135 편의 논문
시스템 생물학은 생명 현상을 단순한 부품의 나열이 아닌, 복잡한 상호작용을 하는 하나의 거대한 시스템으로 바라봅니다. 유전자, 단백질, 세포가 어떻게 조화를 이루며 생명을 만들어내는지 수학적이고 계산적인 방법으로 탐구하여, 의학과 생명공학의 새로운 지평을 열고 있습니다.
Gist.Science 는 생리학 및 분자생물학 분야의 선구적인 연구 자료인 bioRxiv 에 매일 업로드되는 시스템 생물학 관련 프리프린트를 모두 수집하여 정리합니다. 우리는 이 논문들을 전문 용어에 익숙하지 않은 분들을 위한 쉬운 요약과 연구자들에게 필요한 상세한 기술적 설명 두 가지 버전으로 제공하여, 누구나 최신 연구 동향을 쉽게 파악할 수 있도록 돕습니다.
아래에는 bioRxiv 에서 최신으로 올라온 시스템 생물학 분야의 논문 목록이 정리되어 있습니다.
이 논문은 자연어와 검색 증강 생성을 활용하여 게놈 규모 대사 모델링을 대중화함으로써, 계산 전문 지식이 없는 연구자들도 복잡한 시뮬레이션을 수행하고 바이오 생산을 위한 최적의 미생물 균주를 성공적으로 식별할 수 있게 해주는 에이전트 플랫폼인 ChatGEM을 소개한다.
이 연구는 모든 단일 고상(high state)의 동시적 안정성을 통해 다중 운명 세포 결정을 지원할 수 있는 이론적 능력을 갖춘, 완전히 단절된 구조 및 자기 활성화 또는 보편적 억제 구조를 포함한 특정 유전자 조절 네트워크 구조를 식별한다.
본 연구는 바소프레신 V2 수용체 신호 전달 모델에서 키노옴 전반의 CRISPR/Cas9 녹아웃 스크리닝을 활용하여 중요한 양성 및 음성 단백질 인산화효소 조절 인자를 식별하였으며, 이를 통해 PKA와 같은 기지(known)의 인자뿐만 아니라 세포 분화 및 CRTC 단백질 조절과 관련된 서로 다른 메커니즘을 통해 AQP2 발현을 조절하는 Dyrk1a 및 Stk11/LKB1과 같은 새로운 인자들을 밝혀냈다.
HetNetEX는 계산 비용이 많이 들고 해상도가 제한적인 순열 기반의 XSwap 방식을 이종 생물 의학 지식 그래프에서의 연결성 유의성을 효율적으로 계산하기 위한 정확한 분석적 추론 기법으로 대체하는 새로운 방법이다.
이 논문은 고차원 ABC-SMC에서 표준 정규 섭동 커널(Normal perturbation kernels)의 실패가 요약 통계량으로 인한 공분산 과대팽창과 차원에 따른 단계 크기 과집중의 결합에 의해 발생함을 입증하며, 차원에 관계없이 양의 수용률을 유지하고 사후 근사 정확도를 유의미하게 향상시키는 견고한 기본 대안으로서 코시 커널(Cauchy kernel)을 제안한다.
본 논문은 MitoCore 인간 대사 모델의 체계적으로 큐레이션되고 표준화된 업데이트를 제시하며, 이는 모델의 주석 품질과 단백질 제약 모델링과의 호환성을 크게 향상시켜 질병 관련 대사 예측의 정확도를 높이고 향후 자동 업데이트를 위한 프레임워크를 구축한다.
본 연구는 LUHMES 모델에서 멀티오믹스 프로파일링과 인핸서-프로모터 상호작용 매핑을 통합함으로써 인간 도파민 신경세포 분화를 주도하는 조절 네트워크를 규명하였으며, MYT1, ISL2, NHLH2와 같은 핵심 전사 인자를 중요한 성숙 주도 인자로, LCOR를 부정적 조절 인자로 식별하였다.
이 연구는 화학단백체학을 활용하여 식물과 남조류에서 새로운 ppGpp 결합 표적을 식별하였으며, 엽록체의 피리미딘 대사 억제 및 남조류의 글리코겐 합성 및 카르복시좀 응집 활성화와 같은 뚜xt한 조절 기전을 밝혀냄으로써 광합성 생물이 환경 스트레스에 적응하는 방식에 대한 우리의 이해를 확장한다.
이 논문은 체계적인 지식 재목적화(knowledge repurposing)를 가능하게 하고, 투자 결정을 위한 치료제 전이성 예측을 개선하며, 희귀 및 비희귀 질병의 비지도 클러스터링을 용이하게 하기 위해 유전 및 표현형 데이터로부터 생물학적 근거를 갖춘 질병 임베딩을 생성하는 표현 학습 프레임워크인 Dis2Vec을 소개한다.
이 종단적 혈장 단백질체 연구는 IL-33/ST2 축이 주도하고 자궁근육 수축 단백질로 귀결되는 재현 가능한 5개 단백질의 순차적 폭포 현상을 식별하며, 이는 자연적인 인간 분만 시작의 분자적 트리거 역할을 한다.