Improved Metabolic Flux Estimations through Compositional Data Analysis
本論文は、標準的なユークリッド距離の計算に代わって等長対数比変換を利用することで、従来の計算手法と比較して推定誤差を大幅に減少させ、信頼区間を狭める、同位体代謝フラックス解析(I-MFA)のための組成データ解析フレームワークを提案し、検証するものである。
163 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。
本論文は、標準的なユークリッド距離の計算に代わって等長対数比変換を利用することで、従来の計算手法と比較して推定誤差を大幅に減少させ、信頼区間を狭める、同位体代謝フラックス解析(I-MFA)のための組成データ解析フレームワークを提案し、検証するものである。
本論文は、ノイズを含む実験データから非同期ブールネットワークモデルを推論するために、アルゴリズム的複雑性を活用し、モデルの適合度、サイズ、および計算効率を効果的に両立させる最適なアルゴリズム的手法を導入するものである。
本論文は、半教師あり表現学習と常微分方程式モデルを統合したフレームワークであるDeep Mechanistic Models(DMMs)を導入し、乳腺におけるMAPKシグナル伝達の不均一性が、コアな経路の変動ではなく主に経路外的な要因によって駆動されていることを明らかにすると同時に、モデルの不一致を利用して新たな生物学的メカニズムを特定するものである。
本論文は、非線形な再パラメータ化の下でも座標の一貫性を保証する、生化学システム理論のための共変的な記述子の階層(cBST1–cBST3)を導入し、酵母の解糖系モデルを用いた定量的検証を通じて、これらの高次項が古典的な手法と比較して近似誤差を大幅に減少させ、切断挙動を正確に予測することを実証する。
本論文は、パラメータ依存性と構造的強制性の区別、および全ての体積と速度定数に対して詳細釣合いを満たしつつ二重井戸型のグローバルポテンシャルの構築を可能にするネットワーククラスの特定を行うことで、化学反応ネットワークにおける確率的詳細釣合いの体積依存性を、四つの型による分類を導入することにより体系的に特徴付けている。
本研究は、MASLDの遺伝的多様性を持つマウスモデルにおけるディーププロテオミクス・プロファイリングとQTLマッピングを統合することにより、疾患感受性とプロテオスタシスおよび脂質代謝を結びつける中心的な調節因子としてE3ユビキチンリガーゼUbr1を特定する、包括的な遺伝子・タンパク質・表現型ネットワークを構築している。
本研究は、ヒト血清中で培養したアフリカツメガエル卵母細胞を用いた、スケーラブルで非標的的なメタボロミクス・プラットフォームを導入することで、5つのヒト溶質輸送体(SLC)の既知の基質を回収し、かつ新規の輸送代謝物を同定することにより、それらの基質特異性のデオーファニゼーション(脱孤立化)および特性解析に成功したものである。
本研究は、定量的生物物理モデルを用いて、ストア作動性カルシウム流入(SOCE)がカルシウム放出を維持することでレジスタンストレーニング中の骨格筋の力を増強する一方で、リン酸塩の蓄積によって高強度トレーニング中の疲労を悪化させる可能性があることを示し、このトレードオフがミトコンドリアによるリン酸塩取り込みによって調節されることを実証している。
本研究は、高カバレッジの単一細胞RNAシーケンシングデータに対して、C. elegansのmRNAランドスケープを定量的に特徴付けるための新しい教師ありクラスタリング手法を導入し、これまでに低カバレッジの閾値では検出不可能であった、前例のない細胞型特異的な遺伝子発現プログラムおよび新規の組織限定遺伝子の特定を実現した。
本論文は、自然言語と検索拡張生成を活用してゲノムスケール代謝モデリングを民主化し、計算の専門知識を持たない研究者が複雑なシミュレーションを実行してバイオ生産のための最適な微生物株を特定することを可能にするエージェンティック・プラットフォームであるChatGEMを紹介するものである。