背景介绍 近年来，环状RNA（circRNA）作为一种新型的非编码RNA分子，在疾病的发生、发展和治疗中扮演着重要角色。circRNA具有独特的环状结构，不易被核酸酶降解，因此被认为是潜在的生物标志物和治疗靶点。然而，通过实验方法研究circRNA与疾病的关联不仅耗时且成本高昂，这限制了相关研究的进展。为了解决这一问题，研究人员开始开发计算模型，通过生物信息学方法预测circRNA与疾病的关联，从而为实验研究提供指导。 尽管多视图学习方法在预测circRNA与疾病关联方面得到了广泛应用，但现有方法往往未能充分利用不同视图之间的潜在信息，且忽略了不同视图对预测结果的重要性差异。因此，哈尔滨工业大学和电子科技大学的团队提出了一种结合共享单元和多通道注意力机制的新方法，名为MSMCDA（Multi...
单细胞RNA测序（single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）技术近年来在生物学和医学研究中得到了广泛应用，它能够揭示单个细胞的转录组信息，从而帮助科学家更好地理解细胞的异质性和复杂性。然而，scRNA-seq数据中存在一个普遍的问题，即“dropout事件”（dropout events）。这些事件导致许多基因在单个细胞中的表达值被记录为零，而这些零值可能分为两类：一类是“生物零”（biological zeros），表示基因在该细胞中确实没有表达；另一类是“技术零”（technical zeros），由于测序技术的限制导致基因表达未被检测到。这种数据稀疏性严重影响了后续分析的准确性和有效性，例如细胞聚类和轨迹推断。 为了解决这一问题，研究人员开发了多种插补...
学术背景 COVID-19大流行对全球公共卫生系统造成了巨大冲击，尽管目前疫情已有所缓解，但其复杂的免疫病理机制、长期后遗症（如“长新冠”）以及未来可能出现的类似威胁，仍然推动着相关研究的深入。特别是重症COVID-19患者，常伴随“细胞因子风暴”、急性呼吸窘迫综合征（ARDS）、多器官衰竭等严重症状，亟需更精准的预测模型和生物标志物来指导临床决策。 传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）模型在高通量组学数据分析中表现出色，但往往缺乏生物可解释性，难以揭示非线性蛋白质动态（如翻译后修饰）和复杂的信号通路调控机制。为了解决这一问题，作者开发了APNet（Activity PASNet），一种结合了差异活性分析和生物信息驱动的稀疏深度学习模型，旨在通过可解释的预测发现COVID-19重症的驱动...
学术背景 药物-靶点相互作用（Drug-Target Interaction, DTI）预测是药物发现中的关键环节，能够显著降低实验筛选的成本和时间。然而，尽管深度学习技术已经提升了DTI预测的准确性，现有方法仍面临两大挑战：泛化能力不足和亚口袋级相互作用的忽视。首先，现有模型在未见过的蛋白质和跨域设置下性能显著下降；其次，当前的分子关系学习往往忽略了亚口袋级别的相互作用，而这些相互作用对于理解结合位点的细节至关重要。为了解决这些问题，研究人员提出了一种名为SP-DTI的新型模型，通过引入亚口袋分析和预训练语言模型，提升了DTI预测的准确性和泛化能力。 论文来源 这篇论文由Sizhe Liu、Yuchen Liu、Haofeng Xu、Jun Xia和Stan Z. Li共同撰写。他们分别来...
学术背景 胶质母细胞瘤（Glioblastoma, GBM）是最具侵袭性和异质性的中枢神经系统肿瘤之一，预后极差。尽管近年来抗血管生成治疗和免疫治疗等新型疗法不断涌现，GBM患者的生存期仍然非常有限。GBM细胞具有独特的代谢特征，尤其是在葡萄糖和谷氨酰胺的利用方面。葡萄糖代谢在GBM中已被广泛研究，而谷氨酰胺代谢的作用则相对较少被关注。谷氨酰胺不仅是癌细胞生长的重要营养物质，还参与核酸和脂肪酸的合成。然而，谷氨酰胺代谢在GBM信号传导和代谢重编程中的作用仍不明确。 本研究旨在探索谷氨酰胺代谢在GBM中的新机制，特别是通过谷氨酸脱氢酶1（Glutamate Dehydrogenase 1, GDH1）催化的谷氨酰胺分解代谢如何反馈激活表皮生长因子受体（Epidermal Growth Fact...
背景介绍 胶质母细胞瘤（Glioblastoma, GBM）是最具侵袭性的脑癌之一，患者的中位生存期仅为约15个月。尽管目前采用了手术、化疗和放疗等多种治疗手段，GBM患者的总体生存率在过去几十年中并未显著改善。近年来，研究发现GBM起始细胞（GBM-initiating cells, GICs）在肿瘤的发生、发展以及对放疗和化疗的抵抗中起着关键作用。这些细胞不仅具有强大的致瘤能力，还能抵抗常规的癌症治疗手段。因此，深入研究GICs的特性并开发针对这些细胞的新型治疗方法成为了GBM研究的重要方向。 在此背景下，研究团队先前发现了一种名为上皮V样抗原1（Epithelial V-like antigen 1, EVA1）的膜蛋白，该蛋白在GICs中特异性表达，并可能成为治疗GBM的新靶点。为了...
胶质母细胞瘤患者血管毒性的临床与遗传标志物研究：NRG Oncology RTOG-0825的启示 学术背景 胶质母细胞瘤（Glioblastoma, GBM）是一种高度侵袭性的脑癌，占恶性原发性脑肿瘤的近80%。尽管标准治疗包括手术切除、放疗和化疗，但患者的生存期仍然较短，中位生存期仅为12-15个月。治疗过程中，血管毒性（如血栓形成和高血压）是常见的副作用，可能导致治疗中断或死亡。特别是，血栓形成与GBM患者的生存率下降相关，而高血压则与较长的无进展生存期和总生存期相关。因此，识别这些血管毒性的风险因素对于改善临床决策和治疗效果至关重要。 本研究旨在通过临床和遗传标志物，探索GBM患者在治疗期间发生血栓形成和高血压的风险因素，并评估这些标志物在预测血管毒性中的作用。 论文来源 本研究由J...
基于子空间增强超图神经网络的焦虑障碍识别与生物标志物检测研究 学术背景 焦虑障碍（Anxiety Disorders, ADs）是全球范围内常见的心理健康问题，影响约7.3%的人口。焦虑障碍患者通常表现出过度的恐惧、担忧以及相关的行为异常，这些症状严重影响了患者的社交功能和生活质量，同时也给家庭和社会带来了巨大的负担。焦虑障碍可以分为多种亚型，如广泛性焦虑障碍（Generalized Anxiety Disorder, GAD）、社交焦虑障碍（Social Anxiety Disorder, SAD）、恐慌症（Panic Disorder, PD）和特定恐惧症（Specific Phobia, SP）。尽管这些亚型在临床实践中通常通过观察进行诊断，但仍需通过生物标志物来区分患者与健康个体，以...
双重延迟对捕食者-猎物系统影响的稳定性切换曲线方法研究 学术背景 捕食者-猎物模型（predator-prey model）是生态学中研究种群相互作用的基础模型之一。尽管这些模型看似简单，但它们能够产生复杂的动态结构，甚至在某些情况下导致混沌轨迹。捕食者对猎物的消耗率（即功能响应，functional response）在这些模型中起着关键作用。功能响应可以分为仅依赖猎物的类型和同时依赖猎物与捕食者的类型，例如Holling I-IV型和Beddington-DeAngelis、Crowley-Martin等类型。 近年来，研究者们开始关注延迟（delay）对捕食者-猎物系统的影响。延迟在生态系统中普遍存在，例如捕食者的繁殖延迟（reproduction delay）和人类的捕捞延迟（har...
背景介绍 脊髓损伤（Spinal Cord Injury, SCI）是当前医学界面临的一大难题，尤其是神经功能的恢复。研究表明，神经元在脊髓再生中扮演着关键角色，但在复杂的病理环境中，神经元受到多种因素的影响，导致其迅速进入衰老状态。衰老的神经细胞不仅失去增殖能力，还会通过分泌衰老相关分泌表型（Senescence-Associated Secretory Phenotype, SASP）诱导周围细胞进入衰老状态，形成恶性循环，进一步加剧局部组织的退化。现有的治疗手段，如清除衰老细胞的senolytic疗法，虽然能短期缓解症状，但未能从根本上解决细胞衰老的问题。因此，寻找一种能够逆转神经细胞衰老、促进神经功能恢复的新型治疗方法成为当前研究的重点。 论文来源 这篇研究论文由来自Shanghai...