6299 件の論文
本研究は、波長依存的な神経変調を予測するために光学的な特徴量と生物学的な特徴量を統合した、物理学に基づいた説明可能な機械学習フレームワークを提示するものであり、発火頻度に対しては中程度の予測精度を、膜電位に対してはより高い精度を実現するとともに、将来の実験的検証に向けた較正済みの不確実性推定を提供する。
本研究は、未経験のセイヨウミツバチ（Apis mellifera anatolica）が、花パッチで採餌しているデモンストレーターを直接観察することなくとも、巣内での訓練されたデモンストレーターとの社会的相互作用を通じて、特定の花の色に対する好みを獲得できることを示している。
B-REALは、最小限のアノテーションと標準的なハードウェアを用い、生のビデオをフレームレートよりも高速に行動へとマッピングすることで、希少な行動に対しても既存の手法を凌駕し、ポーズフリーかつリアルタイムな行動分類を可能にするクローズドループ神経行動学実験のためのプラットフォームです。
本論文は、最小限の二次元的な宿主・病原体ダイナミクスモデルにおいて、細菌の排除と慢性的な保菌および免疫病理を分かつ、構造的に堅牢な治療窓を定義する閉形式の食細胞動員閾値を確立するものである。
研究者たちは、リン酸に応答して閉鎖状態と開放状態の間で迅速かつ可逆的な構造転移を行うタンパク質ケージ変異体（AaLS-POF）を設計し、これにより非破壊的なカーゴ操作を可能にするとともに、刺激応答性ナノキャリアを設計するための設計図を提供した。
本研究は、単一細胞リファレンスの選択が、考慮されていない細胞状態のシフトやドナーサンプリングノイズによって、バルクデコンボリューションにおける関連性を系統的に歪曲、逆転、または膨張させることを示しており、正確な推論を保証するためには、動的な状態を解明するリファレンスと、リファレンスの不確実性を考慮した統計モデルが必要であることを示唆している。
本研究は、広く分布する大腸菌タンパク質であるSoFICが、線毛やバイオフィルムといった細胞外障壁を物理的に強化すると同時に、細胞内で代謝の恒常性を調整し、内因性の免疫系と相乗的に作用してファージの増殖を阻止するという、二層構造の抗ウイルス防御を統御していることを明らかにしている。
HP-GSBSは、再利用可能な区間統計量とマルチバックエンド実行を活用することで、数値精度と再現性を維持しながら最大1,730倍の高速化を実現し、神経活動解析のためのGreedy State Boundary Searchを劇的に加速させる、数学的に再定式化されたオープンソースの実装である。
本研究は、赤皮ロンガンにおける初のテロメア間ハプロタイプ分解ゲノムを提示し、それが2つの深く分岐した系統間の古代のハイブリッドに由来することを明らかにし、さらにハプロタイプ特異的な機能的分化がいかにして赤色の色素沈着や矮小化といった独自の園芸的形質を駆動しているかを実証している。
本論文は、酵素反応速度論の予測をペアワイズな相対学習問題として再定式化することで、絶対回帰の限界を克服し、ノイズの多い生物学的データセットにおいて高活性な酵素を特定する際の優れた精度、堅牢性、および汎化性能を実現する、シャム・ニューラルネットワーク・フレームワークであるDeltaKcatを導入するものである。