
大規模な多オミックスバイオシーケンストランスフォーマーモデルは、ラベル付けされていないバイオシーケンスデータから自然発生的に中心ドグマに整合した表現を学習し、ペプチド-ヌクレオチド相互作用の予測において最先端の性能を達成する。


coremsg

大規模な多オミックスバイオシーケンストランスフォーマーによるペプチド-ヌクレオチド相互作用のモデリング

title_rewrite


Galaxyは臨床診断の効率と精度を大幅に向上させ、医療従事者の作業を簡素化する。


遺伝学研究所における臨床診断の向上のためのユーザーフレンドリーなバイオインフォマティクスツールとしてのgalaxyの評価


遺伝学研究所における臨床診断の向上のためのユーザーフレンドリーなバイオインフォマティクスツールとしてのGalaxyの評価



PaddleHelixチームはAlphaFold3の高度な機能を複製することを目的としてHelixFold3を開発しており、小分子リガンド、核酸、タンパク質の構造予測精度がAlphaFold3に匹敵するレベルに達している。


バイオ分子構造予測のためのhelixfold3の技術レポート


バイオ分子構造予測のためのHelixFold3の技術レポート



最適輸送理論に基づくドメイン適応手法により、細胞外DNA配列データのバイアスを効果的に補正し、生物学的信号を保持しながら、ドメイン間の統合解析を可能にする。


Cell-free DNA (cfDNA) is a rich source of biomarkers for various (patho)physiological conditions. Recent developments have used Machine Learning on large cfDNA data sets to enhance the detection of cancers and immunological diseases. Preanalytical variables, such as the library preparation protocol or sequencing platform, are major confounders that influence such data sets and lead to domain shifts (i.e., shifts in data distribution as those confounders vary across time or space). Here, we present a domain adaptation method that builds on the concept of optimal transport, and explicitly corrects for the effect of such preanalytical variables. Our approach can be used to merge cohorts representative of the same population but separated by technical biases. Moreover, we also demonstrate that it improves cancer detection via Machine Learning by alleviating the sources of variation that are not of biological origin. Our method also improves over the widely used GC-content bias correction, both in terms of bias removal and cancer signal isolation. These results open perspectives for the downstream analysis of larger data sets through the integration of cohorts produced by different sequencing pipelines or collected in different centers. Notably, the approach is rather general with the potential for application to many other genomic data analysis problems.

### Competing Interest Statement

An Coosemans is a contracted researcher for Oncoinvent AS and Novocure and a consultant for Sotio AS and Epics Therapeutics SA.

Alleviating cell-free DNA sequencing biases with optimal transport

細胞外dna配列のバイアスを最適輸送で軽減する


細胞外DNA配列のバイアスを最適輸送で軽減する



本研究では、単一細胞RNA配列データの高次構造情報を効率的に活用し、高精度なクラスタリングを実現するscCDCGモデルを提案する。


高次構造情報を活用した単一細胞rna配列データの効率的な深層クラスタリング


高次構造情報を活用した単一細胞RNA配列データの効率的な深層クラスタリング



2023年は、大規模言語モデル（LLM）チャットボットであるChatGPTの様々な分野への応用が急増し、特にバイオインフォマティクスとバイオメディカルインフォマティクスにおけるその適用を調査した。


chatgptを用いたバイオインフォマティクスとバイオメディカルインフォマティクスの1年間のレビュー


ChatGPTを用いたバイオインフォマティクスとバイオメディカルインフォマティクスの1年間のレビュー



多目的最適化における過大評価を調整するDOSA-MOアルゴリズムは、バイオマーカー選択プロセスの性能を向上させることが示されました。


バイオマーカー選択のための多目的遺伝的アルゴリズムに適用されるシステマティックな過大評価調整のためのデュアルステージ最適化器