Barcoding biology: Chemotype predicts variation in genotype, physiology, and stress response
이 논문은 초파리를 대상으로 FTIR 분광법과 머신러닝을 결합하여 생물의 화학적 상태 (케모타입) 가 유전형, 표현형 및 환경적 교란에 대한 반응 변이를 예측하는 통합적 지표로 활용될 수 있음을 입증했습니다.
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systems biology
104 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.
Cross-Species Translation Enhances the Use of Mouse Models for Translatability and Drug Discovery in Late-Onset Alzheimer's Disease
이 연구는 TransComp-R 이라는 교차 종 번역 프레임워크를 활용하여 알츠하이머병의 후기 발병 특성을 예측하는 유전자 발현 특징을 규명하고, 이를 통해 수보렉산트 (suvorexant) 와 같은 수면 - 각성 주기 조절 약물이 인체에서 타우 단백질 인산화를 감소시킨다는 것을 확인함으로써 쥐 모델을 통한 신약 개발의 효용성을 입증했습니다.
Integrating metagenome-scale metabolic modelling and metabolomics to identify biochemical interactions in Microcystis phycospheres
이 연구는 메타게놈 기반 대사 모델링과 대사체학을 결합하여 Microcystis 의 식물권 (phycosphere) 내에서 미생물군집과 남조류 간의 기능적 분리와 대사적 상호작용을 규명함으로써, 유해 남조류 대발생의 생태학적 메커니즘을 심층적으로 이해하는 데 기여했습니다.
FASTERCC: Accelerating Flux Consistency Testing and Context-Specific Reconstruction for Large-Scale Metabolic Network Models
이 논문은 대규모 대사 네트워크 모델의 규모 증가에 따른 계산 효율성 문제를 해결하기 위해, 구조적 정보를 활용하여 죽은 끝 (dead-ends) 제거 및 반응 방향성 보정 등의 최적화를 통해 기존 FASTCC 대비 20 배 이상 속도를 향상시킨 FASTERCC 알고리즘을 제안합니다.
A Computational Model of Tumor Interactions with Bone-Resident Cells Predicts Tumor-Type-Specific Responses to Perturbations
이 연구는 수학적 모델을 통해 골 미세환경에 적응된 종양과 비적응 종양이 골분해 인자 (TGF-β) 에 대한 의존도와 골 파괴 메커니즘에서 차이를 보이며, 특히 골분해 억제제가 적응된 종양의 성장을 제한하는 데 한계가 있음을 규명함으로써 종양 유형별 맞춤형 치료 전략의 중요성을 제시합니다.
New perspectives in assessing environmental risks for birds: a simple TKTD framework to link growth and reproduction energy budget to chemical stress
이 논문은 실험실 데이터를 현실적인 노출 시나리오로 확장하여 조류의 생장과 번식에 미치는 농약 및 화학물질 혼합물의 영향을 예측할 수 있도록, 에너지 예산과 독성동역학 원리를 통합한 새로운 BIRDkiss 모델링 프레임워크를 제안하고 있습니다.
Canonical Analysis of Fluorescent Timer-Anchored Transcriptomes Resolves Joint Temporal and Developmental Progression
이 논문은 발현 신호의 역사와 단일 세포 RNA 시퀀싱을 통합하여 발현적 시간적 진행과 발달 단계를 동시에 매핑하는 'mCanonicalTockySeq' 프레임워크를 제안하고, 이를 통해 생쥐와 인간 간의 비교 분석을 가능하게 하는 실험적으로 앵커링된 시간 참조 시스템을 확립했습니다.
MICA: Model-Informed Change-point Analysis
이 논문은 시계열 데이터의 구조적 변화를 탐지하기 위해 기존 통계적 방법 대신 동적 모델의 매개변수 변화를 식별하는 새로운 알고리즘 MICA 를 제안하며, 이진 분할과 유전 알고리즘을 결합하여 모델 시뮬레이션과 관측 데이터 간의 불일치를 최소화하는 방식으로 다양한 실제 응용 분야에서 효과성을 입증했습니다.
GeNETop: Context-Specific Genome-Scale Constrained Models Using Network Topology, Flux Variability, and Transcriptomics
이 논문은 정적 상태에 국한된 기존 방법의 한계를 극복하고, 네트워크 토폴로지, 플럭스 변동성 분석 (FVA), 전사체 데이터를 통합하여 동적 FBA 와 호환되는 맥락 특이적 게놈 규모 대사 모델을 구축하는 새로운 방법론인 'GeNETop'을 제안하고 효모 발효 사례를 통해 그 유효성을 입증합니다.
Interpretable machine learning meets systems biology to decode genotype-phenotype maps
이 논문은 해석 가능한 머신러닝과 시스템 생물학을 결합하여 연관 불평형의 한계를 극복하고, 효모의 유전자형 - 표현형 관계를 해독하며 새로운 생물학적 통찰력을 도출하는 새로운 프레임워크를 제시합니다.