본 주제는 동물학적 맥락에서, 감각 기관이 수용하는 외부 환경 신호가 어떻게 복잡한 신경 회로를 통해 처리되고 행동으로 전환되는지에 대한 융합 연구 분야이다. 신경-생태학적 상호작용 환경 신호 감지 : 온도, 빛, 화학 물질 등 다양한 외부 환경 신호 가 특정 감각 수…

Graph Neural Network (GNN)는 그래프 구조 데이터에서 특징(feature)을 학습하기 위해 설계된 신경망 모델입니다. 이는 노드(node)와 그들 사이의 관계(edge)를 명시적으로 고려하여 정보를 전파하고 집계하는 방식으로 작동합니다. 핵심 개념 …

인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 학습 능력, 문제 해결 능력, 인식 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 구현하려는 광범위한 과학 및 공학 분야이다. 핵심 개념 AI의 목표는 기계가 인간처럼 추론하고 의사결정을 내릴 수 있도록 만드는 것이…

본 프레임워크는 Hi-C 실험을 통해 얻어진 염색질 상호작용 거대 데이터로부터 TAD 경계 및 장거리 상호작용 패턴을 추출하여, 이를 생물정보학 및 인공지능 기법으로 분석함으로써 게놈 영역의 잠재적 기능적 모듈성을 예측하는 방법론이다. 분석 단계 데이터 처리 및 정규화…

본 주제는 AlphaFold 와 같은 구조 예측 AI를 활용하여, 특정 전사 인자 가 DNA 결합 부위에 상호작용할 때 발생하는 결합 인터페이스의 3차원 구조 를 규명하고, 이를 통해 해당 결합의 구조적 안정성이 어떻게 후성유전학 적 조절과 연관되는지를 탐구하는 융합 …

이황화 결합 은 황(S) 원자를 포함하는 화학 결합의 한 형태로, 주로 유기 및 무기 화합물에서 발견됩니다. 특징 황 원자가 다른 원자와 공유하거나 배위하여 형성되며, 이는 물질의 물리적, 화학적 성질에 큰 영향을 미칩니다. 이러한 결합은 종종 높은 반응성과 독성을 나…

본 현상은 세포 내의 산화환원 상태 변화, 특히 글루타티온 수준 변화와 같은 환경적 압력이 단백질 내의 이황화 결합 동역학에 미치는 생화학적 조절 과정을 다룬다. 이러한 동역학적 변화는 단백질의 최종적인 단백질 접힘 상태와 기능적 안정성에 직접적으로 영향을 미친다. 이…

병독성 인자 병독성 인자 란 미생물, 특히 세균이나 바이러스가 숙주 유기체에게 질병을 일으키는 데 관여하는 특정한 분자나 구조를 의미합니다. 이는 병원체가 감염 과정에서 숙주의 세포나 조직에 해로운 영향을 미치는 메커니즘을 제공합니다. 핵심적인 작용 기전으로는 독소 생…

본 주제는 다양한 감염병 유발 세균들이 보유한 광범위한 병독성 인자 들의 체계적인 라이브러리 구축과, 이에 기반한 첨단 생물테러 방어 기술 개발의 현황과 난제를 다룹니다. 최신 연구 동향과 도전 과제 광범위한 세균 종에 걸쳐 발견되는 잠재적 위험 인자(예: 독소, 침입…

초거대 규모의 유전체학 , 전사체학 , 단백질체학 등 다양한 "오믹스" 데이터셋으로부터 숨겨진 생물학적 상호작용 네트워크를 발견하기 위해, 최근 생물정보학 분야에서 발전하고 있는 고급 데이터 처리 방법론이다. 관계성 추출 및 해석 Multi-Modal Data Fusi…