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Gyoungyoung Heo
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신약 개발 초기 단계에서 딥러닝을 활용한 약물–표적 상호작용 예측은 비용과 시간을 절감하는 핵심 과정이다. 하지만 기존 접근법들은 분자구조 정보에만 의존하여 생물학적 맥락을 놓치거나, 대안으로 도입된 지식 그래프는 구축 및 활용에서 비효율적이라는 한계를 가진다. 본 연구는 구조적 적합성...
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신약 개발 초기 단계에서 딥러닝을 활용한 약물–표적 상호작용 예측은 비용과 시간을 절감하는 핵심 과정이다. 하지만 기존 접근법들은 분자구조 정보에만 의존하여 생물학적 맥락을 놓치거나, 대안으로 도입된 지식 그래프는 구축 및 활용에서 비효율적이라는 한계를 가진다. 본 연구는 구조적 적합성...