에서는 PRS 도구가 더 우수한 성능을 보임을 규명했습니다.
Identifying genes associated with phenotypes using machine and deep learning
이 논문은 머신러닝 및 딥러닝 파이프라인을 활용하여 유전형 데이터로 개인을 분류하고 특징 중요도를 계산함으로써 표현형과 관련된 유전자를 효과적으로 식별할 수 있음을 보였습니다.
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.
HIDDENdb: Co-dependency database reveals a plethora of genetic and protein interactions
이 논문은 대규모 변이 스크리닝 및 다양한 오믹스 데이터를 통합하여 유전적 및 단백질 공의존성 관계를 체계적으로 매핑하고, 이를 통해 세포 기능과 구조적 상호작용을 규명하는 새로운 데이터베이스 'HIDDENdb'를 소개합니다.
Preservation Constraints on aDNA Information Generation and the HSF Posterior Sourcing Framework: A First-Principles Critique of Conventional Methods
이 논문은 고대 DNA 의 보존 상태와 기원을 다원적으로 분석하여 기존 방법론의 한계를 지적하고, HSF 사후 추적성 프레임워크를 제안함으로써 혼합 신호 샘플에서의 진위 평가 신뢰도를 높이고 오할당 오류를 줄이는 새로운 접근법을 제시합니다.