大規模人口バイオバンクの普及に伴い、全ゲノムシーケンシング（Whole Genome Sequencing, WGS）データは、人間の健康と疾患研究においてその潜在能力を大幅に向上させています。しかし、WGSデータの膨大な計算とストレージ要件は、特に資金不足の機関や発展途上国の研究者にとって大きな課題となっています。このような資源配分の不平等は、最先端の遺伝学研究の公平性を制限しています。この問題を解決するために、Manuel A. RivasとChristopher Changらは、WGS研究の計算時間とストレージ要件を大幅に削減する新しいアルゴリズムと回帰手法を開発し、特に稀な変異の処理に焦点を当てました。 論文の出典 この論文は、Manuel A. RivasとChristopher ...

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、...

単細胞RNAシーケンシング（single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）技術は、近年、生物学および医学研究において広く応用されています。この技術は、個々の細胞のトランスクリプトーム情報を明らかにし、科学者が細胞の異質性と複雑性をより深く理解するのに役立ちます。しかし、scRNA-seqデータには「ドロップアウトイベント」（dropout events）という普遍的な問題が存在します。これらのイベントにより、多くの遺伝子が単一細胞内でゼロ値として記録されます。これらのゼロ値は2つのカテゴリーに分類されます。1つは「生物学的ゼロ」（biological zeros）で、遺伝子がその細胞内で実際に発現していないことを示します。もう1つは「技術的ゼロ」（technic...

学術的背景 薬物-ターゲット相互作用（Drug-Target Interaction, DTI）の予測は、薬物発見における重要なプロセスであり、実験スクリーニングのコストと時間を大幅に削減することができます。しかし、深層学習技術がDTI予測の精度を向上させたにもかかわらず、既存の方法は依然として2つの大きな課題に直面しています：汎化能力の不足とサブポケットレベルの相互作用の無視です。まず、既存のモデルは未知のタンパク質やクロスドメイン設定において性能が著しく低下します。次に、現在の分子関係学習は、サブポケットレベルの相互作用をしばしば無視しており、これらの相互作用は結合部位の詳細を理解する上で重要です。これらの課題を解決するために、研究者はSP-DTIという新しいモデルを提案し、サブポケット...

サブスペース強化ハイパーグラフニューラルネットワークを用いた不安障害の識別とバイオマーカー検出研究 学術的背景 不安障害（Anxiety Disorders, ADs）は世界的に一般的なメンタルヘルスの問題であり、約7.3%の人口に影響を及ぼしています。不安障害の患者は通常、過度の恐怖、心配、および関連する行動異常を示し、これらの症状は患者の社会的機能と生活の質に深刻な影響を与え、家族や社会に大きな負担をかけます。不安障害は、全般性不安障害（Generalized Anxiety Disorder, GAD）、社交不安障害（Social Anxiety Disorder, SAD）、パニック障害（Panic Disorder, PD）、特定の恐怖症（Specific Phobia, SP）な...