HIDDENdb: Co-dependency database reveals a plethora of genetic and protein interactions
本研究は、大規模なスクリーニングやマルチオミクスデータから遺伝的・タンパク質の共依存性を統合し、構造的相互作用との関連性を示唆する包括的なデータベース「HIDDENdb」を構築し、ウェブインターフェースを通じて公開したことを報告しています。
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110 件の論文
Preservation Constraints on aDNA Information Generation and the HSF Posterior Sourcing Framework: A First-Principles Critique of Conventional Methods
この論文は、従来の古代 DNA 解析手法が抱える多様な分解状態や混在する由来を無視するバイアスを批判し、断片を基本単位として系統の帰属を保留しつつ確実性を評価する「HSF 事後追跡フレームワーク」を提唱することで、複雑な保存環境下での古代 DNA の信頼性と解析精度を向上させることを主張しています。
Enhancing Morpho-Kinematic analysis for Plant Water Stress Classification through Leaf Movements
本論文は、RGB 時間経過画像から葉の動きを抽出する形態運動学フレームワークを改良し、非線形記述子や灌漑文脈変数を追加して組み合わせたアンサンブル手法を用いることで、レタスなどの植物の水ストレスを高精度かつ頑健に分類できることを実証したものである。
Convex Efficient Coding
この論文は、神経活動そのものではなく「表現の類似性」を最適化対象とすることで、線形モデルから非線形ネットワークまで多様な神経符号化問題を凸最適化として扱い可能にし、行列分解の同定性や神経チューニングの一意性、ON/OFF 経路の存在理由といった新たな知見を導き出したことを述べています。
If Grid Cells are the Answer, What is the Question? A Review of Normative Grid Cell Theory
この論文は、グリッド細胞が経路統合を担う生物学的に妥当で高精度な位置符号として機能するという理論と実験の合意をレビューし、規範的理論の構築におけるタスク最適化ニューラルネットワークの統合が持つリスクと恩恵について示唆を与えると述べています。
Learning Contact Policies for SEIR Epidemics on Networks: A Mean-Field Game Approach
本論文は、異質な接触ネットワーク上の SEIR 感染症拡散において、感染損失と隔離コストのバランスを最適化する個人の接触努力を決定する平均場ゲームモデルを構築し、潜伏期間が行動変容のタイミングに与える影響や均衡の存在・一意性を解析するとともに、ネットワーク構造やコスト関数が流行結果に及ぼす効果を数値的に検証したものである。
Efficient Coding Predicts Synaptic Conductance
この論文は、シナプスがエネルギー効率（ジュールあたりのビット数）を最大化するように進化し、その自然な伝導値からの逸脱に伴う効率低下が、シナプスの生物物理学から導かれるパラメータなしのモデルによって正確に予測されることを示しています。
INTENSE: Detecting and disentangling neuronal selectivity in calcium imaging data
この論文は、自由行動中の動物のカルシウムイメージングデータから、時間的構造や行動の共分散を統制し、条件付き相互情報量を用いて神経選択性を検出・解離するオープンソースフレームワーク「INTENSE」を提案し、その合成データおよびマウス実験データによる有効性を示したものである。
Neural geometry in the human hippocampus enables generalization across spatial position and gaze
本研究は、海馬ニューロンが自己、他者、視線の位置情報をほぼ直交する部分空間に符号化しつつ、単純な線形変換で整列可能な幾何学的構造を持つことで、空間位置や視線の異なる状況間での一般化と抽象化を可能にしていることを明らかにしました。
SeekRBP: Leveraging Sequence-Structure Integration with Reinforcement Learning for Receptor-Binding Protein Identification
SeekRBP は、強化学習に基づく動的な負のサンプリング戦略とシーケンス・構造情報の統合を活用することで、従来の同源性ベース手法や既存の機械学習アプローチが困難とする受容体結合タンパク質（RBP）の高精度な同定を実現する新しいフレームワークです。