💻 bioinformatics
MoE-Bind: Guiding De Novo Protein Binder Generation with Sparse Experts
MoE-Bindは、デノボ（de novo）タンパク質バインダー生成のための初のスパースな混合エキスパート（Mixture-of-Experts）アーキテクチャを導入し、事前の構造情報を必要とせずに、高密度なベースラインと同等またはそれ以上の性能を持つ、より高速で効率的かつ解釈可能な配列のみのデザインを実現します。
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bioinformatics
1012 件の論文
バイオインフォマティクスは、膨大な生物学的データをコンピュータの力で解析し、生命の謎を解き明かす分野です。ゲノム情報やタンパク質の構造といった複雑なデータから、新たな発見を引き出すための重要な橋渡し役となっています。
Gist.Science では、bioRxiv から公開される最新のプレプリントをすべて対象に、この分野の論文を網羅的に扱っています。専門的な詳細な要約に加え、難しい専門用語を避け、誰でも理解できる平易な日本語での解説も併せて提供しています。
以下に、bioRxiv から更新されたばかりのバイオインフォマティクスに関する最新論文の一覧を掲載します。
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Revealing trajectories of multi-modal voxel-level changes in neurodegenerative diseases using latent event mapping
本論文は、アルツハイマー病におけるマルチモーダルな神経画像変化のボクセルレベルの軌跡を再構成し、アセチルコリン受容体密度とアミロイド病理との後期段階における関連性といった進行依存的なメカニズムに関する新たな知見を明らかにする、スケーラブルで解釈可能な教師なしモデリング手法であるLatent Event Mapping (LEMING) を導入するものである。
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STITCH links cellular morphology and gene expression in spatial transcriptomics
本論文は、ケンドールの形状多様体における接平面主成分分析に基づく解釈可能な手法であるSTITCHを紹介しており、これはサイズに依存しない細胞形態と空間トランスクリプトミクスにおける遺伝子発現を効果的に結びつけ、多様なデータセットにわたって生物学的に関連のある形状とトランスクリプトームの関係を特定する上で既存のディープラーニング手法を凌駕している。
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Calibrated Uncertainty Quantification for Patient-Level AML Drug Sensitivity Prediction Using Split Conformal Prediction
本研究は、BeatAML 2.0コホートに適用された分割共形予測フレームワークを導入し、患者レベルのAML薬物感受性予測に対して統計的に較正された不確実性区間を生成することに成功し、薬物クラス間で異なる不確実性のパターンを明らかにすると同時に、そのような不確実性が標準的な分子リスク分類とは独立していることを示している。
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Robust semi-supervised scRNA-seq integration from virtual adversarial learning
本論文は、マーカー遺伝子の情報を組み込むために仮想敵対的訓練（Virtual Adversarial Training）を活用することで、既存手法の限界を克服し、ノイズの多い、あるいは不完全なマーカーセットに対しても微細な細胞サブタイプの区別を保持しアノテーションの精度を向上させる、堅牢な半教師ありscRNA-seq統合モデルであるscCRAFT+を提案する。
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Pillbox: A Leakage-Aware Foundation-Model Predictor and Lineage-Ceiling Diagnostic for Cancer Drug Response
Pillboxは、CpGPT、CLAMP、および遺伝子発現埋め込みをFiLM条件付きグラフアテンションを介して統合することで、がん薬物応答予測において高い精度を実現しつつ、クロスアーキテクチャ残差相関を用いて特徴量スタックの飽和を診断し、組織系統が薬物応答の支配的要因であることを確認する、リーク監査済み基盤モデル予測器である。
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GermRL: Alleviating The Germline Bias In Autoregressive Antibody Language Models Through Reinforcement Learning
本論文は、自己回帰型抗体言語モデルにおけるジャームライン・バイアスを効果的に緩和し、治療薬探索のためにジャームライン配列から高い変異閾値を持つ構造的に妥当で多様な抗体候補のワンショット生成を可能にする、軽量な強化学習フレームワークであるGermRLを導入するものである。
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DivQuant: Estimation of Species Richness and Entropy from Small Samples
DivQuantは、問題をネイマン目的関数を用いた凸二次計画問題として定式化することにより、小規模なサンプルからの種豊富度およびシャノンエントロピーの推定を改善する最適化ベースのツールであり、それによって多様な生物学的データセットにおいて、最先端の手法と比較して優れた精度と適切に較正された信頼区間を実現している。
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An AI-Powered Trisomy 21 Research Assistant
T21 Research Assistantは、NVIDIA Nemotronモデルに基づいて構築されたセクション認識型の検索拡張生成システムであり、1,789件のオープンアクセスによるダウン症候群に関する出版物の実験結果を優先することで、研究上のクエリに対して厳格に引用されたエビデンスに基づく回答を提供します。
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EditorForge: An Active-Site-Aware Framework for Inverse-Folding-Based Protein Redesign
EditorForgeは、明示的なデザインマスク、活性部位のシールド、および構造品質管理を統合することで、逆折り畳みベースのタンパク質再設計を強化し、酵素やゲノム編集ドメインに対して制約条件下で信頼性の高い配列候補を安全に生成するモジュール式フレームワークである。