A NOVEL DEEP LEARNING MODEL, RDBCYCYLEGAN-CBAM FOR LOW-DOSE CT IMAGE DENOISING
この論文は、残差密ブロックと畳み込みブロック注意モジュールを統合した新しい深層学習モデル「RDBCycleGAN-CBAM」を開発し、NIH-AAPM-Mayo データセットを用いた評価で、低線量 CT 画像のノイズ除去において既存の手法を上回る画質改善と統計的に有意な性能向上を実現したことを報告しています。
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bioengineering
169 件の論文
バイオエンジニアリングは、生物学の原理を工学の手法と組み合わせ、新しい医療技術や持続可能な素材を生み出す分野です。生命の仕組みを深く理解し、それを応用して人類が直面する課題を解決しようとする、非常にダイナミックで可能性に満ちた領域です。
Gist.Science は、この分野の最新の研究成果を、専門家のみに限定せず広く共有するために、bioRxiv から公開されるすべてのプレプリントを常時監視・処理しています。私たちは、複雑な技術的詳細を正確に伝える専門的な要約と、誰にでも理解できる平易な解説の両方を提供し、最先端の知見へのアクセスを民主化します。
以下に、bioRxiv から最新に公開されたバイオエンジニアリング関連の論文リストを掲載します。
Targeted shedding of extracellular membrane proteins by induced protease recruitment
本研究は、ADAM10 などの天然の sheddase をリクルートする二重特異性抗体（Shedders）を開発し、細胞表面のタンパク質をリソソーム経路を介さずに選択的に細胞外ドメインを切断・脱落させるという新たな標的細胞外プロテオリシス戦略を確立し、免疫チェックポイント分子 LAG-3 の除去による T 細胞機能の回復や、多様な免疫調節受容体のターゲティング可能性を実証したものである。
MicrowellMicrofluidicsMiner (M3): Leverage Large Language Model Agents for Knowledge Mining of Microwell Microfluidics
本論文は、マイクロウェルマイクロ流体デバイスの設計パラメータを非構造化文献から自律的に抽出する大規模言語モデル（LLM）エージェント基盤のフレームワーク「M3」を提案し、その精度が単独の LLM を大幅に上回ることを実証することで、データ駆動型のマイクロ流体研究を加速させる基盤を提供するものである。
Microfluidic Agarose Microdroplets for DNA-Encoded Chemical Library Screening
本研究は、細胞内環境を模倣したマイクロ流体アガロース液滴プラットフォームを開発し、染色質関連タンパク質を含む細胞内コンテキストで DNA エンコード化学ライブラリスクリーニングを可能にすることで、より生物学的に妥当な標的分子の発見を実現したことを報告しています。
Zwitterionic polymer coating enabled chronic dopamine sensing and electrophysiology recording in free-moving mice
本研究では、両性イオン性ポリマー（PSB）を用いた表面グラフト化と光架橋という 2 つの戦略により、自由行動中のマウスにおいて 4 週間にわたって安定したドパミン検出と電気生理学的記録を可能にする多機能マイクロ電極アレイを開発し、脳機能の長期的な包括的解析を実現しました。
Enzyme Classification via Semi-Supervised Functional ResidueLearning
本論文は、MSA ベースのデータ拡張技術を用いて酵素の機能残基を学習し、酵素分類タスクで最先端の性能と解釈可能性を実現するとともに、タンパク質工学で一般的に見られる配列改変に対して頑健な半教師あり学習フレームワーク「SLEEC」を提案するものである。
Profiling co-occurrent morphological phenotypes and their degree of expression severity in vacuolated cells by holo-tomographic flow cytometry and fractal analysis
本論文は、ホロトモグラフィー・フローサイトメトリーとフラクタル解析を組み合わせ、AIを用いて細胞内の空胞形態の共起性と重症度を多角的にプロファイリングする新たな手法を提案しています。
Virtual Immersion in Biomedical Engineering (VIBE): Exposing undergraduates to culturally sensitive engineering design and professional experiences at scale
VIBEは、経済的・地理的制約によりグローバルな経験やインターンシップが困難な学部生に対し、オンラインを通じて設計プロセスや異文化間協働、専門的スキルを低コストかつ大規模に提供する、バイオメディカル工学の仮想没入型プログラムです。
Paired single-cell imaging of calcium and expres-sion to map niches of identity and function
本論文は、カルシウム動態のライブイメージングとタンパク質発現解析を単一細胞レベルで統合する新手法「CARBONITE」を開発し、ヒトiPSC由来心筋細胞において、核の状態（単核か双核か）がカルシウム機能の多様性を決定付ける重要な指標であることを明らかにしました。