🧬 biology
Empirical Length-at-Maturity for Northeast Atlantic Marine Fishes
본 연구는 개체군, 성별 및 시간 경과에 따른 성숙 일정의 고해상도 분석을 가능하게 하기 위해 21개의 어업 독립 조사에서 얻은 약 160만 개의 개별 기록으로부터 도출된 북동대서양 해양 어류 48종에 대한 3,607개의 성숙 체장(L50) 추정치 표준화 데이터셋을 제시한다.
🧬 Category
q-bio
3881 편의 논문
🧬 biology
Neuroblastoma outcomes diverge along a shared regulatory axis
본 연구는 신경모세포종 환자들을 전통적인 임상 변수들에 대해 매칭한 후, 양호한 결과와 불량한 결과가 비구조적 이질성이 아니라 세포 주기 프로그램과 염증 및 중간엽 상태를 구분 짓는 전사 인자 활성의 견고하고 공유된 양방향 조절 축에 의해 구별된다는 것을 입증하며, 이는 잠재적인 치료적 개입을 위한 표적을 시사한다.
🧬 biology
Information arrival sets the minimum acquisition time in calcium imaging
본 연구는 칼슘 이미징에서의 획득 지속 시간이 특정 과업을 위한 최소 시간을 결정하는 역설계 문제로서 최적화될 수 있음을 입증하며, 서로 다른 지표와 조건에 맞게 조정된 프로토콜이 특정 지속 시간에서 정점에 도달하고 그 이상의 시간 동안의 획득은 실제로 추론 정확도를 저하시킨다는 것을 밝혀낸다.
🧬 biology
A Software Model of Chromatic Aberration Visual Feedback in the Eye: Exploring the Role of Near Work in Myopia Development
본 연구는 종단적 색수차에 기반한 소프트웨어 모델을 활용하여 장시간의 근거리 작업이 시각적 피드백 메커니즘을 통해 어떻게 근시를 유발하는지 입증하는 동시에, 기존의 렌즈 교정 이론을 검증하고 디지털 화면의 청색광을 미세하게 흐리게 하는 새로운 전략이 근시의 발생과 진행을 억제할 수 있음을 제안한다.
🧬 biology
Endothelial RANK signaling triggers bone marrow inflammaging through IL-1β expression
본 연구는 내피세포의 RANK 신호 전달이 IL-1β 발현을 유도하여 노화 세포의 축적, 조혈모세포 기능 장애, 그리고 골수 편향적 조혈로 이어짐으로써 골수 염증성 노화(inflammaging)의 핵심적인 동인임을 규명하였으며, 이를 통해 노화 관련 질환에 대한 잠재적인 치료 표적을 제시한다.
🧬 biology
Parkinson's disease-associated LRRK2 G2019S enhances intestinal neutrophil extracellular trap formation through RAB10–myeloperoxidase signaling and promotes enteric α-synuclein accumulation
본 연구는 파킨슨병 관련 LRRK2 G2019S 변이가 키나아제 의존적인 RAB10–마이엘로퍼옥시다제(myeloperoxidase) 신호 전달 축을 통해 과도한 호중구 세포외 트랩(neutrophil extracellular trap) 형성을 유도함으로써 장내 염증과 장 신경계의 -시누클레인 축적을 악화시킨다는 것을 입증한다.
🧬 biology
MitoSeqGen: a constrained generative transformer for mammalian mitochondrial mRNA codon optimization
MitoSeqGen은 대규모 척추동물 미토콘드리아 데이터셋으로 학습된 새로운 제약 조건부 생성 트랜스포머로서, 독특한 미토콘드리아 유전 암호를 바탕으로 100% 단백질 정확성을 보장하는 동시에 자연적인 코돈 서열에 대한 우수한 유사성을 달래며 기존의 코돈 최적화 모델들을 능가합니다.
🧬 biology
Machine learning implementation for host-based infectious disease diagnostics
21개의 연구(2020–2025)를 대상으로 한 이 체계적 문헌고찰은 숙주 기반 감염병 진단을 위한 54개의 머신러닝 모델을 평가하였으며, 랜덤 포레스트와 신경망이 가장 흔한 알고리즘이지만 단일 모델이 보편적으로 최적인 것은 아니며, 향후 임상 적용을 위해서는 표준화된 보고, 외부 검증, 그리고 맥락 인지적 알고리즘 선택이 필요하다는 점을 밝혀냈다.
🧬 biology
DeepCNet: A multimodal deep learning model for predicting cell type-specific gene expression and promoter-enhancer interactions from single-cell multiome data
DeepCNet은 단일 세포 멀티옴 데이터를 활용하여 세포 유형 특이적 유전자 발현을 정확하게 예측하고 조절 프로모터-인핸서 상호작용을 추론함으로써, 전사 인자 유전자 조절 네트워크의 구축과 알츠하이머와 같은 질병에서의 조건 특이적 조절 변화 식별을 가능하게 하는 새로운 멀티모달 딥러닝 프레임워크이다.
🧬 biology
Language development and pro-inflammatory IL-6/IL-10 imbalance in SARS-CoV-2-exposed pregnancies
스페인의 팬데믹 출생 아동을 대상으로 한 이 연구는 태내 SARS-CoV-2 노출 자체가 18개월 시점의 언어 지연을 일률적으로 예측하지는 않지만, 노출된 임신 내에서의 염증 유발성 IL-6/IL-10 불균형이 특히 여아를 중심으로 어려운 동사와 발성 같은 특정 언어 영역에서의 낮은 수행도와 관련이 있다는 것을 발견했다.