# MST Global Binding Analysis (Nature Publication Grade v8) 실행 파일 사용 가이드

## 1. 개요 (Overview)
본 실행 파일(`mst_global_analysis_nature_v8.exe`)은 파이썬(Python) 환경을 별도로 구축하지 않아도 윈도우(Windows) 운영체제에서 바로 MST(MicroScale Thermophoresis) 데이터를 고도화된 통계 방식으로 처리하고 분석할 수 있도록 패키징된 프로그램입니다.

## 2. 권장 용도 및 주의 사항 (Precautions)
- **권장 용도**: 이 프로그램은 벤치에서 생산된 초기 데이터를 바탕으로 결합 친화성(Binding affinity)을 신속히 처리(Processing)하고 확인(Verification)하기 위한 용도로 사용하는 것을 강력히 권장합니다.
- **면책 조항**: 소프트웨어에서 제공하는 분석 결과(도출된 그래프, 통계표 등)를 바탕으로 내리는 학술적, 상업적 등 모든 목적의 최종 판단은 전적으로 분석자 본인에게 있습니다. **프로그램의 개발자나 배포처는 도출된 결과에 대하여 어떠한 학술적/법적 책임도 지지 않습니다.** 중요 논문 등재를 앞둔 경우에는 반드시 교차 검증을 진행하시기 바랍니다.
- **경로명 주의**: 분석할 CSV 파일과 폴더 이름, 그리고 해당 파일이 위치한 상위 디렉터리 경로에 한글 혹은 특수문자가 포함되어 있을 경우 오류가 발생할 수 있습니다. 경로는 가급적 영문과 숫자의 조합으로 구성해 주시기 바랍니다.

## 3. 실행 방법 (How to Run)
1. 제공된 `mst_global_analysis_nature_v8.exe` 파일을 분석하고자 하는 데이터(`MST_data...` 형식의 폴더 등 포함)가 위치한 가장 상위 작업 폴더에 위치시킵니다.
2. 실행 파일(`.exe`)을 단순 더블클릭 하거나, 해당 경로에서 CMD 혹은 PowerShell 등을 켜고 실행합니다.
3. 스크립트 실행과 동일하게, 자동으로 `MST_data` 패턴을 지닌 폴더들의 CSV 기반 원본 데이터들을 스캔하여 95% 신뢰 구간 적용 모델 피팅, 분산 분석(ANOVA), 다중 비교 검정, 그리고 논문 등재(Publication-Ready) 퀄리티의 그래픽 리포트들을 추출합니다.

## 4. 인용 규정 (Citation Requirements)
이 프로그램이 제공하는 알고리즘을 사용하여 학술적 자료를 생성하고 출판을 준비하신다면 반드시 개발자의 기여를 명시하고 적절히 인용해 주셔야 합니다.

### 출판 전 (Pre-print, 논문 제출 등)
해당 분석을 사용했음을 다음 저장소나 홈페이지 링크와 함께 작성하여 주시기 바랍니다:
- **GitHub 저장소:** [https://github.com/bghan2024/Python-fitting-script](https://github.com/bghan2024/Python-fitting-script) 
- **공식 사이트:** [https://proteinmaker.net/](https://proteinmaker.net/)

> **예시 문구:** 
> "Binding affinity analysis was performed using the MST Global Analysis Script v8 (Han, 2026; https://github.com/bghan2024/Python-fitting-script 혹은 https://proteinmaker.net/)."

### 피어 리뷰 후 정식 논문 출판 시 (Peer-reviewed article)
동료 평가가 완료된 논문에 게재 시, 만약 관련 Paper가 존재한다면 두 리소스를 모두 인용해야 합니다.
> [Paper Citation] Han, B. (Year). Title. Journal Name, Volume, Pages. DOI: [if available]
> [Repository Citation] Han, B. (2026). MST Global Binding Analysis Script v8. https://github.com/bghan2024/Python-fitting-script

*Methods (실험 방법) 섹션이나 Supplementary Materials, 혹은 Data Availability Statement 항에 필히 삽입해 주십시오.*

## 5. 데이터 분석 서비스 지원 (Data Analysis Services)
본 프로그램을 사용하는 과정에서 한 단계 더 심도 있는 데이터 해석이 필요하시거나, 맞춤형으로 특수화된 데이터 분석 컨설팅 서비스가 필요하시다면 아래의 **ProteinMaker 홈페이지**를 방문 및 참고해 주시면 감사하겠습니다.

* **💻 ➡️ [https://proteinmaker.net/](https://proteinmaker.net/)**

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작성자: Han Byeong-gu (@bghan2024)  
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