プロテオミクス研究において、質量分析（Mass Spectrometry, MS）はタンパク質の豊度や構造変化を分析するために広く使用されています。しかし、タンパク質の定量分析には重要な課題があります。多くのタンパク質が同じペプチド（shared peptides）を共有しているため、これらのペプチドが複数のタンパク質配列に現れることがあります。従来の方法は通常、ユニークペプチド（unique peptides）のみに依存してタンパク質を定量しており、共有ペプチドの情報を無視しているため、定量結果に偏りや不正確さが生じる可能性があります。特に、タンパク質アイソフォーム（protein isoforms）や翻訳後修飾（post-translational modifications, PTMs...

背景紹介 タンパク質の翻訳後修飾（Post-Translational Modifications, PTMs）は、遺伝子転写、DNA修復、タンパク質相互作用などの細胞活動を調節する重要なメカニズムです。その中でも、システイン（Cysteine）は希少なアミノ酸であり、そのチオール基（Thiol Group）を介して多様なPTMsに関与し、特に酸化還元平衡やシグナル伝達プロセスにおいて重要な役割を果たしています。S-スルフヒドル化（S-Sulfhydration）は重要なPTMの一つであり、心血管疾患や神経疾患の発症と進行に密接に関連しています。しかし、S-スルフヒドル化の具体的なメカニズムは未解明であり、特にその部位の識別において大きな課題が残されています。 従来のS-スルフヒドル化部位の...

単一細胞トランスクリプトームシーケンシング（single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）技術の登場により、細胞の発生と分化過程における遺伝子発現のダイナミクスをこれまでにない解像度で研究することが可能になりました。しかし、生物学的プロセスの複雑さから、異なる条件下での細胞発生軌跡はしばしば非対称であり、データの統合と比較に課題をもたらしています。既存の方法は通常、異なる条件下のサンプルを統合してからクラスタリング分析を行ったり、共有される軌跡を推測したりすることを前提としていますが、これらの方法は非対称な軌跡を扱う際に効果的ではなく、重要な差異発現遺伝子（differentially expressed genes, DEGs）を見逃す可能性があります。 この...

背景紹介 近年、環状RNA（circRNA）は新たな非コードRNA分子として、疾患の発生、進行、治療において重要な役割を果たしています。circRNAは独特の環状構造を持ち、ヌクレアーゼによる分解を受けにくいため、潜在的なバイオマーカーや治療標的として注目されています。しかし、実験的手法を用いてcircRNAと疾患の関連を研究するには時間とコストがかかり、関連研究の進展を妨げています。この問題を解決するため、研究者たちはバイオインフォマティクス手法を用いてcircRNAと疾患の関連を予測する計算モデルの開発に取り組んでおり、実験研究の指針を提供しています。 多視点学習手法はcircRNAと疾患の関連予測に広く用いられていますが、既存の手法は異なる視点間の潜在的な情報を十分に活用できておらず、...

学術的背景 COVID-19のパンデミックは、世界中の公衆衛生システムに大きな影響を与えました。現在では状況が落ち着きつつありますが、その複雑な免疫病理学的メカニズム、長期にわたる後遺症（「長いCOVID」など）、そして将来発生する可能性のある類似の脅威に対する研究が依然として進められています。特に重症のCOVID-19患者は、「サイトカインストーム」、急性呼吸窮迫症候群（ARDS）、多臓器不全などの深刻な症状を伴うことが多く、より正確な予測モデルとバイオマーカーが臨床判断をサポートするために必要とされています。 従来の機械学習（ML）や深層学習（DL）モデルは、ハイスループットオミクスデータの分析において優れた性能を発揮しますが、生物学的に解釈可能な結果を提供することが難しく、翻訳後修飾な...