核心概念
산소 함유 유기 화합물의 결합 친화도를 예측하는 베이지안 위원회 머신 잠재력의 중요성
摘要
소개
생물학 분야에서 산소 함유 유기 화합물의 역할
단백질-단백질 상호작용의 중요성
BCM 잠재력 소개
BCM 잠재력의 특징
커널 회귀기와의 비교
확장성과 전이성 유지
기존 방법의 한계
단백질-단백질 상호작용의 결합 친화도 측정 방법의 한계
시퀀스 정보를 활용한 계산 도구의 한계
MLP의 발전
MLP의 발전과 활용
다양한 알고리즘의 활용
BCM의 활용
BCM의 활용 방안
대규모 데이터셋 처리의 효율성
결과
전문가 모델의 성능 평가
BCM 방법의 효과적인 활용
토론
CHO 분자의 다양성과 구조에 대한 고려
MLP의 확장성과 복잡한 구조 처리에 대한 논의
감사의 글
연구를 위한 지원에 대한 감사
統計資料
단백질-단백질 상호작용의 결합 친화도 측정에 사용되는 평형 해리 상수(Kd)와 Gibbs 자유 에너지(ΔG)에 대한 언급
MLP를 통한 에너지 표면의 정확한 비모수적 표현에 대한 언급
引述
"BCM은 커널 행렬의 역행렬 계산과 관련된 계산적 문제를 극복하는 데 도움이 됩니다."
"BCM은 다양한 MLP 그룹을 하나의 일반 MLP로 결합하여 CHO의 부드러운 추정에 사용됩니다."