1498 件の論文
YAPATは、オントロジーに基づいたラベル付け、マルチラベル能動学習、および二重のコールドスタート・メカニズムを統合することで、専門家の労力を軽減し、高品質で相互運用可能なデータセットを生成する、受動的音響モニタリングデータの広範なアノテーションを効率化するオープンソースのウェブベースのプラットフォームです。
この脳波研究は、複雑な空手の型を没入型バーチャルリアリティで観察することが、初心者において実演および2Dビデオ観察と比較して有意に大きな中心部ミューリズム抑制を引き起こすことを示しており、運動学習およびリハビリテーション研究における感覚運動系への関与におけるIVRの優れた潜在性を示唆している。
本論文は、バイオバンクのデータセットにおける大幅な欠損があるにもかかわらず、機械学習によって予測された合成プロテオミクス・データを活用することで、ゲノムワイド関連解析における統計学的検出力と遺伝学的発見を大幅に向上させる、堅牢かつスケーラブルな線形混合モデルのフレームワークであるSyn-PALMを導入するものである。
本論文は、タンパク質構造を局所的なアライメントのための残基レベルの生化学的相互作用トークンへと変換する解釈可能なフレームワークであるInteraction-Token Structural Alignment（ITSA）を導入しており、従来の幾何学に焦点を当てた手法では不十分であったファミリーレベルの類似性の捕捉およびメカニズム的文脈の保持におけるその有効性を実証している。
本論文は、熱的にメチル化された硫黄錯体が反磁性のマグネシウム・銀マトリックス内に整列することで、原細胞膜の自己組織化および自律的分裂をテンプレート化する量子生物発生モデルを提案するものである。
本研究は、マルチフラクタル空間充填曲線解析（MFSCA）を導入することで、MRIデータにおけるマルチフラクタル性によって測定される脳構造の空間的組織化が、加齢および認知症の進行に伴い、複雑で不均質な状態から単純で均質な状態へと漸次的に劣化することを実証するものである。
本研究は、単一細胞およびバルクのトランスクリプトームデータを統合することで、変形性関節症の病態に関与する5つのユビキチン化関連バイオマーカー（MYC、TLR7、CX3CR1、PER1、およびGADD45B）を特定し、それらがTNF-α/NF-κB経路に濃縮されていること、特定の免疫細胞集団と関連していること、および滑膜線維芽細胞において発現が上昇していることを明らかにし、それによって同疾患に対する新たな治療標的を提示している。
本研究は、アグロバクテリウム・リゾゲネスンス（*Agrobacterium rhizogenes*）によって形質転換されたベトナム人参（*Panace vietnamensis*）のカルスが、特にメチルジャスモン酸（MeJA）による誘導によって強化される場合において、希少なサポニンであるマヨノサイドR2の持続可能なインビトロ生産のための、ヘアリールートに代わる安定した、ホルモンフリーかつ高生産的な代替手段となることを示している。
本研究は、極性登録された核座標系を導入することで、核の幾何学的形状を正規化し、ヒト間葉系幹細胞における染色体組織化の離散的かつ再現可能なトポロジー的クラスを明らかにし、機械的および極性的制約が非対称でホモログ特異的な空間的挙動を駆動していることを示している。
本研究は、BMP9の発現上昇がCKS1B-K4のラクトイル化を促進し、それによってCKS1BとCDK1–3との相互作用を強化してp27の分解を促進することで、細胞周期の進行を加速させ、肝細胞癌の進展を駆動することを明らかにしている。