Cigarette smoke induces colon cancer by regulating the gut microbiota and related metabolites
本研究表明,吸烟通过诱导肠道菌群失调、改变代谢产物并抑制包括CPT2在内的抑癌基因,从而促进结直肠癌的发生与发展。
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生物信息学宛如一座连接生物学与计算机科学的桥梁,利用强大的算法和数据分析技术,将海量的生命遗传信息转化为可理解的科学发现。这一领域不再依赖显微镜下的观察,而是通过代码挖掘基因组的秘密,帮助科学家理解疾病机制、追踪病毒变异并推动精准医疗的发展。
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以下为您呈现该领域最新发表的几项重要研究成果,带您探索生命数字化的最新进展。
本研究表明,吸烟通过诱导肠道菌群失调、改变代谢产物并抑制包括CPT2在内的抑癌基因,从而促进结直肠癌的发生与发展。
该研究通过网络算法探索已知致病基因的功能邻域,并结合全球视角分析基因与蛋白质家族的行为,提出了一种基因-疾病特异性评分方法,旨在通过优化基因优先级排序来提升罕见病的新诊断效率。
本文通过结合反向折叠、结构预测及局部挫折分析,发现蛋白质中某些进化保守的“挫折热点”即使不利于结构稳定性也无法被消除,并据此提出这些位点如同“建筑学上的拱肋(spandrels)”一般,是由物理约束产生并随后被进化利用于功能的。
本研究通过液相色谱-高分辨质谱(LC-HRMS)结合定制的R语言数据分析流程,实现了一种无需培养的策略,成功鉴定出三种海绵微生物组中包含Ferricrocin等59种潜在的铁载体分子。
本文通过研究关键 -分裂随机树(critical -splitting trees)中系统发育协方差矩阵的稀疏化特性,证明了 Haar 类距离在更符合真实生物演化特征的树结构下依然具有伪对角化能力,并结合统计显著性检验验证了该指标在识别微生物群落差异信号中的有效性。
本文提出了 CoPrimeEEG,这是一个结合互质亚采样理论与中国剩余定理(CRT)引导学习目标的深度学习框架,通过双分支卷积编码器实现低采样率 EEG 信号的高保真重建,并能同步预测时间效用掩码与频带功率特征。
本文介绍了一种名为 NPC(Neighborhood Product Co-localization)的新型空间转录组分析指标,它通过在剪枝后的空间邻域图中计算多标签比例乘积,能够高效且可解释地识别组织中的多细胞微环境共定位热点。