学术背景 冷冻电子显微镜（Cryo-EM）是解析大分子（如蛋白质）结构的重要实验技术。然而，Cryo-EM的有效性常常受到实验条件（如低对比度和构象异质性）导致的噪声和密度值缺失的制约。尽管现有的全局和局部图像锐化技术被广泛用于改善Cryo-EM密度图，但在高效提升其质量以构建更精确的蛋白质结构方面仍面临挑战。为了解决这一问题，研究人员开发了CryoTen，一种基于3D UNETR++风格Transformer的模型，旨在有效增强Cryo-EM密度图的质量。 论文来源 这篇论文由Joel Selvaraj、Liguo Wang和Jianlin Cheng共同撰写。Joel Selvaraj和Jianlin Cheng来自美国密苏里大学电气工程与计算机科学系，而Liguo Wang则来自布鲁克...

研究背景 基因调控网络（Gene Regulatory Networks, GRNs）是理解细胞内复杂生物过程的关键工具。它揭示了转录因子（Transcription Factors, TFs）与靶基因之间的相互作用，从而控制基因的转录过程，进而调控细胞行为。随着单细胞RNA测序（single-cell RNA-sequencing, scRNA-seq）技术的发展，研究者能够在单细胞分辨率下获取基因表达数据，这为GRNs的推断提供了前所未有的机会。然而，scRNA-seq数据的稀疏性和高变异性为GRNs的推断带来了巨大挑战。 现有的GRN推断方法主要分为两类：基于相关性或互信息的无监督学习方法，以及基于机器学习的监督学习方法。尽管这些方法在某些情况下表现出色，但它们往往依赖于成对基因的相关...

在蛋白质组学研究中，质谱技术（Mass Spectrometry, MS）被广泛用于分析蛋白质的丰度和结构变化。然而，蛋白质的定量分析面临一个关键挑战：许多蛋白质共享相同的肽段（shared peptides），即这些肽段在多个蛋白质的序列中出现。传统的方法通常仅依赖于唯一肽段（unique peptides）进行蛋白质定量，忽略了共享肽段的信息，这可能导致定量结果的偏差或不准确。特别是在研究蛋白质异构体（protein isoforms）或翻译后修饰（post-translational modifications, PTMs）时，共享肽段的存在使得定量分析更加复杂。 为了解决这一问题，研究者们提出了一种新的统计方法，旨在利用共享肽段的定量信息，更准确地估计蛋白质的丰度和PTMs的位点占有...

单细胞转录组测序（single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）技术的出现，为研究细胞发育和分化过程中的基因表达动态提供了前所未有的分辨率。然而，由于生物过程的复杂性，不同条件下的细胞发育轨迹往往是不对称的，这给数据的整合和比较带来了挑战。现有的方法通常依赖于将不同条件下的样本整合后再进行聚类分析或推断共享轨迹，但这些方法在处理不对称轨迹时往往效果不佳，可能会掩盖关键的差异表达基因（differentially expressed genes, DEGs）。 为了解决这一问题，研究人员开发了一种新的方法——Trajectory Alignment of Gene Expression Dynamics (Tragedy)。Tragedy方法能够在不进行数据集整合...

单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术能够以单细胞分辨率进行高通量转录组分析，极大地推动了细胞生物学的研究。然而，scRNA-seq技术的一个显著局限性是，它需要将组织解离，导致细胞在组织中的原始空间位置信息丢失。空间转录组学（Spatial Transcriptomics, ST）技术能够提供精确的空间基因表达图谱，但其在基因检测数量、成本以及细胞类型注释的精细度方面存在限制。因此，如何在scRNA-seq数据中恢复空间信息，成为了当前研究的一个重要挑战。 为了解决这一问题，研究人员提出了通过细胞对应学习（cell correspondence learning）在scRNA-seq和ST数据之间传递知识的方法，从而恢复scRNA-seq数据中的空间信息。然而，现有的方法在建模局部和全...