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🧬 biology

MicroRNAs Associated with Disease-Stage Progression in Diabetic Retinopathy and Macular Edema: A Bioinformatic Reanalysis of Public Transcriptomic Data

Este reanálisis bioinformático de datos transcriptómicos retinales humanos públicos identifica un conjunto específico de microARN diferencialmente expresados que convergen en las vías de regulación inmunitaria y metabolismo mitocondrial, ofreciendo candidatos reguladores plausibles para la progresión de la retinopatía diabética y posibles perspectivas sobre la resistencia al anti-VEGF en el edema macular diabético.

Luis Jesuino de Oliveira Andrade, Gabriela Correia Matos de Oliveira, Caroline Santos França, Alcina Maria Vinhaes Bitte (…)2026-08-06
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Gut microbiota and pancreatic cancer risk: A hypothesis-generating two-step Mendelian randomization study with cross-ancestry validation

Este estudio de aleatorización mendeliana de dos pasos con validación transancestral proporciona evidencia genética de que microbiota intestinal específica está causalmente asociada con una reducción del riesgo de cáncer de páncreas, potencialmente mediada a través de vías relacionadas con la IL-6, aunque los hallazgos siguen siendo exploratorios a la espera de confirmación funcional.

Weiwei Wang, Chengjia Tang, Xu Feng, Lili Wang, Wenke Li, Yongshuang Lv2026-08-06
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Large-scale cerebellar-cerebral network alterations underlying impaired social predictive processing in cerebellar neurodegeneration

Este estudio demuestra que la neurodegeneración cerebelosa perjudica el procesamiento predictivo social, particularmente en los juicios de rasgos de personalidad, al interrumpir la conectividad funcional cerebelo-cerebral (específicamente entre el lóbulo VIII y el putamen), lo que conduce a una dependencia excesiva de las claves contextuales y a un fallo al actualizar el comportamiento cuando se violan las expectativas sociales.

Libera Siciliano, Nicole Urbini, Giusy Olivito, Michelle Pisu, Martina Tanieli, Andrea Ciricugno, Viola Oldrati, Federic (…)2026-08-06
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Meta-analysis of Human Serum DIA proteome: Combining Datasets for AI Analysis

Este estudio demuestra que la combinación de conjuntos de datos de proteómica DIA de suero humano provenientes de repositorios públicos para el metaanálisis impulsado por IA es actualmente inviable debido a persistentes y fuertes efectos de lote que generan falsas correlaciones y positivos, lo que sugiere que tales conjuntos de datos deberían, en su lugar, analizarse individualmente.

Kerry Ramsbottom, Andrew Collins, Ananth Prakash, Yasset Perez Riverol, Eric W. Deutsch, Juan Antonio Vizcaíno, Andrew R (…)2026-08-06
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Rotation, rescaling, or replacement? Decomposing organ adaptation in single-cell transformer representations

Al aprovechar tres checkpoints de scGPT con arquitecturas idénticas pero diferentes corpora de preentrenamiento, este estudio demuestra que la adaptación específica de órganos en los transformers de célula única es mínima y se concentra en capas de atención específicas en lugar de transformaciones geométricas globales, lo que sugiere que los modelos entrenados con menos de diez millones de células retienen en gran medida su ruido de inicialización y que los checkpoints generales son superiores para extraer algoritmos biológicos.

Liu Chen2026-08-06
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Spectral universality in single-cell foundation models: a low-dimensional shared core carries the biology

A pesar de las significativas diferencias arquitectónicas y de parámetros, los modelos fundacionales de célula única comparten un núcleo de baja dimensión, pequeño, robusto y biológicamente interpretable que supera a sus propios incrustamientos completos en tareas de recuperación funcional, revelando que la mayor parte de su capacidad representacional es privada e biológicamente inerte.

Liu Chen2026-08-06
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Where in the spectrum does biology live? A confound audit and a compaction law for gene embeddings of single-cell foundation models

Este artículo revela que los ejes espectrales principales de los modelos fundacionales de célula única están predominantemente confundidos por la abundancia de la expresión génica en lugar del significado biológico, demostrando que la eliminación de estos ejes mejora el rendimiento de la recuperación y estableciendo una ley de compactación dependiente del modelo que guía la reducción de dimensionalidad óptima para tareas biológicas.

Liu Chen2026-08-06
🧬 biology

Does AI-predicted biochemical age predict death? A cross-validated re-examination in NHANES 1999–2018 with linked mortality follow-up

Este estudio demuestra que, si bien los modelos complejos de aprendizaje automático pueden predecir con mayor exactitud la edad cronológica a partir de la química sanguínea, sus métricas de "aceleración de la edad" resultantes son menos efectivas para predecir la mortalidad que los modelos más simples o los biomarcadores entrenados directamente en resultados de mortalidad, revelando que el objetivo de entrenamiento, en lugar de la complejidad del modelo o los biomarcadores, es el factor crítico para desarrollar predictores de edad biológica útiles.

John Feng2026-08-06
🧬 biology

How Much of a Donor-Level Signal in Single-Cell Data Is Just Cell-Type Composition?

Este estudio demuestra que en los análisis de célula única a nivel de donante, controlar la composición de tipos celulares a menudo elimina una señal insignificante debido a que los perfiles de expresión retienen la mayor parte de la información del rasgo incluso cuando la composición se fija, y que la fuerza percibida de la composición como un factor de confusión depende altamente de la resolución de la anotación de tipos celulares utilizada.

John Feng2026-08-06