짧은 요약(Abstract) :    
* 


Next Topic should see: 

짧은 요약(Abstract) :    
* COVID19의 변이체 중에서 어떤 것이 치명적이고 아닌지를 판별하는 테스크에대한 논문  
* genome sequence가 시간, 장소, 인구 범위에 따라 제한적인데, GISAID(SARS-CoV-2) 데이터로 예측(비만, 만성질환 등 정보는 없지만, 나이, 성별 정보 포함됨)  
* 이 예측이 의미를 갖는가? 백신 접종 등 다양한 이슈가 복합적으로 작용해서 단정 짓기는 어려움  
* 해결책으로 GPBoost(?)를 제안  


Next Topic should see: GISAID, GPBoost  

짧은 요약(Abstract) :    
* constitutional defects in DNA repair underlie a subset of eoRCC  
** DNA repair defect 탐지가 질환 야기 신호..?  


Next Topic should see: eoRCC, PGVs, RCC, DNA replication, DNA repair, Germline, Renal  

짧은 요약(Abstract) :    
* 변이 특징 분석은 암 유전학에서 일반적, 진화, 분류, 치료법 결정, prognosis의 추론이 만연해짐  
* 하지만 여러 프레임워크에 따라 분석 결과는 매우 상이함  
* 이러한 차이를 잘 시각화하고 종합해줄 소프트웨어 MetaMutationalSigs 제안  


Next Topic should see: 

짧은 요약(Abstract) :    
* Protein-ligand binding affinity 예측은 약 설계와 개발의 핵심 작업  
* cross-modal attention은 딥러닝 모델들에서 핵심이자, 설명력 향상에 가능성이 큼  
* 위를 이용하여 Drug Target Interaction 모델 생성, SOTA와 비슷한 성능 보이고 설명력은 높임  


Next Topic should see: 

짧은 요약(Abstract) :    
* 최근 Extractive Question Answering(EQA) single-span extraction의 biomedical EQA에 도입 post-processing step 갖음  
* BioASQ 7b and 8b list type QA에서 기존 압도  


Next Topic should see: 

짧은 요약(Abstract) :    
* Compound-protein interaction (CPI, 복합물-단백질 상호작용)은 의학 발견의 기반  
** grpah cnn과 nn이 적용되고 있지만 누가 확실한 우위인지 불분명  
** 특히 두 복합물-단백질 간의 상호작용을 전부 캐치하지 못 함  
* Perceiver CPI network 제안  
** cross-attention 매커니즘을 사용해서 학습 능력을 올림  
** drug와 target 사이의 상호작용을 이전보다 잘 캐치함  
* Davis, KIBA, Metz datasets로 평가  
** 성능 향상됨 확인  


Next Topic should see: