オブジェクト再識別のためのTransformer: サーベイ 背景と研究の重要性 オブジェクト再識別（Object Re-Identification、以下Re-ID）は、特定のオブジェクトを異なる時間やシーンで識別する重要なコンピュータビジョンタスクです。本分野は、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Networks, CNNs）をベースとした深層学習技術により大きな進展を遂げました。しかし、視覚Transformerの登場により、Re-ID研究は新たな局面を迎えています。本研究では、Transformerを用いたRe-ID技術を体系的にレビューし、画像/ビデオ、少データ/少アノテーション、多モーダル、特殊な応用シナリオでの利点と課題を分析します。 研...

深層学習を活用したタンパク質設計：条件付き拡散モデルによる機能的タンパク質配列の生成 タンパク質は生命科学研究および応用の中心的要素であり、その多様性と機能の複雑性は科学者に無限の可能性を提供します。深層学習技術の発展により、タンパク質設計は新たな高みに到達しつつあります。上海交通大学やケンブリッジ大学など複数の機関の科学者が共同で発表した研究「A conditional protein diffusion model generates artificial programmable endonuclease sequences with enhanced activity」は、「条件付きタンパク質拡散モデル」（Conditional Protein Diffusion Model、CPD...

遺伝子セット評価ツールの単細胞ATAC-seqデータに対するベンチマークテスト 著者: Xi Wang, Qiwei Lian, Haoyu Dong, Shuo Xu, Yaru Su, Xiaohui Wu 所属: パスツール学院（蘇州大学蘇州医学院）、厦門大学自動化学部、福州大学数学・コンピューターサイエンス学部 連絡著者: xhwu@suda.edu.cn ジャーナル: 『Genomics, Proteomics & Bioinformatics』 公開日: 2024年2月9日（オンライン公開） 序論 トランスポザーゼアクセシブルクロマチン配列決定法（ATAC-seq）は、全ゲノム範囲でのクロマチンアクセシビリティを配列分析によって調べる強力で一般的なエピゲノム技術である。最近、単一...

タンパク質構造予測：課題、進歩、および研究パラダイムの変化 タンパク質構造予測は、生化学、医学、物理学、数学、コンピューターサイエンスなど多分野の研究者を引きつける重要な学際的研究課題です。研究者たちは同じ構造予測問題を解決するために様々な研究パラダイムを採用しています：生化学者と物理学者はタンパク質フォールディングの原理を解明しようとしています；数学者、特に統計学者は通常、与えられた目的配列のタンパク質構造の確率分布を仮定することから始め、最も可能性の高い構造を見つけます；一方、コンピューターサイエンティストはタンパク質構造予測を最適化問題として捉え、最低エネルギーを持つ構造コンフォメーションを見つけるか、予測構造と天然構造の間の差異を最小化しようとします。最近では、深層学習もタンパク質構...

スマート独立成分分析（SMART ICA）：正確な脳機能ネットワークを抽出する革新的手法 背景紹介 脳科学研究において、機能ネットワーク（Functional Networks、FNs）は、異なる脳領域間の統合と相互作用関係を探ることで、人間の脳機能を理解する上で大きな可能性を示しています。機能的磁気共鳴画像法（fMRI）は、脳活動時の血中酸素レベル依存信号の変化を観察することで、異なる脳領域間の機能的結合を明らかにする重要なツールです。独立成分分析（Independent Component Analysis、ICA）は、fMRIデータから機能ネットワークを推定するために広く使用されるデータ駆動型手法です。しかし、ICA手法は最適なモデル次数（つまり成分の数）を決定する際に課題に直面してお...

前頭前野-帯状回皮質の計算モデリングに基づき、感情と認知のバランスにおける結合関係の役割を探る 学術的背景 近年、正常な社会行動と実行機能の維持に不可欠な脳機能である感情処理と認知制御が広く注目されています。本研究では、これら2つの重要な脳機能間のバランスが神経ネットワークの結合作用によってどのように影響を受けるか、そしてこの結合関係の変化がどのように心理障害、特にうつ病の発生につながるかを探究し、うつ病の診断と治療の進展を期待しています。 研究ソース 本論文は魏金朝、李立聡、張家伊、施二松、楊建利、劉秀玲により執筆され、全員が中国科学院脳科学・インテリジェント技術卓越センター所属です。「Neurosci. Bull.」誌に掲載されました。論文の受理日は2023年12月21日、採択日は202...

学術報告 研究背景 近年、心理学と認知神経科学の分野では個人差（individual differences）への関心が高まっています。しかし、多くの研究が再現性の危機に直面しており、これは特に脳-行動の相関（brain-behavior correlations）を探る研究において顕著です。個人差研究の再現性を確保する重要な要素の一つは、使用される測定方法の信頼性ですが、これはしばしば仮定されるだけで直接検証されることはありません。本研究は、異なる認知タスクの信頼性を評価し、特に250名以上の参加者を含む複数日のタスクデータセットにおいて、これらのタスクが個人差研究にどの程度適しているかを探ることを目的としています。 論文の出典 この論文は、Jan Kadlec、Catherine R. ...

背景紹介 人間の視覚システムにおいて、自然環境の理解とナビゲーションは複雑さと効率性の両面で非常に優れています。このプロセスでは、入力された感覚情報を、エッジ、物体の部分、物体自体などの低レベルから高レベルまでの視覚特徴に変換し、さらに実世界のシーンにおける物体の共起の統計的特徴を反映する必要があります。その中で、「アンカーオブジェクト」（anchor objects）と「診断オブジェクト」（diagnostic objects）という2つの重要な物体属性の概念が導入されました。アンカーオブジェクトは、高頻度で共起し、その位置と同一性を予測できる物体を指し、診断オブジェクトは、シーンの大きな文脈（つまりシーンカテゴリ）を予測できる物体を指します。 ゲーテ大学フランクフルトの心理学部のAyli...

神経細胞分類の革新的融合：ヒトとマウスの電気生理学データに基づく共通情報 科学界では長年にわたり、神経細胞の分類に関する大きな課題が存在しています。神経細胞を正確に分類することは、健康および疾患状態における脳の機能を理解するために非常に重要です。Bar-Ilan UniversityのOfek Ophir、Orit Shefi、およびOfir Lindenbaumが主導するこの研究は、《Neuroinformatics》誌に発表されており、ヒトとマウスからの電気生理学データを統合的に使用して神経細胞を分類するための新しい機械学習フレームワークを提案しています。 研究背景 神経細胞は神経系の基本単位であり、Ramon y Cajalが1995年に発表した《人と脊椎動物の神経系の組織学》以来、そ...

MRQA：MRIプロトコル非適合の広範な問題を解決するためのツール 背景紹介 近年、大規模神経画像データセットは、脳と行動の関係を研究する上で極めて重要な役割を果たしています。例えば、アルツハイマー病神経画像計画（ADNI）、ヒトコネクトームプロジェクト（HCP）、および青年脳認知発達（ABCD）研究などがあります。これらのデータセットは、通常複数のサイトや異なるスキャナーモデルで収集されます。しかし、サイト間や機器間でのデータ収集には、イメージングパラメータの一貫性の欠如という重大な問題があります。このパラメータの不一致はデータ品質に深刻な影響を及ぼし、信号対雑音比（SNR）および統計的効力を低下させ、研究結果を無効にする可能性さえあります。 従来、MRIスキャンプロトコルの一貫性を確保す...