研究背景 蛍光スペクトルは、蛍光物質（蛍光団）の識別と定量に広く使用される方法です。しかし、材料に他の蛍光団（基線蛍光団）が含まれている場合、対象の蛍光団を定量化することが難しくなります。特に基線の発光スペクトルが明確に定義されておらず、対象の蛍光団の発光スペクトルと重なる場合に問題となります。これらの蛍光物質を正確に区別して定量化するために、研究者たちは多波長励起蛍光スペクトルに基づく新しい方法を提案しました。この研究の主な目標は、基線蛍光干渉の問題を解決し、事前の仮定なしに堅牢な推定アルゴリズムを提供することです。 論文の出典 この論文は「An Explicit Estimated Baseline Model for Robust Estimation of Fluorophores ...

この論文は質量分析分子予測のためのグラフトランスフォーマーモデル(MassFormer)に関するものです。この研究は、質量分析データにおける分子同定問題に対して、小分子の質量分析スペクトルを予測するための新しい深層学習手法を提案しています。 背景紹介: 質量分析(MS)はタンパク質体学、代謝体学、環境化学など、様々な分野で広く使用される分析手法で、サンプル中の化学物質を同定および定量するために用いられます。しかしながら、小分子の多くについては、その断片化過程の複雑さゆえに、質量分析スペクトルを正確にシミュレートすることが常にこの分野での重要な課題となっています。従来のルールベースの手法(CFMなど)には性能と適用範囲の制限があります。近年、深層学習手法が質量分析予測に応用されるようになりまし...

化学暴露が神経変性疾患のリスクに及ぼす影響の評価 はじめに 近年、溶剤から農薬に至るまで、多くの環境化学物質が神経変性疾患の発症と進行に関係していると考えられています。しかしながら、これまでアルツハイマー病、パーキンソン病、その他の神経変性疾患に関連する数十の遺伝子を発見してきた全ゲノム関連研究のような体系的な方法は不足していました。幸いなことに、現在では数百から数千の化学的特性を暴露範囲で研究することができます。この新しい手法は、質量分析技術の進歩を利用して、ゲノムデータを補完する暴露データを生成し、神経変性疾患のより良い理解を可能にします。 寿命の延びに伴い、年齢に関連する神経変性疾患は、障害と死亡の主な原因となっています。最も一般的な2つの神経変性疾患であるアルツハイマー病(AD)とパ...