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...

随着大规模人口生物样本库的日益普及，全基因组测序（Whole Genome Sequencing, WGS）数据在人类健康和疾病研究中的潜力得到了显著提升。然而，WGS数据的庞大计算和存储需求给研究机构，尤其是资金不足的机构或发展中国家的研究人员带来了巨大挑战。这种资源分配的不平等限制了前沿遗传学研究的公平性。为了解决这一问题，Manuel A. Rivas和Christopher Chang等人开发了新的算法和回归方法，显著减少了WGS研究的计算时间和存储需求，特别是针对罕见变异的处理。 论文来源 这篇论文由Manuel A. Rivas和Christopher Chang共同撰写。Rivas来自斯坦福大学生物医学数据科学系，Chang则供职于Grail Inc.。该论文于2025年2月1...

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 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...

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...