A01班の前田和勲（かずひろ）先生のパラメータ推定に関する論文が「BMC Bioinformatics」 に11月1日に掲載されました。
タイトルは「MLAGO:動力学モデリングのミカエリス定数推定のための機械学習支援グローバル最適化」です。
MLAGO は、パラメーター推定における主要な問題を克服し、動的モデリングを加速し、最終的には複雑な細胞システムの理解を深めることにつながると述べられています。
Dr.Maeda's paper on parameter estimation was published in "JMC Bioinformatics" on 1st November.
The title is "MLAGO: Machine learning-aided global optimization for Michaelis constant estimation of kinetic modeling".
MLAGO overcomes the major problems in parameter estimation, accelerates kinetic modeling, and thus ultimately leads to better understanding of complex cellular systems.
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