김선Sun Kim
BHI Lab
생명정보, 기계학습
- 논문
- 59
- 구성원
- 12
- 졸업생
- 64
BIIL
머신러닝·딥러닝 기반 신약개발과 생물정보학을 연구하며, 저분자·항균 펩타이드 생성, 약물-표적 상호작용 및 ADMET 예측, 해석 가능한 AI 모델을 다룹니다.
논문 주제가 비슷한 연구실
연세대학교 남호정 교수 연구실은 AI for Science 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 12편(T1 1편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 8명, 석사과정 1명이 소속되어 있습니다.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
4.0 · 8%
연구실 홈페이지에 2026년 논문이 아직 올라오지 않았어요. 올라오는 대로 반영합니다.
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
논문 12편
A genotype-to-drug diffusion model for generation of tailored anti-cancer small molecules
Hyunho Kim, Bongsung Bae, Minsu Park, Yewon Shin, Trey Ideker, Hojung Nam
AI-Guided Discovery and Optimization of Antimicrobial Peptides Through Species-Aware Language Model
Daehun Bae, Minsang Kim, Jiwon Seo, Hojung Nam
DD-PRiSM: A Deep Learning Framework for Decomposition and Prediction of Synergistic Drug Combinations
Iljung Jin, Songyeon Lee, Martin Schmuhalek, Hojung Nam
DeepRNA-DTI: A Deep Learning Approach for RNA-Compound Interaction Prediction with Binding Site Interpretability
Haelee Bae, Hojung Nam
Enhancing multi-task in vivo toxicity prediction via integrated knowledge transfer of chemical knowledge and in vitro toxicity information
Minsu Park, Yewon Shin, Hyunho Kim, Hojung Nam
KG-SLomics: Cancer Type-Specific Synthetic Lethality Prediction Using Knowledge Graph and Multiomics Integrated Graph Neural Network
Songyeon Lee, Hojung Nam
Reinforcement learning with low-rank adaptation for targeted antimicrobial peptide design
Juntae Park, Daehun Bae, Bongsung Bae, Hojung Nam
A Deep Learning Approach for RNA-Compound Interaction Prediction with Binding Site Interpretability
Haelee Bae, Hojung Nam
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.
BHI Lab
생명정보, 기계학습
Laboratory of Computational Structural and Systems Biology
계산생물학, 생체분자 구조 모델링 AI
Laboratory of Computational Biology
생물정보학/진유생물학
Intelligent Chemistry Lab
인공지능을 계산화학에 접목하여 신약 후보 분자 설계, 화학 반응 및 합성 경로 예측, OLED 등 신소재 탐색을 위한 딥러닝 모델을 연구합니다.