タンパク質の三次元構造はそのアミノ酸配列によって決定され、タンパク質の機能はその三次元構造に大きく依存しています。タンパク質の側鎖構造（side-chain conformations）は、タンパク質の折り畳み、タンパク質-タンパク質相互作用、およびタンパク質設計（de novo protein design）において重要な役割を果たします。正確にタンパク質側鎖の構造を予測することは、タンパク質の折り畳みメカニズムを理解し、新しいタンパク質を設計し、タンパク質相互作用を研究するための鍵となります。しかし、従来の物理ベースのモデル（physics-based modeling）は、経験的なスコアリング関数（empirical scoring functions）、離散的なロタマーライブラリ（d...

学術的背景 低温電子顕微鏡（Cryo-EM）は、タンパク質などの巨大分子の構造を解析するための重要な実験技術です。しかし、Cryo-EMの有効性は、低コントラストや構造の異質性などの実験条件によって引き起こされるノイズや密度値の欠損によってしばしば制限されます。既存のグローバルおよびローカルな画像シャープニング技術はCryo-EM密度マップの改善に広く使用されていますが、より正確なタンパク質構造を構築するためにその品質を効率的に向上させることには依然として課題があります。この問題を解決するために、研究者はCryoTenという3D UNETR++スタイルのTransformerモデルを開発し、Cryo-EM密度マップの品質を効果的に向上させることを目指しています。 論文の出典 この論文は、Jo...

研究背景 遺伝子制御ネットワーク（Gene Regulatory Networks, GRNs）は、細胞内の複雑な生物学的プロセスを理解するための重要なツールです。それは転写因子（Transcription Factors, TFs）と標的遺伝子間の相互作用を明らかにし、遺伝子の転写プロセスを制御し、細胞の挙動を調節します。単細胞RNAシークエンシング（single-cell RNA-sequencing, scRNA-seq）技術の発展により、研究者は単細胞解像度で遺伝子発現データを取得できるようになり、これがGRNsの推論に前例のない機会を提供しています。しかし、scRNA-seqデータのスパース性と高い変動性は、GRNsの推論に大きな課題をもたらしています。 現存のGRN推論手法は主に...

癌は世界的に死亡の主要原因の一つです。近年、免疫療法が著しい進展を遂げ、例えばキメラ抗原受容体T細胞（CAR-T）療法や抗体薬物複合体（ADCs）の成功が挙げられますが、がん特異的な表面タンパク質の標的を効果的に識別することは依然として大きな課題です。表面タンパク質の標的の識別は、精密で低毒性の免疫療法の開発にとって重要です。RNAシーケンシングやプロテオミクスなどの既存の技術は、これらの標的を分析するのに役立ちますが、最適な免疫療法の標的を体系的に優先選択する方法が不足しています。 この課題に対処するため、Children’s Hospital of Philadelphia、Drexel University、BC Cancer Research Instituteなどの研究チームは、I...

背景紹介 タンパク質の翻訳後修飾（Post-Translational Modifications, PTMs）は、遺伝子転写、DNA修復、タンパク質相互作用などの細胞活動を調節する重要なメカニズムです。その中でも、システイン（Cysteine）は希少なアミノ酸であり、そのチオール基（Thiol Group）を介して多様なPTMsに関与し、特に酸化還元平衡やシグナル伝達プロセスにおいて重要な役割を果たしています。S-スルフヒドル化（S-Sulfhydration）は重要なPTMの一つであり、心血管疾患や神経疾患の発症と進行に密接に関連しています。しかし、S-スルフヒドル化の具体的なメカニズムは未解明であり、特にその部位の識別において大きな課題が残されています。 従来のS-スルフヒドル化部位の...

免疫細胞は多様な刺激に応答してサイトカイン駆動の極化を経て、その転写プロファイルや機能状態が変化します。この動的なプロセスは、健康や疾患における免疫応答の中心的な役割を果たしています。しかし、単一細胞RNAシーケンシング（scRNA-seq）データにおけるサイトカイン駆動極化を評価するための体系的なアプローチはこれまで欠けていました。この問題を解決するために、研究者たちは単一細胞統一極化評価（SCUPA）を開発しました。これは、免疫細胞極化を包括的に評価する初めての計算手法です。 論文の出典 この論文は、Wendao LiuとZhongming Zhaoによって共同執筆されました。彼らはそれぞれThe University of Texas MD Anderson Cancer Center...

単細胞RNAシーケンス（scRNA-seq）技術は、単細胞解像度で高スループットなトランスクリプトーム解析を可能にし、細胞生物学の研究を大きく進展させました。しかし、scRNA-seq技術の重要な制約は、組織を解離する必要があるため、細胞の組織内における元の空間位置情報が失われることです。空間トランスクリプトミクス（Spatial Transcriptomics, ST）技術は、正確な空間遺伝子発現マップを提供できますが、遺伝子検出数、コスト、細胞タイプ注釈の細かさにおいて制限があります。そのため、scRNA-seqデータに空間情報を復元する方法は、現在の研究における重要な課題となっています。 この問題を解決するため、研究者たちは、scRNA-seqとSTデータの間で知識を転送する「細胞対応...

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...