研究背景：网络推断新挑战 在现代分子生物学和系统生物学领域，对生物分子网络（如基因调控网络、蛋白质互作网络、信号传导网络等）的精准解析被视为理解细胞生命活动、疾病发病机制和药物作用机理的核心。然而，这些生物网络极为复杂，普遍存在节点众多、连接关系错综、非线性动态强烈以及实验测量噪音大的难题。作者们正是在这样的大背景下，选择聚焦于“模块响应分析（Modular Response Analysis, MRA）”方法。MRA是一类基于对系统节点施加扰动，并分析扰动响应以推断模块间相互作用的经典方法，尤其适用于节点可以灵活定义为“基因、蛋白质、代谢物或蛋白复合体等多尺度结构单元（模块）”的网络解析。 尽管MRA长期以来在中小规模网络解析、稳态扰动数据分析等方面被广泛应用，并见证了算法层面的多种优化，...

背景介绍：变量选择在机器学习回归模型中的重要性 近年来，机器学习在生物信息学与数据科学领域的广泛应用极大推动了预测建模的发展。随机森林（Random Forest, RF）回归作为常用的集成学习算法，因其能有效提升预测准确性和模型稳健性，成为建构连续型结局预测模型的重要工具。然而，面对高维数据，模型中的预测变量越多，并不一定意味着预测性能的提升，反而可能导致信息冗余、模型过拟合，或影响实际应用的便利性。因此，“变量选择（Variable Selection/Feature Selection/Feature Reduction）”成为极为关键的建模步骤。 变量选择不仅能够减少变量冗余、提升预测性能和模型泛化能力，还能降低后续数据收集及模型部署的成本，提高模型的解释性与应用效率。以往学者提出了...

学术背景与研究意义 近几十年来，治疗性蛋白（therapeutic proteins）由于其在医学领域的巨大潜力，成为生物制药行业的研究重点。治疗性蛋白药物以其高度的靶向性为优势，被认为对许多以往难以治疗的急性或慢性疾病（如某些自身免疫病、癌症等）提供了解决方案。从1880年代血清治疗的发现到1986年首个单克隆抗体药物muromonab-CD3的推出，治疗性蛋白市场持续扩大，预计将在2032年达到近474亿美元。然而，治疗性蛋白引发免疫反应（immunogenicity）这一问题却一直困扰着药物研发人员。免疫反应既可能带来有害副作用，也可能激活治疗机制，例如疫苗就是通过激发体内免疫应答以实现免疫保护。 在蛋白药物所引发免疫反应的分子机制中，MHC（major histocompatibil...

跨越蛋白结构预测新纪元的学术背景 蛋白质结构解析一直是分子生物学和生命科学领域的核心挑战之一。传统的实验方法如X射线晶体学、核磁共振（NMR）以及冷冻电子显微镜，虽然为蛋白质三维结构研究提供了坚实基础，但因样品制备复杂、时间成本高昂且对蛋白适用范围有限，难以广泛覆盖整个蛋白组蛋白质（proteome）。自2020年DeepMind开发的AlphaFold2（AF2）系统问世以来，蛋白质结构预测领域迎来了划时代的进展。AlphaFold2利用深度学习方法，使几乎所有已知蛋白质序列都能实现高质量结构预测，极大拓展了结构覆盖范围，对生物医学、基础生命科学甚至药物设计领域产生深远影响。 值得关注的是，AlphaFold2发布后，其预测结构数据库迅速建立并对外开放，学术界掀起了以AF2结构为基础的二次...

一、背景介绍：医学领域中的机器学习与可信度挑战 近年来，随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）和机器学习（Machine Learning, ML）技术的飞速发展，医疗健康领域发生了巨大变革。尤其是在体外仿真医学（in silico medicine）中，机器学习预测器已成为估算人体生理和病理中某些难以直接测量指标的重要工具，如疾病风险评估、治疗反应预测等。然而，随着机器学习越来越多地直接影响临床决策，对其预测结果的可信度（credibility）提出了前所未有的高标准。换言之，如何确保机器学习模型在医学实际应用中既准确又可靠，成为学界和产业界急需解决的核心科学问题。 与传统基于生物物理原理（biophysical models，亦称“第一性原理模型”）的预测...

学术背景 钙钛矿材料因其在太阳能电池和其他电子器件中的广泛应用而备受关注。其光学性质（如带隙和晶格振动）可以通过调整化学组成来灵活调控。尽管从钙钛矿结构预测光学性质的研究已经较为成熟，但如何从光学数据反向预测化学组成却一直是一个难题。这一问题的解决对于加速钙钛矿材料的开发和生产具有重要意义，尤其是在大规模工业生产中，快速筛选和验证新材料的化学组成将极大地提高生产效率。 为了应对这一挑战，研究者们提出了一种结合高通量合成、高分辨率光谱技术和机器学习（特别是人工神经网络，ANN）的创新方法。通过这种方法，他们不仅能够高效合成多种化学组成的钙钛矿材料，还能够通过光学数据准确预测其化学组成。这一研究为钙钛矿材料的快速筛选和优化提供了新的工具。 论文来源 该研究由来自Michigan State Un...