シングルセル多オミクスデータセットを使用したコピー数異常推論ツールのベンチマーク

一、研究背景及意义 腫瘍学およびゲノム研究分野において、染色体コピー数異常(Copy Number Alterations, CNAs)は癌の発生および進行を引き起こす主要な遺伝的変異タイプです。CNAsは腫瘍の異質性を決定するだけでなく、早期腫瘍検出、腫瘍サブクローン(subclone)進化解析、耐性機構の研究などにおいても重要な意義を持ちます。従来のコピー数変異検出方法は主に単一細胞DNAシーケンシング(scDNA-seq)に依存しており、分解能は高いものの、高コストやシーケンスカバレッジの低さに制約され、大規模・高スループットな実応用において広く利用するのは難しい現状です。 single-cell RNA sequencing(scRNA-seq)技術の普及とデータ蓄積が進むに伴い、s...

HSSPPI: 階層的および空間的シーケンシャルモデリングによるPPI予測

背景紹介:タンパク質間相互作用予測のボトルネックと機会の解明 タンパク質(Protein)は生命活動の中心分子として、遺伝子発現、RNA転写、DNA合成、免疫反応など、ほぼすべての生物学的プロセスや細胞機能に関与しています。タンパク質分子同士の相互作用(Protein-Protein Interactions, PPI)、および特定部位での相互作用(Protein-Protein Interaction Sites, PPIS)は、多様かつ精緻な生理活動を決定づけます。例えば、創薬、タンパク質機能アノテーション、疾患分子メカニズムの探究、グローバルなタンパク質間相互作用ネットワークの構築などは、すべて高品質なPPIおよびPPIS情報を基盤としています。 しかし、従来の生物学実験(X線結晶構造...

がんにおける神経浸潤の評価による新たな癌の特徴の解明

癌症は世界的に重大な公衆衛生上の課題であり、その発生および進展のメカニズムは極めて複雑です。長年にわたり、腫瘍微小環境(tumor microenvironment,TME)の免疫、炎症、血管新生などのプロセスが広く注目され、腫瘍の生物学的挙動の重要な決定要因と見なされてきました。近年、「がん神経科学(cancer neuroscience)」という新たな学際分野が誕生し、神経系が神経伝達物質や神経ペプチドなどによって腫瘍の発展を調節し、また神経-腫瘍細胞間の直接または間接的な相互作用を通じて、腫瘍の成長・転移・浸潤に影響することが明らかになってきました。「末梢神経浸潤(perineural invasion, PNI)」など神経関連現象が注目されているものの、腫瘍疾患における「神経浸潤」の...

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...

複雑な形態的特性の最適な表現型解析:一般的および希少な遺伝的変異の発見の強化

1. 学術的背景と研究動機 近年、ジェノタイプ–フェノタイプ(Genotype-Phenotype, G-P)関連解析は、複雑な形質の遺伝的基盤を解明するための中心的手法となっており、とくにヒトの顔面、四肢、骨格など多次元構造形質の研究分野で急速な発展を遂げている。従来、G-P解析は単純で事前に定めた人体解剖指標に依存するか、あるいは主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)などの教師なし次元削減技術を用いて、「主成分(principal components)」「特徴顔(eigen-shapes)」などのデータ駆動的な特徴を抽出していた。これらの手法は広く用いられているものの、必ずしも遺伝情報を豊富に含み、遺伝生物学的な関連性を持つ表現型軸を選び出せる...

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...