MAEST: グラフマスクオートエンコーダーを用いた空間トランスクリプトミクスにおける正確な空間領域検出

空間トランスクリプトミクス――組織空間ヘテロジニティ解析の最前線技術 空間トランスクリプトミクス(Spatial Transcriptomics, ST)は、近年急速に発展しているシーケンシング技術であり、その核心は組織スライスレベルで遺伝子発現と空間位置情報の両方を同時に取得できる点にあります。これにより、多細胞生物組織の空間構造、機能分区、および疾患マイクロ環境の解明に前例のないデータ基盤を提供します。10x Visium、Slide-seq、Stereo-seq、seqFISH、MERFISHといったプラットフォーム技術の進展に伴い、科学者たちは高解像度で空間的にトラッキング可能な大規模遺伝子発現データを取得でき、発生生物学、神経科学、腫瘍生物学などの分野の発展に大きく寄与しています。...

TopoQA: トポロジカルディープラーニングに基づくタンパク質複合体構造インターフェース品質評価アプローチ

学術的背景 タンパク質複合体の三次元構造解析は、現代の構造生物学、分子機構の研究、創薬、さらに人工タンパク質設計など多岐にわたる分野の核心的な課題である。タンパク質の機能はしばしばその構造によって決定されるが、多くの生物学的プロセスはタンパク質間の複雑な相互作用に関与している。従来の実験的手法(X線結晶構造解析、クライオ電子顕微鏡、NMRなど)はタンパク質の三次元構造を決定できるが、時間とコストがかかり、高スループットまたは大規模研究には不向きである。近年、データ駆動型のタンパク質構造予測手法(AlphaFold, RoseTTAFold等)が革命的な成果を挙げ、特に単体タンパク質モデルの精度は実験構造に匹敵するまでになった。しかし、タンパク質複合体の構造予測精度は単体ほど高くなく、とくに多...

Granger因果リカレントオートエンコーダーによる時系列単細胞RNAシーケンスデータからの遺伝子制御ネットワークの推論

1. 学術的背景と研究動機 近年、シングルセルRNAシーケンシング(single-cell RNA sequencing、scRNA-seq)は、生命科学および医学研究分野における画期的な技術の一つとなっており、研究者は細胞単位で多くの細胞間の転写レベルの微妙な差異を捉えることが可能となっています。この技術は細胞生物学を大いに豊かにし、細胞分化、発生、疾患発症メカニズムの理解に重大な意義を持ちます。scRNA-seqデータに基づき、遺伝子調節ネットワーク(gene regulatory networks, GRNs)を推定し、転写因子と標的遺伝子間の複雑な調節関係を明らかにすることは、現在のバイオインフォマティクスやシステムバイオロジーの中でも鍵となる課題です。 しかし、scRNA-seqデ...

因果プロンプト大規模言語モデルとオミクスデータ駆動型因果推論を統合したがん遺伝子の同定

癌遺伝子の正確な特定は、がん基礎研究および精密医療分野における核心的課題です。最近、吉林大学と浙江理工大学の研究チームは、『Briefings in Bioinformatics』誌に「Cancer gene identification through integrating causal prompting large language model with omics data–driven causal inference」というタイトルの独創的な研究論文を発表しました。本記事では、同論文の研究背景、学術的イノベーション、方法論的フロー、研究成果およびその深遠な意義を網羅的に整理します。 一、学術研究の背景 1. マルチオミクス癌遺伝子特定の必要性 がんは、世界的に死因トップの疾患の...

Cox-SAGE:解釈可能なグラフニューラルネットワークを用いたCox比例ハザードモデルの強化とがん予後への応用

一、研究背景と学問的最前線 がん予後解析は、医学分野の中核的な研究テーマであり続けています。近年、ハイスループットシーケンシング技術(high-throughput sequencing technologies)が広く応用されたことで、科学者たちはがん患者の分子バイオマーカー(biomarker)や臨床的特徴をより深く探求できるようになりました。これにより、臨床医は患者の生存リスクをより正確に評価し、個別化された治療戦略を立てることが可能になりました。伝統的なCox比例ハザードモデル(Cox proportional hazards model)は、生存解析の古典的ツールとしてその優れた統計的基盤と適応性の高さから、がん予後研究で広く利用されています。 しかし、深層学習(Deep Lear...

モジュール応答分析のテストと限界の克服

研究背景:ネットワーク推定の新たな挑戦 現代の分子生物学およびシステム生物学の分野において、生体分子ネットワーク(遺伝子制御ネットワーク、タンパク質相互作用ネットワーク、シグナル伝達ネットワークなど)の高精度な解析は、細胞の生命活動、疾患発症機構、薬剤作用機序の理解にとって中核的な位置を占めています。しかし、これらの生体ネットワークは極めて複雑であり、ノードが多数、結合関係が錯綜し、強い非線形ダイナミクスや実験測定ノイズが多いという課題が普遍的に存在します。著者らはこうした背景の下、「モジュラー応答解析(Modular Response Analysis, MRA)」に着目しました。MRAは、系のノードに摂動を加え、その応答を解析してモジュール間の相互作用を推定する古典的手法であり、“遺伝子...