植物ゲノムの種間モデリングにおけるマイルストーン：PlantCaduceus DNA言語モデルの創出と画期的応用 1. 学術的背景と研究動機 過去20年間、ハイスループットシーケンシング技術の急速な発展とともに、1000種を超える植物ゲノムが公開されており、今後もこの数は急増し続けると予想されています。しかし、これら膨大なゲノムの機能要素注釈、それらの転写と翻訳レベルにおける発現調節の理解、さらに異なる遺伝変異が個体の適応性や形質に及ぼす影響の解析は、植物ゲノム学および作物改良分野で解決が求められる「ボトルネック」課題です。 動物やヒトと比較して、植物ゲノムはより複雑な構造を持ち、ゲノムサイズは巨大で、反復配列の割合が非常に高く、種間多様性が極めて大きいだけでなく、同属・同種内部でも著しいバ...

シミュレーションベース推論による単分子構造認識の加速 ――《amortized template matching of molecular conformations from cryoelectron microscopy images using simulation-based inference》研究ニュースレポート 研究背景と意義 分子生物学や構造生物学の分野において、生体高分子がどのように異なる構造（コンフォメーション）へと転換してその機能を発揮するかを理解することは、生命現象のメカニズムを解明する核心的な目標です。よく知られているように、タンパク質や核酸などの生体高分子は高度な柔軟性を持ち、細胞内で様々な構造間を絶えず再編成しています。そして、これら異なるコンフォメーションは...

学術的背景 シーケンシング技術の急速な進展により、科学者たちは大量のタンパク質配列データを取得できるようになり、その中には多くの酵素配列も含まれています。しかし、京都遺伝子とゲノム百科事典（KEGG）やBRENDAのような大規模な酵素データベースが構築されているにもかかわらず、多くの酵素の配列情報は依然として欠落しています。これらの配列情報が欠如している酵素は「オーファン酵素」（orphan enzymes）と呼ばれています。オーファン酵素の存在は、配列類似性に基づく機能アノテーションを著しく妨げ、配列と酵素反応の間の関係を理解する上で大きな空白を生んでいます。 オーファン酵素の問題は、配列情報の欠如に限らず、生物学的プロセスの理解にも影響を及ぼしています。例えば、ヒト腸内細菌叢における多く...

学術背景 有機化合物による環境汚染の脅威が深刻化する中、異なる水生生物が有機化合物に対して示す毒性反応を研究することが極めて重要となっています。これらの研究は、汚染物質が水生生態系全体に及ぼす潜在的な生態学的影響を評価するだけでなく、環境保護に重要な科学的根拠を提供します。従来の実験方法は一定のデータを提供できますが、コストが高く、時間がかかる上に、大規模な化学物質の毒性評価には対応しにくいという課題があります。深層学習技術の急速な発展により、水生毒性の予測においてより高い精度、高速なデータ処理能力、そして優れた汎化能力が示されています。しかし、既存の手法は高次元の特徴データを扱う際に限界があり、特に分子の複雑な構造や相互作用を捉える点で課題を抱えています。したがって、複数の水生生物の毒性を...

人工知能と地上レーザースキャン点群データを用いた森林モニタリング：学術報告 学術的背景 地球規模の気候変動と森林資源管理の重要性が高まる中、精密林業（Precision Forestry）は現代の森林管理において重要な方向性となっています。精密林業は、高精度の森林データの収集と分析に依存しており、地上レーザースキャン（Terrestrial LiDAR, TLS）やモバイルレーザースキャン（Mobile LiDAR, MLS）技術の進歩により、森林モニタリングにこれまでにない詳細なデータが提供されるようになりました。しかし、これらの高密度な3次元点群データを処理することは依然として大きな課題であり、特に個々の木の分割、樹種分類、森林構造の分析などのタスクにおいて困難が生じています。 従来の手...

深層学習を活用したタンパク質設計：条件付き拡散モデルによる機能的タンパク質配列の生成 タンパク質は生命科学研究および応用の中心的要素であり、その多様性と機能の複雑性は科学者に無限の可能性を提供します。深層学習技術の発展により、タンパク質設計は新たな高みに到達しつつあります。上海交通大学やケンブリッジ大学など複数の機関の科学者が共同で発表した研究「A conditional protein diffusion model generates artificial programmable endonuclease sequences with enhanced activity」は、「条件付きタンパク質拡散モデル」（Conditional Protein Diffusion Model、CPD...

タンパク質構造予測：課題、進歩、および研究パラダイムの変化 タンパク質構造予測は、生化学、医学、物理学、数学、コンピューターサイエンスなど多分野の研究者を引きつける重要な学際的研究課題です。研究者たちは同じ構造予測問題を解決するために様々な研究パラダイムを採用しています：生化学者と物理学者はタンパク質フォールディングの原理を解明しようとしています；数学者、特に統計学者は通常、与えられた目的配列のタンパク質構造の確率分布を仮定することから始め、最も可能性の高い構造を見つけます；一方、コンピューターサイエンティストはタンパク質構造予測を最適化問題として捉え、最低エネルギーを持つ構造コンフォメーションを見つけるか、予測構造と天然構造の間の差異を最小化しようとします。最近では、深層学習もタンパク質構...

世界的に見て、悪性脳腫瘍の中で最も一般的で致命的なのは膠芽腫（Glioblastoma, GBM）です。近年、機械学習技術を通じて術前の単一モダリティまたは多モダリティの画像表現型に基づいてGBM患者の総生存時間（Overall Survival, OS）を予測しようとする研究が続けられています。これらの機械学習方法は予測において一定の進展を遂げましたが、多くの研究では放射線学に基づくOS予測方法に含まれる腫瘍の遺伝子型情報を考慮しておらず、この情報は予後に強い指示作用を持っています。この問題を解決するために、Tang Zhenyu、Xu Yuyun、Jin Lei などの研究者が2020年6月に《IEEE Transactions on Medical Imaging》に「Deep Lea...

ディープラーニングモデルが意味飽和メカニズムを解明 意味飽和（semantic satiation）は、ある単語やフレーズが何度も繰り返されることでその意味が失われる現象であり、よく知られた心理学的現象です。しかし、このメカニズムを引き起こす微視的な神経計算の原理は依然として未知です。本稿では、連続結合ニューラルネットワーク（continuous coupled neural network, CCNN）を使用してディープラーニングモデルを構築し、意味飽和のメカニズムを研究し、ニューロンの成分でこのプロセスを正確に記述します。研究結果は、中観的な視点から見ると、意味飽和は自下から上へのプロセスである可能性があり、既存のマクロな心理学研究が意味飽和を自上から下へのプロセスと見なしているのとは異...

AutoAlign：大規模言語モデルによる全自動・効率的な知識グラフのアライメント方法 知識グラフ（Knowledge Graph、KG）は、質問応答システム、対話システム、推薦システムなど多くの分野で広く利用されています。しかし、異なる知識グラフには、同一の現実のエンティティが異なる形で保存される問題があるため、知識の共有と情報の補完が非常に困難です。特に実際のアプリケーションでは、これらの知識グラフの統合が中心的な課題となります。これにはエンティティアライメント（Entity Alignment）が関与しており、異なる知識グラフで同じエンティティを表すエンティティを識別することになります。しかし、既存の方法は通常手作業の種子アライメント（Seed Alignments）が必要で、その取得...