Informing agent-based models with spatial data using convolutional autoencoders
该研究提出了一种利用卷积自编码器将实验成像数据映射至共享潜在空间以优化基于代理模型(ABM)参数的框架,成功实现了跨多种模态(从合成数据到组织病理学图像)的肿瘤空间特征复现与机制解析。
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系统生物学不再将生命视为孤立零件的堆砌,而是试图理解细胞内无数分子如何像交响乐般协同运作。这一领域通过整合海量数据,揭示基因、蛋白质与环境之间复杂的互动网络,让我们从整体视角去解读生命的奥秘,而非仅仅关注单一环节。
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该研究提出了一种利用卷积自编码器将实验成像数据映射至共享潜在空间以优化基于代理模型(ABM)参数的框架,成功实现了跨多种模态(从合成数据到组织病理学图像)的肿瘤空间特征复现与机制解析。
该研究利用交联质谱与 AlphaFold 辅助的整合建模平台,成功解析了 HDAC1/2 在 NuRD、SIN3 和 CoREST 复合物中的组装机制,揭示了 HDAC1 C 端内在无序区在复合物中折叠成α螺旋的结构特征,并构建了包含多个无序区的完整 NuRD 亚复合物结构模型。
该研究利用空间转录组学揭示了人甲状腺上皮细胞异质性并非主要由激素合成差异主导,而是由“活跃激素分泌”与“损伤响应”两种相互拮抗的转录程序构成的应力 - 功能权衡所组织,这一发现为理解重复解剖单元组织的异质性提供了通用框架。
该研究利用 NHANES 数据证实,基于稀疏生物标志物面板的生物学年龄评估在预测死亡率和疾病方面优于实际年龄,但揭示了显著的性别差异:男性因生理网络敏感性更高而更适合作为抗衰老临床试验的初始队列,而女性因生理网络鲁棒性更强导致信号分散,亟需开发独立的女性特异性生物标志物面板以解决这一测量瓶颈。
本文首次建立了基于乒乓机制且热力学一致的线粒体二羧酸载体 SLC25A10 数学模型,通过贝叶斯推断校准参数,揭示了该载体在基质体积变化及琥珀酸脱氢酶缺陷等病理条件下的转运动力学及其对代谢稳态的调控作用。
该研究通过扩展现有已发表模型,构建了一个包含 1100 个合成问题的数据集,旨在为系统生物学中动态建模算法的评估提供多样化且逼真的基准资源。
该研究通过整合高通量形态学分析、磷酸化蛋白组学及系统建模,揭示了神经调节蛋白 -1 通过 PI3K 和 p38 两条独立信号通路分别调控心肌细胞面积与形态(特别是细胞伸长)的分子机制,为心脏肥大重塑的差异化治疗提供了新见解。
该研究利用瑞典法医毒理学常规收集的高分辨率质谱数据,结合机器学习模型,成功实现了对法医案例中酮症酸中毒死亡的高精度检测与亚型分类。
本文提出了 GRNFormer,一种基于图 Transformer 的通用框架,它无需细胞类型注释或先验调控信息,即可从单细胞或批量转录组数据中准确推断跨物种、跨细胞类型的基因调控网络,并在基准测试中显著优于现有方法。
这项研究通过大规模血浆蛋白质组学、代谢组学和全血转录组学分析,揭示了人类在急性耐力运动和抗阻运动后 24 小时内血液分子层面的动态变化,阐明了两种运动模式在免疫反应、脂质代谢及组织修复等通路上的共性与差异。