4404 편의 논문
본 연구는 MiXeR-SV 도구를 도입하여 구조적 변이가 유전적 변이 중 적은 부분을 차지함에도 불구하고, 특히 혈액학적, 대사적, 암 표현형에서 수많은 복합 형질의 유전율에 크게 기여하며, 이를 통해 단일 염기 다형성(SNP) 기반 유전율과 일란성 쌍둥이 유전율 추정치 사이의 간극을 해결하는 데 도움을 준다는 점을 입증한다.
이 논문은 Ribo-seq 또는 전사체 데이터를 단백질-단백질 상호작용 네트워크와 통합하여 활용함으로써 벌크 및 단일 세포 환경 모두에서 불완전한 프로테오믹스 측정의 한계를 효과적으로 극복하고, 프로테옴 전체의 단백질 풍부도를 정확하게 예측하는 그래프 신경망 프레임워크인 RECIPE를 소개한다.
이 연구는 파킨슨병에서 장-뇌 축을 우선순위화하기 위해 MiNi-PD 프레임워크를 도입하며, 단쇄 지방산 연관 대사물질, 특히 부티레이트와 3-인돌프로피온산이 흑질 내 숙주 유전자인 IL1B로 수렴하여 생물학적으로 유의미한 염증 기전을 정의한다는 것을 밝혀냈다.
본 연구는 양성자화에 의한 구조적 변화와 뚜렷한 기질 상호작용이 어떻게 Spns 폴드가 친수성 양이온의 유출과 친유성 화합물의 흡수를 모두 용이하게 하는 상반된 수송 모드에 동력을 제공하는지를 입증함으로써, 마이코박테리움(mycobacterial) MsSpns 수송체의 기계론적 다재다능함을 규명한다.
이 논문은 6만 장 이상의 유전체 데이터가 결합된 전체 슬라이드 이미지로 학습되어, 일반적인 조직 병리학적 소견으로부터 게놈 규모의 분자 상태, 돌연변이 과정 및 임상적 결과를 성공적으로 추론함으로써 조직 형태와 근본적인 분자 기전 사이의 간극을 메우는 멀티모달 병리 파운데이션 모델인 Fuji를 소개한다.
이 연구는 투명 세포 신세포암이 카디오리핀의 유의미한 감소와 산화적 재구조화를 특징으로 하며, 이는 미토콘드리아 고갈과 리모델링 효소인 TAZ의 불충분한 보상적 상향 조절을 반영하고, 결과적으로 이 질환의 잠재적인 대사적 취약성을 강조한다는 점을 밝히고 있다.
본 연구는 1차원 합성곱 신경망을 활용하여 남성 불임 후보 단백질을 1차 아미노산 서열로부터 직접 네 가지의 뚜렷한 표현형 범주로 정확하게 분류함으로써 연구자들이 추가 조사를 위한 표적의 우선순위를 정하는 데 도움을 주는 앙상블 학습 프레임워크인 MIDLPred를 소개한다.
본 연구는 형태학적 데이터와 분자 데이터를 결합하여 인도 카치만(Gulf of Kachchh)에서 두 종의 연산호인 *Cladiella pachyclados*와 *Aldersladum sodwanum*에 대한 첫 기록을 보고하며, 이를 통해 잠정적인 동정을 제공하는 동시에 계통학적 모호성을 해결하고 이 극한의 산호초 생태계 내 보전 노력을 지원하기 위한 추가적인 통합 분류학적 작업의 필요성을 강조한다.
이 연구는 토양 미세 응집체 내의 초기 세포 수가 미생물 군집 조립의 결정적인 동인이며, 탄소원 의존적 방식으로 바이오필름 형성, 분류학적 우점도, 다양성 및 연관 네트워크를 조절한다는 것을 입증한다.
본 연구는 방향성 자율신경 결합, 특히 리더에서 팔로워로의 교감신경 결합이 사회적으로 매개된 전파를 공통 입력 동기화와 구별할 수 있음을 입증하며, 이는 대인 간 생리적 정렬이 채널 및 맥락 의존적임을 드러낸다.