104 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、ショウジョウバエを用いた研究において、FTIR分光法と機械学習を組み合わせることで「化学型（chemotype）」が性別、遺伝子型、栄養、年齢などの生物学的変異を反映し、ストレス応答の個体群間変動を予測できることを示し、化学型が生物学的変異と環境変化への応答を統合的に記述する計算可能な指標となり得ることを明らかにした。
本研究は、マウスモデルとヒトの遺伝的要因の違いを克服し、後発性アルツハイマー病の病態を予測する新しい計算機手法「TransComp-R」を開発することで、睡眠・覚醒サイクルを標的とした既存薬（スボレキサント）の再評価を成功させ、マウスモデルの創薬への有用性を高めたことを示しています。
この研究は、メタゲノム規模の代謝モデリングとメタボロミクスを統合して、フランスの池から分離された 12 株のミクロシスス属藍藻の共生圏（フィコスフィア）を解析し、藍藻と微生物群集の機能的な脱結合、群集レベルでの代謝能力の拡張、および藍藻由来の代謝産物が駆動する代謝プロファイルの違いを明らかにすることで、ブルーム関連微生物群集の生態学的形成プロセスとしての種間代謝相互作用の重要性を浮き彫りにしました。
本論文は、単一細胞データなどにより大規模化している代謝ネットワークモデルの解析を加速するため、構造情報を用いて反応の向きやデッドエンドを事前に修正する新アルゴリズム「FASTERCC」を開発し、従来の FASTCC に比べて最大 20 倍の高速化を実現したことを報告しています。
本研究は、骨微小環境への腫瘍の適応度（非適応型か適応型か）が、TGF-β 依存性や骨破壊のメカニズム、そして骨吸収阻害剤に対する治療反応性を決定づけることを、数理モデルと実験データを統合することで明らかにした。
本論文は、動態エネルギー収支モデルと毒性動態・毒性動態モデルを統合した新しい枠組み「BIRDkiss」を提案し、鳥類の成長と繁殖への化学物質の影響を、餌の入手可能性や化学物質混合曝露といった現実的な条件下で予測できるオープンソースの R パッケージを開発したことを報告しています。
この論文は、シグナル伝達履歴と単一細胞 RNA シーケンシングを統合した「mCanonicalTockySeq」という新規フレームワークを開発し、蛍光タイマーを基準とした時間軸と発生進行を同時に解像することで、マウスとヒトの胸腺 T 細胞における時間的・発生的な状態空間の共通構造を明らかにしたことを報告しています。
本論文は、時系列データにおける構造変化を、統計的性質の変化ではなく動的モデルのパラメータ変化として捉え、バイナリ分割と遺伝的アルゴリズムを統合してモデルシミュレーションと観測データの不一致を最小化することで、変化点のタイミングと性質を同時に推定する新しい手法「MICA」を提案し、COVID-19 の流行モデルや風力発電タービンの冷却システムなど多様な実例でその有効性を示したものである。
本論文は、動的 FBA との互換性を維持しつつ転写オミクスデータやネットワークトポロジーを活用して文脈特異的なゲノムスケール代謝モデルを構築する新たな手法「GeNETop」を提案し、酵母の発酵過程における動的代謝変化の正確な再現と計算効率の向上を実証したものである。
この論文は、解釈可能な機械学習とシステム生物学を統合することで、連鎖不平衡の制約を克服し、酵母の遺伝子型と表現型の関係を解明して因果遺伝子や新規機能を同定する新たな枠組みを提案しています。