Multi-Objective Active Learning Overcomes Liver Tropism in LNP- Mediated mRNA Delivery to the Brain
本論文は、多目的能動学習を用いて膨大なLNP製剤空間を探索し、脳への送達を最大化しつつ肝臓への指向性を最小化する脂質組成の特定に成功することで、中枢神経系mRNA治療における主要な障壁を克服する、再現可能かつCPUで利用可能な機械学習フレームワークを提示するものである。
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本論文は、多目的能動学習を用いて膨大なLNP製剤空間を探索し、脳への送達を最大化しつつ肝臓への指向性を最小化する脂質組成の特定に成功することで、中枢神経系mRNA治療における主要な障壁を克服する、再現可能かつCPUで利用可能な機械学習フレームワークを提示するものである。
本研究は、熱帯林の樹木が非ストレスの季節的な温暖化期間中に光化学系IIの熱耐性において緩やかで種特異的な可塑性を示すことを実証しており、これは、葉の形態や遷移段階にかかわらず、特定の種がすでに機能的な熱限界付近で稼働していることを明らかにする一方で、コミュニティレベルの順応が起こっていることも示している。
本研究は、ネットワーク解析およびTCGAデータを通じて、DACH1のの発現が全般的な腫瘍の高メチル化とは独立して、腫瘍抑制遺伝子であるCADM1、ESR1、およびSLIT2のプロモーターメチル化と逆相関していることを示すことにより、DACH1を子宮頸部扁平上皮癌における新規の候補エピジェネティック調節因子として特定している。
本研究は、侵略的な外来種であるノコギリバ(*Acer negundo*)が、高いサリチル酸レベルと効率的な非光化学消光メカニズムを利用して、光ストレスから光合成装置を保護しながら年間を通じて活性を維持する、持続的で光合成活性を持つ葉肉組織を枝に備えていることを強調している。
本研究は、Q-Padを用いて採取され、室温で2年以上保存された乾燥月経血が、ゲノムワイドなDNAメチル化プロファイリングおよび正確なエピジェネティック年齢推定のための、生存可能な低侵襲バイオスペシメンであることを実証している。
本研究は、系統学的にバランスの取れたゲノムパネル全体にわたる250の非標準的なDNA結合タンパク質ファミリーを特定することにより、古細菌の転写調節が従来考えられていたよりもはるかに多様であることを明らかにし、それによって既知の19の標準的なファミリーを超えて既知の調節領域を拡大させるとともに、その機能に関する実験的に検証可能な仮説の順位付けされたセットを提供している。
本研究は、わずか10分間のマインドフルネス導入が、感情的注意のブリンク・パラダイムにおいて、負の刺激に対する処理遅延を減少させ、正の妨害刺激への注意配分を増加させることにより、感情的な注意調節を強化することを実証している。
本研究は、標準化されたスキャニングプロトコル、専門家によるアノテーション、および合成画像のみで学習された合成データ生成パイプラインを活用することにより、多様な実環境下において高い精度と信頼性の高い性能を実現する、ベクターサーベイランスにおける蚊の卵の自動検出および計数のためのエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークを提示するものである。
本研究は、計算科学的なイン・シリコ・スクリーニングを用いて、発がん性シャペロンであるAGR2に対する新規の高親和性阻害剤として11-O-ガロイルベルゲニンおよび関連するヒマラヤ由来の植物化学成分を同定し、将来的ながん治療における実験的検証に向けた予備的な構造活性相関を確立するものである。
本論文は、知覚と意識は回帰的な神経回路における安定した共鳴アトラクタから創発するものであると仮定する、閉じたニューラルネットワーク幾何学の共鳴(Resonance of Closed Neural Network Geometries: RCNNG)フレームワークを提案しており、そこでは、知覚の安定性と主観的体験(「イナージェンス」)は、入力駆動型の閉じた神経幾何学をその物理的構造ではなく、その固有の共鳴アイデンティティへと写像することから生じる。