김동혁
유니스트 공과대학
Professor
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연구실 소개
시스템 생물학 및 기계 학습 연구실은 시스템 생물학 및 기계 학습 접근 방식을 활용하여 살모넬라균 및 대장균과 같은 박테리아 병원체의 전사 조절 연구에 중점을 둔다. 주요 연구 분야는 고부가가치 박테리아 균주 특성 분석, 항균 저항성 연구, 생물학적 정보에 대한 기계 학습 적용을 포함한다. 효모, 곰팡이, 인간 세포를 포함한 다른 유기체에도 이러한 접근 방식을 확장하는 협력 연구를 수행한다.
연구실 키워드
하이 임팩트 태그
J. Mater. Chem. A
연구 키워드
알럼나이가 간 회사
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인용 50회 이상
연구실 논문 목록
Transformer-based framework for configuration-agnostic Li-ion battery SoH estimation by exploring novel health indicators
2025 Chem Eng J
Citation0
Integrated Genomic and Transcriptomic Insights into Methanol Tolerance Mechanisms in Methylorubrum extorquens AM1 for Biorefinery Applications
2025 J Biol Eng
Citation0
Genome-wide regulon of NtrC reveals genetic regulation under nitrogen limitation in Methylomonas sp. DH-1
2025 iScience
Citation0
연구실 보유 특허
최근 3년간 연구실적 높은 연구실
