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본 논문은 약물 단백질 결합의 역동성과 이를 기반으로 한 수학적 모델링 접근법에 대해 심도 있게 다룬다. 주요 내용은 다음과 같다: 1. 약물 단백질 결합의 정의와 역할 : 약물 단백질 결합은 단백질과 약물 분자 간의 일시적인 결합으로, 이는 질량 작용 법칙에 따라 밀리초 단위로 진행된다. 실험실 환경에서 비결합된 약물 분자는 자유 약물 혈중 농도와 총 혈중 약물 농도의 비율을 통해 계산되며, 이는 새로운 약물 설계 시 중요한 역할을 한다. 2. 자유 약물 가설에 대한 의문 제기 : 스미스 연구팀은 '자유 약물 가설'에 대해 의문을
: 본 연구는 인류 유두종 바이러스(HPV)의 역학을 분석하고, 특히 자궁경부 병변을 가진 여성에서의 HPV 감염과 관련된 다양한 측면을 조사하였다. 연구는 293명의 여성 환자를 대상으로 진행되었으며, 이들 중 자궁경부 양성 병변이 있는 환자는 88명(30.0%), CIN(Cervical Intraepithelial Neoplasia)은 101명(34.3%), 그리고 자궁경부암은 104명(35.6%)으로 구성되었다. HPV 감염의 일반적인 특징 감염률 : 첫 번째 검사에서, 자궁경부 양성 병변이 있는 환자의 61.3%, CIN 환
본 논문은 수동 약물 동력학에서 일관성 없는 결과의 원인을 탐색하는데 초점을 맞추고 있다. 저자들은 이러한 불일치가 적절한 진화 방정식의 부재로 인해 발생할 가능성이 높다고 주장한다. 이는 약물 동력학 연구에서 중요한 문제를 제기하며, 특히 실험 결과의 일관성과 예측력을 향상시키는 데 있어 핵심적인 역할을 한다. 논문은 한 개실 모델을 사용하여 이러한 불일치를 설명한다. 이 모델은 약물이 시간에 따라 어떻게 변화하는지 나타내는 방정식을 통해 약물 동력학의 기본 원리를 보여준다. 특히, $C(t)$는 시간 $t$에서의 약물 농도를 나
: 본 논문은 골 재구성 과정을 시뮬레이션하기 위한 새로운 다중 규모 접근 방식, 즉 하이브리드 FENN(Finite Element and Neural Network) 방법을 제안한다. 이 방법의 핵심은 유한 요소 분석과 인공 신경망 계산을 결합하여 골 재구성 과정에서 발생하는 복잡한 현상을 효과적으로 모델링하고 시뮬레이션할 수 있도록 하는 것이다. 1. 다중 규모 접근 방식의 필요성 골 재구성은 뼈의 미세 구조부터 거시적 행동까지 다양한 규모에서 발생하는 복잡한 과정이다. 이 과정을 정확하게 모델링하기 위해서는 각 수준에서의 상호
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