Recent BioRxiv: December 05, 2024

1. Zoology
研究背景:
最近の研究では、特に魚類における熱ストレス耐性と適応に関する研究が注目されています。熱ストレスは、気候変動の影響を受けやすい環境で生息する魚類にとって重要な問題です。この問題への対応として、microRNAs（miRNAs）が関与する遺伝的調節機構が研究されています。miRNAsは、熱ストレスに対する生物の適応能力を向上させる可能性があるため、その機能や関連する遺伝的パスウェイの解明が進められています。具体的な研究手法としては、KEGGとGOの解析を用いて、熱ストレスによって影響を受ける主要な細胞プロセスや代謝、ストレス応答パスウェイを特定しています。これらの研究は、熱ストレスに対する魚類の耐性や適応メカニズムを理解する上で重要な洞察を提供しており、将来的には持続可能な魚類資源の管理や保護策の策定に寄与することが期待されています。

2. Zoology
ディープラーニング:
ディープラーニングは、複数の隠れ層を持つ人工ニューラルネットワークを用いた機械学習の一種です。データから複雑なパターンを学習する能力が高く、画像認識、自然言語処理、音声認識など多岐にわたる分野で利用されています。
ブロックチェーン:
ブロックチェーン技術は、データの取引記録を複数のコンピュータに分散して保存することで、改ざんのリスクを低減します。この技術は主に仮想通貨の基盤技術として知られていますが、サプライチェーン管理、投票システム、デジタル契約など、さまざまな分野での応用が進んでいます。
クラウドコンピューティング:
クラウドコンピューティングは、インターネットを介してサーバー、ストレージ、データベース、ネットワーキング、ソフトウェアなどのコンピューティングリソースを提供する技術です。リソースの即時性、スケーラビリティ、コスト効率が特徴で、ビジネスのデジタル変革を支える基盤技術として広く利用されています。
人工知能(AI):
人工知能は、コンピュータに人間のような知的能力を持たせる技術の総称です。学習、推論、問題解決などを行うAIは、医療、金融、製造業など多くの分野で活用されています。AI技術は、データの解析と処理能力の向上により、急速に進化しています。
IoT（Internet of Things）:
IoTは、さまざまな「モノ」がインターネットに接続され、相互に通信しながらデータを交換することで、より賢い自動化や遠隔監覧が可能になる技術です。家庭用アプライアンスから産業機械まで幅広いデバイスが対象で、効率化や新たなサービス創出に寄与しています。

3. Zoology
HorwitzとLatimerの方法:
HorwitzとLatimerによる方法では、飼料成分、糞、および食事のサンプルが均一化された後に分析が行われます。この分析方法は、サンプルの水分をオーブンで105°Cで12時間乾燥させることによって測定し、Kjeldahl装置を使用して粗タンパク質を、Soxtec装置を使用して石油エーテル抽出法により粗脂肪を測定します。さらに、大量エネルギーはParr Instrument Co.の酸素爆弾カロリメーターを使用して評価され、クロム酸化物の含有量はカロリメトリー法により720nmと350nmの波長で吸光度を測定して決定されます。
NRCの方法:
NRC（National Research Council）によって考案された方法では、顕著な消化率の係数が決定されます。この方法は、特定の基準やプロトコルに従って精密な測定を行い、信頼性の高いデータを提供することが特徴です。
SAS 9.1:
SAS 9.1は統計分析ソフトウェアであり、本研究で得られたデータはANOVA（分散分析）を使用して分析されました。このソフトウェアを使用することで、平均値間の差異をDuncanの多重範囲テストによって比較することが可能です。
bioRxivプレプリント:
bioRxivは生物学研究のプレプリント（査読前の研究論文）を公開するオンラインプラットフォームです。本研究の版は2024年11月1日に公開され、研究者や一般公衆がアクセス可能で、新しい研究成果を迅速に共有することができます。

4. Genetics
研究の進展:
近年、科学技術の進歩に伴い、多くの分野で研究が進展しています。特にバイオテクノロジー、情報技術、環境科学、新素材開発などが注目されています。
データ科学の影響:
ビッグデータの解析や機械学習の技術が発展し、これらの技術が医療、金融、製造業など多岐にわたる分野で応用されています。
持続可能な開発:
地球環境の保護と持続可能な開発が重要視されており、再生可能エネルギーの利用拡大や環境に優しい材料の研究が進んでいます。
ヘルスケアの革新:
遺伝子編集技術や個別化医療の進展により、より効率的で効果的な治療方法が開発されています。また、ウェアラブルデバイスや遠隔医療の技術も進化しています。
AIとロボティクス:
人工知能とロボティクスの組み合わせにより、自動運転車、スマートファクトリー、サービスロボットなどが現実のものとなりつつあります。
教育のデジタル化:
オンライン教育の普及が進み、世界中の人々がアクセスできる教育の機会が増えています。これにより、学習スタイルも多様化しています。
グローバル化と協力:
国際的な研究協力が進む中、異なる国や地域の研究者が協力して大規模な問題に取り組むケースが増えています。

5. Genetics
ディープラーニング:
ディープラーニングは、人工知能（AI）の一分野であり、データから複雑なパターンを学習するために、深層ニューラルネットワークを使用します。これは、複数の隠れ層を持つニューラルネットワークを通じて、大量のデータから特徴を自動で抽出し、分類や予測などのタスクを実行する技術です。画像認識、自然言語処理、ゲームのAIなど、多岐にわたる分野で応用されています。
ブロックチェーン:
ブロックチェーンは、データのブロックを時系列に連なるチェーン状に格納することで、改ざんが困難な分散型データベース技術です。各ブロックには、複数の取引データと前のブロックのハッシュ値が含まれており、これによってデータの連続性が保証されます。暗号資産（仮想通貨）の基盤技術として知られるほか、スマートコントラクトやサプライチェーン管理など、さまざまなアプリケーションで使用されています。
クラウドコンピューティング:
クラウドコンピューティングは、インターネットを通じてサーバー、ストレージ、データベース、ネットワーキング、ソフトウェアなどのコンピューティングリソースを提供する技術です。ユーザーは、自身のコンピューターにリソースを持つ必要なく、必要に応じてリソースを利用し、使用した分だけ料金を支払います。このサービスは、スケーラビリティ、柔軟性、コスト効率の向上を実現します。
量子コンピューティング:
量子コンピューティングは、量子ビット（クビット）を基本単位として使用し、量子の重ね合わせやもつれといった現象を利用して計算を行う新しい形のコンピューティングです。従来のコンピューターよりも格段に高速に特定の計算を行う可能性があり、医薬品開発、素材科学、暗号解読など、多くの分野で革命を起こすと期待されています。
人工知能（AI）:
人工知能は、機械やソフトウェアが人間のように知的に行動する技術です。学習、推論、問題解決などを実現するためのアルゴリズムやモデルを開発し、ロボティクス、自動運転車、医療診断支援など、多岐にわたる分野で応用されています。

6. Genetics
NCBI:
アメリカ国立生物工学情報センター(National Center for Biotechnology Information)は、生命科学データを提供する重要な情報源です。ゲノム、遺伝子、タンパク質のデータベースなど、多岐にわたるバイオ情報データを扱っています。
GenBank（遺伝子配列データベース）
PubMed（生物医学文献データベース）
BLAST（配列類似性検索ツール）
EBI:
ヨーロッパバイオインフォマティクス研究所(European Bioinformatics Institute)は、生命科学のデータを収集・分析する国際研究機関です。遺伝子、タンパク質、代謝物のデータベースを含む、多くのデータベースを提供しています。
Ensembl（ゲノムデータベース）
UniProt（タンパク質データベース）
EMBL-EBI MetaboLights（代謝物データベース）
KEGG:
京都大学バイオインフォマティクスセンターが提供するKEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)は、遺伝子やタンパク質の機能、代謝経路などの生物学的な情報を統合的に提供するデータベースです。
KEGG PATHWAY（代謝経路データベース）
KEGG GENES（遺伝子データベース）
Protein Data Bank:
タンパク質の三次元構造データを提供するデータベースで、世界中の研究者が利用しています。このデータベースは、タンパク質の構造研究に不可欠な情報源となっています。
PDB（Protein Data Bank）
GEO:
遺伝子発現データを集めたデータベースで、NCBIが管理しています。このデータベースは、遺伝子発現に関する研究に広く利用されており、多くの実験データが公開されています。
GEO（Gene Expression Omnibus）

7. Genomics
研究背景:
最近の研究では、遺伝的変異がDNAメチル化(DNAm)レベルに及ぼす影響が注目されています。特に、ポストプランダイアル（食後）の分子的トラジェクトリーに関連する遺伝的変異の同定が進められています。これには、特定の遺伝的変異が特定の遺伝子の発現やメチル化にどのように影響を与えるかを調べることが含まれます。例えば、MeQTL EPI CデータベースやeQTLGen phase Iデータベースを使用して、cis-メチル化量的形質座位(cis-meQTLs)やcis-およびtrans-発現量的形質座位（cis- and trans-eQTLs）が同定されています。これらの研究は、遺伝的規制がどのように個々の遺伝子の機能に影響を与えるかを理解する上で重要です。また、これらの遺伝的変異が食後のメチル化や遺伝子発現の変化にどのように関与しているかの解明を目指しています。

8. Genomics
DNBSEQプラットフォーム:
DNBSEQプラットフォームは、次世代シーケンシング（NGS）技術の一つであり、特に構造変異（SV）の検出において高い感度と精度を持つことが示されています。このプラットフォームは、DEL（欠失）、DUP（重複）、INS（挿入）、INV（反転）といった異なるタイプのSVを識別する能力があり、研究によってDNBSEQとIlluminaプラットフォームを比較した結果、両プラットフォームは類似のSV検出性能を示していますが、DNBSEQは特定の条件下でわずかに高い性能を示すことが分かりました。
集積SVセット:
研究ではDNBSEQとIlluminaプラットフォームから得られたSV結果を統合して「DNBSEQセット」と「Illuminaセット」と呼ばれるデータセットを構築しました。これにより、異なるデータソースからの情報を統合することで、より包括的な構造変異のプロファイルを作成することが可能になります。このアプローチは、複数のデータセットを横断的に分析する際の一貫性と精度を向上させるために有効です。
バイオインフォマティクスツール:
研究で使用される40種類の異なるバイオインフォマティクスツールは、SVの検出と分析を行うために重要です。これらのツールは、生のシーケンスデータから構造変異を正確に識別し、分類する能力が求められます。各ツールの性能は異なるため、複数のツールを組み合わせることで、データの解釈の精度を高めることが可能です。
エピジェネティックおよび遺伝的研究:
CORDIOPREV研究では、エピジェネティックおよび遺伝的要因の分析が行われており、これにより特定の健康状態や疾患におけるこれらの要因の役割を理解することが可能になります。エピジェネティックな変化は、遺伝子の活性化や抑制に影響を与えることがあり、これが疾患の発生や進行に寄与する可能性があります。

9. Genomics
Intestines CellTypistデータベース:
非がん性腸細胞の平均発現データを含むマトリックスを作成するために使用されます。このデータベースは、36の細胞タイプの平均発現データを提供し、研究での細胞分類に役立てられます。
InSituTypeアルゴリズム:
生のカウントデータとネガティブプローブの平均発現を背景として使用し、すべての細胞を分類するために使用される完全に監督されたアルゴリズムです。
PROGENyデータベース:
大腸サンプル全体にわたる局所的な経路エンリッチメントスコアを定量化するために使用されます。このデータベースは、decoupleRと組み合わせて使用され、組織全体およびグローバルな経路エンリッチメントを推定します。
LIANA+:
空間的に共発現するLRペアを識別するために使用されるツールで、100回の置換を用いた双変量方法を提供します。これにより、腫瘍内の細胞間コミュニケーションの変動を定量化するために最も局所スコアの標準偏差が大きいLRペアが特定されます。

10. Ecology
研究背景:
本研究では、野生動物の希少な縦断的データセットを用いて、腸内細菌叢とスーパースプレッディング（スーパーシェディングおよびスーパーコンタクティング）の両方の形態との関連を探求しました。このデータセットには、個体の腸内細菌叢、病原体の排出、および社会的接触情報が含まれています。これにより、野生集団で初めて、排出および接触クラスターが異なる腸内微生物組成を持っていることを示し、これらのクラスターの指標となるOTUを特定することができました。さらに、個体の排出および接触クラスター間に全体的な関係は見られませんでしたが、腸内細菌叢の構成がスーパースプレッディングの両コンポーネントを推進する可能性のある要因であることが示唆されました。家族レベルでは、Muribaculaceaeが排出および接触の違いと関連していることが分かり、OTUレベルでは、より高い排出者およびより高い接触者の個体で豊富な指標OTUを特定しました。これらの個体は最も高いリスクを持ち、伝播に深刻な影響を与える可能性があります。Muribaculaceae科は、免疫や行動に影響を与える可能性のある多くの機能的特性を示しています。例えば、Muribaculaceaeは酢酸、プロピオン酸、およびコハク酸を生成する初期発酵菌であり、特にコハク酸は腸チューフ細胞上のSUCNR1受容体を介してTh2免疫応答を引き起こし、感染への感受性に影響を与える可能性があります。したがって、この科はTh2免疫応答の影響を通じて個体の排出レベルを形成している可能性があります。

11. Ecology
QGIS:
QGISは、地理情報システム（GIS）を扱うためのオープンソースソフトウェアです。地図の作成、空間データの編集、解析などが可能で、地理空間情報の可視化と管理を行うための強力なツールを提供します。多様なプラグインが存在し、ユーザーのニーズに合わせたカスタマイズが可能です。
2020
Open Source Geospatial Foundation Project
http://qgis.org
R:
Rは統計計算とグラフィックスのための言語および環境です。データ操作、計算、グラフィカル表示のための広範なパッケージが提供されており、統計分析やデータ科学の分野で広く使用されています。オープンソースであり、多くのユーザーによる拡張パッケージが開発されています。
2023
R Foundation for Statistical Computing
https://www.R-project.org/
lavaan:
lavaanは、Rで使用される構造方程式モデリング（SEM）を行うためのパッケージです。ユーザーフレンドリーな構文を持ち、潜在変数モデリングなど複雑な統計モデルの推定が可能です。因子分析、パス分析、共分散構造分析など、多様な統計モデルの構築に利用されます。
2012
Yves Rosseel
https://www.jstatsoft.org/v048/i02

12. Ecology
Soortenlijst Nederlandse Noordzee:
このデータセットは、オランダのヘルダーにあるNetherlands Institute for Sea Researchによって作成されたもので、オランダの北海に生息する種のリストを提供しています。
2016
10.18174/401117
Molecular Microbial Ecology Manual II:
微生物コミュニティの構造と機能を結びつけるための安定同位体（13C）ラベリングとPLFA分析を組み合わせた手法について説明しています。
2008
10.1007/978-1-4020-2177-0_807
Metabolic Engineering:
中心炭素代謝の反応の可逆性と熱力学を調査するための基質非依存的な同位体トレーサーとして重水を使用する研究について記述しています。
2023
10.1016/j.ymben.2023.10.006
Marine Biology:
浅い熱帯および温帯のリーフにおけるスポンジが海洋無脊椎動物の生物多様性にとって重要な生息地であることを示す研究について記述しています。
2020
10.1007/s00227-020-03771-1
Journal of Experimental Biology:
海綿動物Halisarca caeruleaの細胞動態に関する研究で、迅速な細胞ターンオーバーとシェディングを明らかにしています。
2009
10.1242/jeb.034561
Limnology and Oceanography:
北極氷縁での深海線虫にとって底生細菌がどのように栄養的に重要であるかを示す同位体トレーサー実験の結果について記述しています。
2010
10.4319/lo.2010.55.5.1977

13. Bioengineering
研究背景:
現代の科学研究は、分子レベルから宇宙規模の現象まで、多岐にわたる分野で進行しています。特に、生物学、医学、物理学、化学、工学などの分野では、新しい技術や手法の発展が目覚ましく、これにより以前は解明できなかった自然現象や病態メカニズムの理解が進んでいます。例えば、CRISPR-Cas9技術による遺伝子編集は、遺伝学の研究だけでなく、治療法の開発にも大きな影響を与えています。また、ナノテクノロジーの進歩は、医療、エネルギー、環境など、多方面での応用が期待されており、特にドラッグデリバリーシステムや新しい材料の開発に貢献しています。さらに、人工知能（AI）の進化は、データの解析やパターン認識に革命をもたらし、科学研究の効率化と精度の向上に寄与しています。これらの技術革新は、研究のスピードを加速させ、未来の科学的発見への道を拓いています。

14. Bioengineering
ベースエディター（BEs）:
ベースエディター（Base Editors、BEs）は、特定のDNAベースを直接的に編集するためのゲノム編集技術です。この技術は、CRISPR-Cas9システムをベースにしており、ガイドRNAを使用して特定のDNA領域を認識し、その領域の単一ヌクレオチドを他のヌクレオチドに変換します。この技術は、遺伝子の変異を修正することで遺伝病を治療する可能性があります。
プライムエディター（PEs）:
プライムエディター（Prime Editors、PEs）は、ベースエディターの進化形とも言えるゲノム編集技術で、より広範囲の遺伝子編集が可能です。この技術では、プライムエディティングガイドRNA（pegRNA）と呼ばれる特殊なRNAを用いて、DNAの特定の位置に新しい遺伝情報を挿入したり、削除したり、置換することができます。プライムエディターは、より複雑な遺伝的変更を正確に行うことができるため、多くの遺伝病の治療に向けた大きな希望が寄せられています。
サイトシンベースエディティング:
サイトシンベースエディティングは、特定のサイトシン（C）ヌクレオチドをウラシル（U）に変換することにより、遺伝子の変異を修正する技術です。この方法は、病気を引き起こす特定の変異を正確に修正することが可能であり、遺伝子治療において重要な役割を果たす可能性があります。特に、FD（家族性ジスオートノミア）の治療において有効であると考えられています。

15. Bioengineering
NCBI:
National Center for Biotechnology Informationは、生命科学データを提供するアメリカの公的機関です。このデータベースには、遺伝子配列データベースであるGenBankや、文献情報を提供するPubMedなどが含まれます。
遺伝子配列の検索、研究論文のアクセス、生物学的な統計データの取得
Ensembl:
Ensemblは、ゲノムデータを提供するデータベースであり、ヒトを含む多くの種のゲノム配列とその注釈情報を提供しています。このプラットフォームは、ゲノムのブラウズや比較分析などが可能です。
ゲノム配列の取得、遺伝子の機能注釈の確認、比較ゲノミクス
UniProt:
UniProt（Universal Protein Resource）は、タンパク質の配列や機能に関する包括的なリソースであり、タンパク質の詳細な情報、機能、構造、配列などが記述されています。
タンパク質の配列情報の検索、機能的な特性の理解、生化学的なパスウェイの研究
GEO:
Gene Expression Omnibus（GEO）は、高スループット遺伝子発現データを保存・配布するデータベースです。マイクロアレイや次世代シーケンシング技術によるデータが含まれています。
遺伝子発現パターンの研究、疾患と遺伝子発現の関連の解析、生物学的な応答の理解
PDB:
Protein Data Bank（PDB）は、タンパク質や核酸の三次元構造データを提供するデータベースです。これにはX線結晶構造解析やNMRによる構造データが含まれています。
タンパク質や核酸の3D構造の視覚化、構造ベースの薬剤設計、分子間相互作用の研究