Detecting and Subtyping Ketoacidosis from Metabolomic Patterns in Forensic Casework
この論文は、スウェーデンの法医学的実例を用いて、死後代謝物データと機械学習を組み合わせることで、ケトアシドーシスの検出と亜型の分類をそれぞれ 90% 以上および 80% 以上の精度で達成できることを示しています。
135 件の論文
システム生物学は、個々の遺伝子やタンパク質をバラバラに調べるのではなく、生命全体を一つの複雑なネットワークとして捉える学問です。まるでオーケストラの調和を理解するためには、一人ひとりの楽器の音だけでなく、全体が奏でる旋律に耳を澄ませるようなもので、この分野では生体内のあらゆる要素がどう相互作用し、命という現象を生み出しているのかを探求しています。
Gist.Science では、この分野の最先端の知見を bioRxiv から毎日収集し、専門家の手による詳細な解説と、誰でも読める平易な要約の両方を提供しています。最新の研究動向を素早く把握できるよう、私たちは bioRxiv に投稿されたすべての新プレプリントを処理し、その内容をわかりやすく整理してお届けします。
以下に、システム生物学の最新研究から厳選された論文リストをご紹介します。
この論文は、スウェーデンの法医学的実例を用いて、死後代謝物データと機械学習を組み合わせることで、ケトアシドーシスの検出と亜型の分類をそれぞれ 90% 以上および 80% 以上の精度で達成できることを示しています。
本論文は、単一細胞およびバルク RNA-seq データから細胞種や種を問わず正確に遺伝子制御ネットワークを推定するための、トランスフォーマーとグラフオートエンコーダーを統合した汎用フレームワーク「GRNFormer」を提案し、既存の手法を上回る性能と生物学的解釈性を示したものである。
MoTrPAC コンソーシアムによる大規模な研究は、急性の持久運動と抵抗運動が血漿タンパク質、代謝物、転写産物に及ぼす時間的および運動様式特有の分子応答を包括的に解明し、運動による全身的健康改善のメカニズムに関する新たな知見と資源を提供しました。
この論文は、転写因子の親和性、濃度、局在性という転写調節特性がシス調節要素とどのように相互作用するかを体系的に解析し、プロモーター結合部位の強さが発現レベルを最も強く決定し、親和性の変異は主にバッファリングされ、これら要因間に性能のトレードオフが存在することを明らかにしました。
MoTrPAC 研究は、運動習慣のない成人の腹部皮下脂肪組織において、有酸素運動と抵抗運動がそれぞれ異なる時間的分子プログラムを誘導し、血管新生やミトコンドリア代謝、グリセミックコントロールに関与するエクソキシンなどの候補を同定したことを明らかにしました。
本論文は、大規模言語モデルの誤りを検出・防止する構造化検証スキーマを用いて、定量的システム薬理学モデルの較正データを文献から効率的かつ再現性高く抽出・検証する「MAPLE」というフレームワークを提案し、その PDAC モデルへの適用を通じて、モデル研究者と AI の協調的ワークフローの有効性を示しています。
この論文は、ネットワーク薬理学と実験的検証を組み合わせることで、アルツハイマー病の新たな治療候補としてタウロウルソデオキシコール酸(TUDCA)やアランディンなどの既存薬を同定し、これらが G 蛋白質シグナル伝達の調節を介してアミロイドβの除去や神経炎症の抑制に寄与する可能性を示したものである。
本論文は、境界の制約を排除しトポロジーに基づいた探索履歴を活用することで高次元空間での最適化性能を飛躍的に向上させた新しいメタヒューリスティック手法「トーロイダル探索アルゴリズム(TSA)」を提案し、数値ベンチマークおよび数学的腫瘍学における逆問題への応用を通じてその有効性を実証しています。
本研究は、in vitro の細胞線データで学習され、患者由来の細胞タイプに一般化し、生物学的な解釈可能性を備えた「TwinCell」と呼ばれる大規模因果細胞モデルを提案し、TwinBench ベンチマークや臨床検証を通じて、既存の手法を上回る疾患特異的な治療ターゲットの特定とメカニズムの解明を可能にしたことを示しています。
MoTrPAC コンソーシアムによる研究は、ヒト骨格筋が持久力運動と抵抗性運動に対して示す分子応答を多オミクス解析で解明し、転写後やエピジェネティックな変化が転写やタンパク質発現に先行する時間的ダイナミクスと、両運動に共通および特有の分子シグネチャーを明らかにしました。