남호정Hojung Nam
BIIL
머신러닝·딥러닝 기반 신약개발과 생물정보학을 연구하며, 저분자·항균 펩타이드 생성, 약물-표적 상호작용 및 ADMET 예측, 해석 가능한 AI 모델을 다룹니다.
- 논문
- 12
- 구성원
- 9
- 졸업생
- 0
Laboratory of Computational Structural and Systems Biology
계산생물학, 생체분자 구조 모델링 AI
논문 주제가 비슷한 연구실
서울대학교 백민경 교수 연구실은 AI for Science 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 15편(T1 10편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 16명, 석사과정 3명이 소속되어 있습니다.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
3.8 · 67%
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
논문 15편
CRP-dependent DNA anchoring and membrane sequestration define a dual mechanism for MtlR-mediated regulation
Seung-Hwan Lee#, Yeajin Kim#, Gyuhee Kim, Mangyu Choe, Soung-Hun Roh, Minkyung Baek*, Yeong-Jae Seok*
De novo epitope-specific antibody design via time-dependent guidance
Yunji Kim, Minkyung Baek*
Advancing protein structure prediction beyond AlphaFold2
Sanggeun Park#, Sojung Myung#, Minkyung Baek*
Deep learning methods for proteome-scale interaction prediction
Min Su Yoon#, Byunghyun Bae#, Kunhee Kim#, Hahnbeom Park*, Minkyung Baek*
Inhibition of FAM19A5 reverses synaptic loss and cognitive decline in mouse models of Alzheimer’s disease
Han-Byul Kim, Sangjin Yoo, Hoyun Kwak, Shi-Xun Ma, Ryunhee Kim, Minhyeok Lee, Nui Ha, Soonil Pyo, Soon-Gu Kwon, Eun-Ho Cho, Sang-Myeong Lee, Juwon Jang, Won Kyum Kim, Hae-Chul Park, Minkyung Baek, Yosub Park, Ji-Young Park, Jin-Woo Park,...
Predicting protein-protein interactions in the human proteome
Jing Zhang, Ian R Humphreys, Jimin Pei, Jinuk Kim, Chulwon Choi, Rongqing Yuan, Jesse Durham, Siqi Liu, Hee-Jung Choi, Minkyung Baek, David Baker, Qian Cong
Rapid and accurate prediction of protein homo-oligomer symmetry using Seq2Symm
Meghana Kshirsagar*, Artur Meller, Ian R. Humphreys, Samuel Sledzieski, Yixi Xu, Rahul Dodhia, Eric Horvitz, Bonnie Berger, Gregory R. Bowman, Juan Lavista Ferres, David Baker, Minkyung Baek*
Accurate prediction of protein–nucleic acid complexes using RoseTTAFoldNA
Minkyung Baek, Ryan McHugh, Ivan Anishchenko, Hanlun Jiang, David Baker, Frank DiMaio
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.
BIIL
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SPML Lab
분자를 위한 기계학습
DELAB
데이터마이닝, 자연어처리, 멀티모달 딥러닝, AI 기반 신약 설계, DBMS 최적화 연구
Intelligent Chemistry Lab
인공지능을 계산화학에 접목하여 신약 후보 분자 설계, 화학 반응 및 합성 경로 예측, OLED 등 신소재 탐색을 위한 딥러닝 모델을 연구합니다.