Recent BioRxiv: December 03, 2024
1. Genomics
研究背景:
近年、生物学および医学の分野において、ゲノム解析技術の進展が顕著であり、特に次世代シーケンシング（NGS）技術の発展により、生物の遺伝情報を高速かつ大規模に解析することが可能となりました。これにより、微生物のゲノム構造、遺伝子の機能、およびそれらがどのように相互作用するかについての理解が深まり、新たな抗微生物薬の開発や疾病の治療法の改善に寄与しています。具体的には、抗生物質生産遺伝子クラスター（BGCs）の同定や、非リボソームペプチドの生合成経路解析などが行われており、これらの研究は新たな薬剤候補の発見につながる可能性があります。また、バイオインフォマティクスツールの進化も研究を加速させており、例えばAntiSMASH、DeepBGC、GECCOなどのツールがBGCの予測に利用されています。これらのツールは、異なるバイオシンセティッククラスに属するBGCを識別し、それぞれの機能や生合成可能な二次代謝産物を推定することができます。さらに、これらの研究は、生物の持つ自然な生合成能力を利用した新しい物質の創出にも繋がり、産業界においても利用価値が高まっています。
2. Genomics
DNBSEQプラットフォーム:
DNBSEQプラットフォームは、次世代シークエンシング（NGS）技術の一つであり、高精度でコスト効率の良いDNAシークエンシングが可能です。このプラットフォームは、特に構造変異（SV）の検出において優れた性能を示しており、Illuminaプラットフォームと比較しても同等以上の結果を得ることができます。
Illuminaプラットフォーム:
Illuminaプラットフォームは、広く使用されている次世代シークエンシング技術のプラットフォームです。高いスループットと精度を誇り、多くの研究や臨床試験で採用されています。特に、低いコストで高いデータ品質を実現するため、ゲノム研究において重要な役割を果たしています。
APPRISデータベース:
APPRISデータベースは、遺伝子のアイソフォームに関する機能的な重要性を評価するためのリソースです。各アイソフォームに対してTRIFID機能スコアを提供し、これにより病原性変異の注釈付けに有用なアイソフォームを特定することができます。
Ubiquitination経路:
Ubiquitination経路は、タンパク質の分解を調節する生化学的プロセスです。この経路を通じて、誤った翻訳開始によって生成されたタンパク質が分解されることが示唆されています。これは、大規模な解析で検出される上流翻訳開始コドンからの翻訳産物が、翻訳開始プロセスの誤動作の産物である可能性があることを意味します。
3. Genomics
RFamデータベース:
非コーディングRNAの識別とアノテーションに特化したデータベースです。miRNA、scaRNA、snoRNA、snRNAなどの非コーディングRNA領域を含むデータセットをblastnを用いてアノテーションし、その後Infernalツールを使用してRNA IDにマッピングします。
TOGA:
遺伝子の直接的な比較を通じて、マウスやヒトの遺伝子シンボルに直接マッピングすることができるツールです。このツールは、オーソログ（同源遺伝子）やパラログ（重複遺伝子）の領域を識別し、それらをマウスやヒトの遺伝子シンボルにマッピングする機能を持っています。
Ensembl-111:
安定リリースであり、遺伝子の構造とシンボルの決定に使用される主要な情報源の一つです。このリリースは、遺伝子のアノテーションにおいて最も信頼性の高い情報を提供します。
Rapid-Ensembl:
迅速な遺伝子アノテーションを可能にするツールであり、セカンダリソースとして使用されます。主に、新しい遺伝子アセンブリに迅速に遺伝子シンボルを割り当てるために利用されます。
BLAST:
遺伝子やタンパク質の配列をデータベースと比較し、類似性を識別するツールです。このツールは、遺伝子シンボルの決定において補助的な情報源として使用されます。
liftOff:
異なる遺伝子アセンブリ間でのアノテーションのリフトオーバーを行うツールです。このツールは、既存のアノテーションを新しいアセンブリに転送することによって、遺伝子シンボルの決定に貢献します。
4. Pathology
研究背景:
近年、ディープラーニング技術は医療画像解析、特に非小細胞肺癌の組織病理画像からの分類と突然変異予測において顕著な進歩を遂げています。Nicolas Coudrayらの研究（Nature Medicine, 2018）によると、ディープラーニングモデルは、病理画像からがんの種類を識別し、遺伝的変異を予測する能力を持っています。これにより、個別化医療への応用が期待されています。また、コントラスト学習や自己教師あり学習などの新しいアプローチが、視覚表現の学習において有効であることが示されており（Ting Chen et al., PMLR, 2020; Jean-Bastien Grill et al., NeurIPS, 2020）、これらの技術は医療分野における診断精度の向上に寄与する可能性があります。さらに、シングルセル遺伝子発現データの解析技術の進展（F. Alexander Wolf et al., Genome Biology, 2019）も、疾患のより詳細な分子的理解を可能にし、新たな治療目標の同定に繋がっています。これらの技術的進歩は、医療研究の新たな地平を開くものであり、今後の医療の質の向上に大きく貢献すると考えられます。
5. Pathology
深層学習:
人工知能の一分野で、特に画像認識、音声認識、自然言語処理などのタスクにおいて高い性能を発揮する技術です。ニューラルネットワークを用いて、大量のデータから特徴を自動で学習します。最近では、医療画像分析などにも応用されています。
コントラスト学習:
教師なし学習の一種で、類似したデータポイントは近く、異なるデータポイントは遠くに配置されるように特徴空間を学習する手法です。主に画像やテキストの表現学習に用いられ、効果的な特徴抽出が可能です。
自己教師あり学習:
ラベルのないデータから学習を行う手法で、データ自体に含まれる情報を利用してモデルが自己学習を行います。データの構造やパターンを把握することができ、少ないラベルデータで効率的に学習することが可能です。
KEGG:
遺伝子やゲノムの情報を集めたデータベースで、生物の代謝や遺伝的情報の相互作用などを理解するのに役立ちます。特に、病気のメカニズムの解析や薬剤の開発などに利用されています。
SciPy:
Python言語で科学技術計算を行うためのライブラリで、数値積分、最適化、統計、信号処理など多岐にわたる機能が提供されています。研究や開発において広く使用されています。
Scikit-learn:
Python言語で機械学習を行うためのライブラリで、分類、回帰、クラスタリングなど多くの機械学習アルゴリズムが実装されています。使いやすさと高い拡張性で、学術研究から産業応用まで幅広く利用されています。
6. Pathology
データセット1:
NCBI
NCBI（National Center for Biotechnology Information）は、遺伝学的および生物学的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、タンパク質構造、生物学的パスウェイなど、多岐にわたる生命科学データが含まれています。特に、GenBank は世界中から提出されたDNA配列データが収録されており、研究者は自由にアクセスして利用することができます。
データセット2:
Protein Data Bank
Protein Data Bank（PDB）はタンパク質の三次元構造データを集めたデータベースであり、世界中の研究者がX線結晶構造解析やNMRスペクトロスコピーなどによって解明したタンパク質や核酸の構造情報を提供しています。このデータは、薬剤設計や生物学的メカニズムの理解に広く利用されています。
データセット3:
GEO
Gene Expression Omnibus（GEO）は、遺伝子発現データやハイスループットゲノム解析データを集約したデータベースです。このプラットフォームは、マイクロアレイや次世代シーケンシング技術によって生成されたデータセットを提供し、疾患の研究や生物学的な機能解析に役立てることができます。
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/
7. Systems Biology
フラックスバランス分析の改善:
E. Noorによる研究では、フラックスバランス分析における内部および非現実的なエネルギー生成サイクルを取り除くことに焦点を当てています。これにより、代謝ネットワークのより正確なシミュレーションが可能になり、生物学的な洞察が向上します。
人間の鼻の微生物群:
U. Kasparらの研究は、人間の鼻の環境に生息する微生物の多様性と個体間のバクテリアの指紋パターンを明らかにしています。これは、個人の健康状態や病気のリスクを理解する上で重要な情報を提供する可能性があります。
COVID-19に対する栄養補助:
K. Bogan-Brownらによる研究は、COVID-19の治療または予防における栄養補助の潜在的な効果について調査しています。この研究は、パンデミック対策としての栄養補助の役割を評価するための基盤を築いています。
代謝モデルの構築:
A. Renz, L. Widerspick, A. Drägerによる研究は、Dolosigranulum pigrumの初めてのゲノムスケールの代謝モデルを構築し、複数の補酵素要求性を確認しています。これにより、特定の微生物の代謝プロセスを理解しやすくなります。
代謝データベースの統合:
K. Radrichらの研究は、代謝データベースを統合してゲノムスケールの代謝ネットワークを再構築する方法について述べています。これにより、異なるデータベース間での情報の一貫性が保たれ、研究の効率が向上します。
疾患予測のための機械学習:
ML技術を用いて、疾患の予測や段階分け、個別化された患者ケアを行うための複雑なデータセットの分析が進んでいます。これは、早期介入や疾患管理の改善に貢献する可能性があります。
疾患の早期トリガーの特定:
より頻繁なサンプリングを行うことで、疾患の早期トリガーを特定しやすくなることが示されています。これは、特に1型糖尿病などの自己免疫疾患の理解を深め、効果的な治療法の開発に寄与する可能性があります。
8. Systems Biology
SVM（サポートベクターマシン）:
SVMは、分類や回帰問題に対して使用される教師あり学習モデルの一つです。特に、高次元のデータに対して効果的であり、異なるクラスのデータを最もよく分離する境界線（超平面）を見つけることを目的としています。SVMは、マージン（クラス間の距離）を最大化することにより、未知のデータに対する予測能力を高めることができます。
ランダムフォレスト:
ランダムフォレストは、多数の決定木を組み合わせて使用するアンサンブル学習手法の一つです。各決定木は、データセットのサブセットからランダムに選択された特徴を使って訓練されます。予測時には、個々の決定木の予測を集約して最終的な予測結果を得るため、過学習を抑えつつ精度の高いモデリングが可能です。
Tanimoto係数:
Tanimoto係数は、二つのバイナリベクトル間の類似度を測定するために使用される指標です。化学情報学でよく用いられ、分子の類似性を評価する際に使用されます。Tanimoto係数は、ベクトル間の共通の要素の数を、それぞれのベクトルの要素の数の和から共通の要素の数を引いたもので割ることで計算されます。
MALDI-TOF分析:
MALDI-TOF（Matrix-Assisted Laser Desorption/Ionization Time-of-Flight）は、質量分析法の一つで、特にタンパク質や大きな生物分子の分析に使用されます。この技術は、レーザー照射によってサンプルをイオン化し、飛行時間を測定することで分子量を決定します。生物学的サンプルの迅速な同定やタンパク質のプロファイリングに利用されています。
ゲノムスケールの代謝モデル:
ゲノムスケールの代謝モデルは、生物の全遺伝情報を基に構築された代謝反応のネットワークモデルです。これにより、生物の代謝状態をシミュレーションし、特定の条件下での代謝産物の変化や代謝経路の活性状態を予測することが可能です。このモデルは、合成生物学や疾病モデルの解析、新たな代謝工学的戦略の開発に利用されています。
9. Systems Biology
NCBI Reference Sequence (RefSeq):
ゲノム、トランスクリプト、タンパク質のカリキュレートされた非冗長シーケンスデータベースです。
Nucleic acids research、2005年1月、33(Database issue)、pp. D501–D504。
10.1093/nar/gki025
1362-4962
MetRxn:
代謝モデルやデータベースを横断する代謝物質と反応を網羅したナレッジベースです。
BMC bioinformatics、2012年1月、13ページ、p. 6。
10.1186/1471-2105-13-6
1471-2105
BioModels:
計算モデルを共有するためのデータベースで、生命科学の計算モデルを15年以上にわたり共有しています。
Nucleic Acids Research、2020年、48ページ、pp. D407–D415。
10.1093/nar/gkz1055
0305-1048
COMBINE archive and OMEX format:
モデリングプロジェクトの全情報を共有するためのファイルフォーマットです。
BMC Bioinformatics、2014年12月、15ページ、p. 369。
10.1186/s12859-014-0369-z
1471-2105
10. Biophysics
研究背景:
昨今の科学研究では、分子レベルでの生物学的プロセスの理解が進んでおり、特に生物物理学や分子生物学の分野で顕著です。たとえば、細胞膜のダイナミクスやタンパク質の構造解析に関する研究が進展しています。具体的には、クリオ電子顕微鏡(cryo-EM)を用いた構造生物学の研究や、リピッドラフトの分子的性質を解明する研究などが挙げられます。これらの技術の進歩により、生物学的複雑さを理解するための新たな道が開かれています。また、計算生物学の進展により、大規模なデータセットの解析やシミュレーションが可能になり、生物学的システムの挙動をより詳細に予測することができるようになっています。これにより、疾病のメカニズムの解明や新たな治療法の開発に寄与することが期待されています。
11. Biophysics
クラウドコンピューティング:
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へのアクセスを提供する技術です。これにより、企業はオンプレミスのデータセンターを持つ必要がなく、コスト削減、スケーラビリティ、効率性が向上します。
機械学習:
データから学習し、予測や決定を自動化するアルゴリズムと統計モデルを使用する人工知能（AI）の一分野です。教師あり学習、教師なし学習、強化学習など、さまざまな方法があります。
ブロックチェーン:
デジタルトランザクションを記録するための分散型台帳技術です。各トランザクションは「ブロック」としてチェーンに追加され、改ざんが困難な安全な方法でデータの透明性と信頼性を確保します。
ディープラーニング:
多層のニューラルネットワークを使用して複雑なデータパターンを学習する機械学習の一技術です。画像認識、自然言語処理、音声認識など、多くの応用があります。
エッジコンピューティング:
データを集中データセンターに送る代わりに、データソースに近い場所でデータ処理を行う技術です。これにより、レスポンスタイムが短縮され、帯域幅の使用が減少します。
量子コンピューティング:
量子ビットを使用して情報を処理する新しいタイプの計算です。従来のコンピュータよりもはるかに高速に特定の計算タスクを処理できる可能性があります。
仮想現実（VR）:
コンピュータ生成の環境に没入する技術で、主にゲームやトレーニングシミュレーションに使用されます。
拡張現実（AR）:
リアルタイムでのビューにデジタル情報を重ね合わせる技術です。スマートフォンアプリやARグラスを通じて、実世界の環境を強化します。
インターネットオブシングス（IoT）:
インターネットに接続され、互いに通信することができる物理的なデバイスのネットワークです。これにより、デバイスが自動的に情報を共有し、よりスマートな環境が実現します。
12. Biophysics
MassIVEデータリポジトリ:
MassIVEは、質量分析データと関連する生物情報学データを保存、共有、検索、および再利用するためのコミュニティリソースです。このリポジトリは、特にプロテオミクスデータに焦点を当てており、ユーザーがデータセットをアップロードし、公開することができます。また、他の研究者がアップロードされたデータを検索し、ダウンロードすることも可能です。
研究者は、自分の研究で生成されたRAWファイルやその他の関連データをMassIVEにアップロードして共有することができます。データは、特定のプロジェクトや実験に関連付けられ、適切なメタデータとともに整理されます。これにより、他の研究者が必要な情報を効率的に見つけ出し、利用することができます。
MassIVEのウェブサイトにアクセスし、アカウントを作成した後、データセットを検索するか、自分のデータをアップロードすることができます。データのダウンロードやアップロードには、通常、ログインが必要です。
Uniprotヒトプロテオーム:
Uniprotは、タンパク質の配列や機能に関する情報を提供する包括的なリソースで、ヒトを含む多くの種のプロテオームデータが含まれています。このデータベースは、タンパク質のアノテーション情報、配列データ、機能情報などを提供し、科学研究において重要な情報源となっています。
研究者は、特定のタンパク質の配列を検索したり、タンパク質の機能についての詳細情報を得たりするためにUniprotを利用できます。また、タンパク質間の相互作用や病理学的な影響についての情報も得られます。
Uniprotのウェブサイトにアクセスし、検索バーに興味のあるタンパク質の名前やアクセッション番号を入力することで情報を検索することができます。また、APIを通じてプログラム的にデータにアクセスすることも可能です。
13. Biochemistry
ナノポア検出技術:
ナノポア検出技術は、生物学的および化学的サンプルの分析において革新的な手法として注目されています。特に、単一分子レベルでの解析が可能であり、高感度かつ高速なデータ取得が可能です。本研究では、グリカン配列の特定にナノポア技術を応用し、マシンラーニングを組み合わせることで、より精密で迅速な配列解読を目指しています。
機械学習の応用:
機械学習は、複雑なデータセットからパターンを学習し、新たなデータに対して予測を行う技術です。グリカン配列の解析においても、微妙な差異を識別するために機械学習が用いられています。特に、サポートベクターマシンやニューラルネットワークなどのモデルが高い精度で配列を識別できることが示されています。
高スループットシーケンシング:
将来的には、ナノポア検出技術と機械学習を組み合わせることで、高スループットなグリカンシーケンシングが実現可能になると期待されています。これにより、大規模なサンプルの迅速かつ正確な分析が可能となり、病気の診断や新薬開発などに貢献することができるでしょう。
資金提供と利益相反の声明:
本研究は、日本学術振興会（KAKENHI）、住友財団、大阪発酵研究所からの資金提供を受けて実施されました。研究内容に関する利益相反は報告されていません。これにより、研究の透明性が保たれ、公正な研究活動が行われています。
14. Biochemistry
AlphaFold:
AlphaFoldは、DeepMindによって開発された最先端のタンパク質構造予測ツールです。この技術は、ディープラーニングを利用してタンパク質のアミノ酸配列からその3次元構造を予測します。AlphaFoldは、2020年に開催されたCritical Assessment of protein Structure Prediction (CASP)コンペティションで高い精度を達成し、タンパク質の構造生物学分野に革命をもたらしました。このツールは、病気の原因となるタンパク質の構造を解明することや、新しい薬物の設計に役立つ可能性があります。
AlphaFoldはオープンソースとして公開されており、科学研究者が自由にアクセスして使用することができます。また、DeepMindはAlphaFoldの予測データベースも公開しており、何千ものタンパク質構造が含まれています。
CRISPR-Cas9:
CRISPR-Cas9は、遺伝子編集技術の一つで、特定のDNA配列を標的として切断し、遺伝子を改変することができます。この技術は、バクテリアの免疫システムを基に開発され、高い精度と効率で遺伝子を編集することができるため、医学研究や治療、農業改良など幅広い分野での応用が期待されています。
CRISPR-Cas9は、遺伝的疾患の原因となる遺伝子の修正、抗病性や栄養価の高い作物の開発、環境改善を目的とした微生物の設計など、多岐にわたる研究で使用されています。
Quantum Computing:
量子コンピューティングは、量子ビット（qubit）を基本単位として使用する計算技術です。従来のビットとは異なり、量子ビットは0と1の状態を同時に取ることができるため、複数の計算を並行して行うことが可能です。これにより、特定の種類の計算問題に対して、従来のコンピュータよりもはるかに高速に解を得ることができます。
量子コンピューティングは、薬物発見、材料科学、暗号解読、気候変動に関するシミュレーションなど、計算が非常に複雑な問題の解決に利用されています。
15. Biochemistry
日本学術振興会KAKENHI:
日本学術振興会が提供する科学研究費補助金です。この支援を受けて、特定の研究プロジェクトが資金援助を受けます。
22K06096
20K15734
Y.W.
住友財団:
科学技術、環境、文化など多岐にわたる分野で研究活動を支援している公益財団法人です。
Y.W.
大阪発酵研究所:
発酵に関する研究を行っている研究機関で、科学的研究の支援も行っています。
Y.W.
bioRxivプレプリント:
生物学分野の研究成果を事前に公開するデータベースで、ピアレビューされていない研究論文が掲載されています。
https://doi.org/10.1101/2024.11.28.625837
https://doi.org/10.1101/2024.11.29.626002
https://doi.org/10.1101/2024.11.28.625867
2024年11月28日
2024年12月1日
2024年11月28日
16. Evolutionary Biology
カロテノイドの抽出と分析:
この研究では、マンダリンジュースから抽出されたカロテノイド（β-クリプトキサンチン、ルテイン、ゼアキサンチン）を用いています。これらはメタノール中の0.2M NaOHで6時間サポニフィケーション処理後、再抽出されました。特にβ-カロテンは主に全トランス形が含まれていたため、さらなる精製は行われませんでした。精製されたカロテノイドは、細胞培養媒体に個別に添加され、HPLCを用いて分離・分析が行われました。
HPLCによるカロテノイド分析:
乾燥抽出物はアセトニトリル：メタノール：ジクロロメタンの溶媒で再懸濁され、HPLCにより分析されました。このプロセスでは、様々なカロテノイドの標準品と比較して同定が行われています。
カロテノイド代謝に関与する候補遺伝子の探索:
この研究では、色素形成に関連する3つの主要遺伝子に加え、カロテノイド代謝に関与する可能性のある新たな候補遺伝子も探索されました。これには、異なるカロテノイドを基質として使用し、異種発現された酵素の活性を検証する細胞ベースのアッセイが含まれています。
細胞培養における酵素活性アッセイ:
HEK-293細胞を用いて、特定のカロテノイド色素（β-クリプトキサンチン、ゼアキサンチン、ルテイン、β-カロテン）が添加された培地で培養し、遺伝子導入後の細胞での酵素活性を評価しました。これにより、カロテノイドの代謝経路における酵素の役割を解析することが目指されています。
17. Evolutionary Biology
ドロップレットデジタルPCR:
ドロップレットデジタルPCR（ddPCR）は、DNAやRNAのコピー数を非常に正確に測定するための技術です。この技術は、サンプルを数千から数万の微小なドロップレットに分割し、各ドロップレット内でPCR反応を行います。その後、各ドロップレットがターゲット配列を含むかどうかを検出し、絶対定量を行います。この方法は、従来の定量PCRよりも精度が高く、感度が高いため、低いレベルの遺伝子発現の検出や、複雑なサンプル中の稀な遺伝子変異の同定に有効です。
ロングリードナノポアシークエンシング:
ロングリードナノポアシークエンシングは、長いDNA分子をリアルタイムで直接配列決定する技術です。この技術は、ナノポアと呼ばれる微小な穴を通してDNA分子を通過させ、分子がナノポアを通過する際に生じる電流の変化を検出することで配列を読み取ります。ロングリードシークエンシングは、従来のショートリードシークエンシングに比べて、長い配列を一度に読むことができるため、ゲノムの再構築や複雑な領域の解析に有効です。
ショットガンイルミナシークエンシング:
ショットガンイルミナシークエンシングは、ゲノムやトランスクリプトームの広範囲な配列情報を迅速に取得するための手法です。この方法では、DNAまたはRNAをランダムに断片化し、それらの断片を高スループットなイルミナプラットフォームで並列に配列決定します。この技術は、生物のゲノム構造の解明、遺伝的多様性の研究、病原体の同定など、多岐にわたる応用が可能です。
18. Evolutionary Biology
bioRxivプレプリント:
bioRxivは、生物学関連の研究成果を査読前に公開するオンラインアーカイブであり、研究者が迅速に研究成果を共有することができます。このプラットフォームは、特に新しい研究や発見が速報性を要する場合に有効です。
https://doi.org/10.1101/2024.11.28.625862, https://doi.org/10.1101/2024.11.26.625526, https://doi.org/10.1101/2024.11.26.625464
CC-BY-NC-ND 4.0 International license
Kruskal-Walis test:
Kruskal-Walis検定は、三つ以上のサンプル群が同じ母集団から来ているかどうかを検定する非パラメトリックな方法です。データの分布が正規分布を仮定できない場合に使用されます。
R言語
Non-metric multidimensional scaling (NMDS):
NMDSは、アイテム間の距離を基にして低次元空間にアイテムを配置する非計量多次元尺度法です。生態学的なデータ分析において、種の組成データの類似性を視覚化するためによく使用されます。
R言語
Bray-Curtis dissimilarity
droplet digital PCR:
droplet digital PCR (ddPCR)は、DNAやRNAの絶対量を高精度に測定するための技術です。特定の遺伝子のコピー数を精密に定量することができ、微量のサンプルでも高い感度で分析が可能です。
19. Molecular Biology
研究背景:
現代の研究背景は、急速な技術革新とグローバル化の進展によって特徴づけられています。科学技術の進歩は、バイオテクノロジー、人工知能（AI）、ナノテクノロジーなど、多岐にわたる分野で顕著です。これにより、疾病治療、環境問題解決、エネルギー効率の向上など、さまざまな社会的課題への応用が期待されています。また、データサイエンスの進展により、ビッグデータを活用した研究が増加しており、これが研究の質とスピードを飛躍的に向上させています。さらに、COVID-19パンデミックは、公衆衛生およびバイオセキュリティの研究に新たな焦点を当てるきっかけとなり、ワクチン開発や感染症対策の研究が加速しています。グローバル化に伴い、国際的な研究協力が進んでおり、異なる国や地域の研究者が共同で課題に取り組むケースが増えています。これにより、研究の多様性と包括性が高まり、より幅広い視点からのアプローチが可能になっています。
20. Molecular Biology
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使用する機械学習の一分野です。特に画像認識、自然言語処理、音声認識などの複雑なタスクにおいて高い性能を発揮します。ディープラーニングは、大量のデータから特徴を自動で学習する能力があり、これにより従来の手法よりも精度の高い予測が可能になります。
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ビスとしてコンピューティングリソースを提供する技術です。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リソースをクラウドサービスプロバイダーからリモートで利用できます。これにより、企業は物理的なインフラストラクチャの管理や運用にかかるコストと手間を削減できます。
ブロックチェーン:
ブロックチェーンは、デジタルトランザクションを記録するための分散型データベース技術です。各トランザクションは「ブロック」としてチェーン状にリンクされ、改ざんが非常に困難な構造となっています。これにより、中央機関を介さずに安全な取引が可能となり、金融業界だけでなく、サプライチェーン管理や投票システムなど多岐にわたる分野での応用が期待されています。
人工知能(AI)アシスタント:
人工知能アシスタントは、自然言語処理を活用してユーザーとの対話を行うシステムです。スマートフォンやスマートスピーカーに組み込まれ、ユーザーの質問に答えたり、日々のスケジュール管理、オンラインでの商品購入などを支援します。AIアシスタントの進化により、より人間らしい対話が可能になり、ユーザーエクスペリエンスの向上が図られています。
21. Molecular Biology
PubMed:
PubMedは、生物医学分野の研究論文やレビューなどを検索できるデータベースで、主に医学や生物学の分野の研究者に利用されています。米国国立医学図書館(National Library of Medicine)が運営しており、数百万件の論文情報が登録されています。PubMedを通じて、最新の研究成果や過去の重要な論文を探すことが可能です。
GenBank:
GenBankは、遺伝子配列データを収集・提供するデータベースで、世界中の研究者から提供されたDNAやRNAの配列情報が登録されています。米国国立生物工学情報センター(National Center for Biotechnology Information, NCBI)によって管理されており、遺伝子の機能解析や系統解析など、生命科学の様々な分野で利用されています。
Protein Data Bank (PDB):
PDBは、タンパク質や核酸の三次元構造データを収集・公開する国際的なデータベースです。構造生物学の研究に欠かせない情報源であり、X線結晶構造解析や核磁気共鳴(NMR)、電子顕微鏡などの手法によって解析された構造データが含まれています。研究者はこれらの構造情報を利用して、タンパク質の機能や相互作用の理解を深めることができます。
Google Scholar:
Google Scholarは、学術文献を検索できるサービスで、論文や書籍、学位論文など幅広いジャンルの文献が検索対象です。Googleが提供するこのツールは、特定の研究トピックに関する文献を迅速に見つけ出すことができ、研究者だけでなく学生にも広く利用されています。
22. Synthetic Biology
細胞フリー遺伝子発現:
細胞フリー遺伝子発現システムは、細胞を用いずに遺伝子発現を行う技術であり、プロテイン合成やバイオセンサーの開発、ワクチンの合成など多岐にわたる応用が可能です。この技術は、特定のタンパク質の迅速な合成を可能にし、研究や医療現場での応用が期待されています。
合成生物学:
合成生物学は、生物学的なシステムを設計または改変することによって、新しい機能やプロセスを生み出す学問分野です。この分野では、遺伝子回路の設計、新規タンパク質の開発、代謝経路の最適化などが行われており、持続可能な化学物質の生産や医薬品開発に貢献しています。
バイオマニュファクチャリング:
オンデマンドでのバイオマニュファクチャリングは、必要に応じて迅速に医薬品やワクチンを生産する技術です。この技術は、特にリモートエリアや発展途上国での医療アクセスを改善する可能性があり、病気のアウトブレイク時に迅速な対応を可能にします。
教育ツールとしてのバイオテクノロジー:
バイオテクノロジーを用いた教育キットが開発されており、学生たちが生物学や工学の概念を実践的に学ぶことができます。これらのキットは、特にSTEM教育の分野での理解を深めるために役立ちます。
環境モニタリング:
バイオセンサー技術を利用した環境モニタリングでは、水質の監視や汚染物質の検出などが行われています。これにより、環境保護の効率を向上させることができます。
バイオテクノロジーの商業化:
多くのバイオテクノロジー企業が、新しいバイオテクノロジーの商業化に取り組んでいます。これには、新しい医薬品の開発や持続可能な生産方法の導入などが含まれます。
23. Synthetic Biology
メタボリックエンジニアリング:
生物学的代謝経路を操作して、特定の化学物質や物質を効率的に生産するための技術。生物学的プロセスを利用して、望ましい代謝産物の生産を最大化し、副産物の生成を最小限に抑えることが目的。
プロテインエンジニアリング:
タンパク質の構造や機能を改良する技術。遺伝子工学や化学的方法を用いて、特定の機能を持つタンパク質を設計・改変する。
バクテリアルマイクロコンパートメント:
特定の代謝経路を囲むために、タンパク質質の殻で形成されたバクテリアのオルガネラ。このマイクロコンパートメントは、代謝経路の中間体が競合する酵素と拡散するのを防ぐために使用される。
セルフリー蛋白質合成:
細胞を使用せずに、体外で蛋白質を合成する技術。細胞抽出液を使用して、DNAテンプレートから直接タンパク質を合成する。
セルフリーメタボリックエンジニアリング:
細胞を使用せずに、体外で代謝工学を行う技術。これにより、反応条件をより厳密に制御し、高い生産性と特異性を実現する。
ギブソンアッセンブリ:
複数のDNA断片を一度に組み立てる方法。重複する末端を利用して、効率的かつ迅速にDNA断片を連結する。
24. Synthetic Biology
データセット1:
National Center for Biotechnology Information (NCBI)
NCBIは、遺伝学的および生物学的情報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、タンパク質構造、生物学的病原体のデータなどが含まれており、研究者がアクセスして利用することができます。特に、GenBankやPubMedなどのリソースが広く使用されています。
データセット2:
Protein Data Bank (PDB)
PDBは、タンパク質や核酸の3次元構造データを提供するデータベースです。世界中の研究者から提供された構造データが収録されており、生物学的機構の理解や薬剤設計の基礎データとして利用されています。
データセット3:
European Bioinformatics Institute (EBI)
EBIは、ヨーロッパ分子生物学研究所によって運営されている、生物情報学のデータを集約したデータベースです。遺伝子配列、タンパク質情報、生物学的な相互作用のデータなど、多岐にわたる情報が提供されています。特に、EnsemblやUniProtなどのデータベースが広く利用されています。
データセット4:
The Cancer Genome Atlas (TCGA)
TCGAは、がんの全ゲノム配列解析データを提供するプロジェクトです。がん組織と正常組織の遺伝的変異を比較することで、がんの発生メカニズムの解明や新たな治療法の開発に寄与しています。
データセット5:
ArrayExpress
ArrayExpressは、EBIが提供する遺伝子発現データのアーカイブです。このデータベースには、マイクロアレイやシーケンシング技術によって得られた遺伝子発現データが収録されており、疾患の生物学的な理解や新たなバイオマーカーの発見に役立てられています。
25. Immunology
酸化ストレスと抗酸化物質:
Jomovaらによる研究では、慢性疾患や老化における活性酸素種、毒性、酸化ストレス、および抗酸化物質の役割に焦点を当てています。活性酸素種が細胞損傷を引き起こし、様々な慢性疾患のリスクを高めることが示されていますが、抗酸化物質はこれらの酸化的ストレスを中和し、細胞保護効果を提供することが期待されています。
フラボノイドと糖尿病:
Lamらの研究では、フラボノイドがα-グルコシダーゼおよびα-アミラーゼという糖尿病に関連する酵素の両方の阻害剤として機能する可能性が示されています。これにより、フラボノイドが糖尿病の治療において重要な役割を果たす可能性があることが示唆されています。
フェノール類とフラボノイドの生物活性:
Laritらの研究では、Cytisus villosusから抽出された化合物の総フェノール含有量とフラボノイド含有量が評価され、これらの抽出物と分離された化合物が抗酸化、抗炎症、抗癌などの複数の生物活性を持つことが確認されました。
抗菌抵抗性と代替戦略:
Murugaiyanらによる研究では、抗菌抵抗性に対抗するための代替戦略の進展が議論されています。抗生物質の過剰使用による耐性菌の出現が深刻な問題となっており、新しい抗菌戦略の開発が急務であることが強調されています。
伝統的な植物とその抗酸化活性:
Muflihahらの研究では、インドネシアの12種の伝統的なハーブに含まれるフェノール類とフラボノイドの相関関係と、これらの抗酸化活性が評価されています。これにより、自然界の植物が持つ潜在的な健康効果についての理解が深まります。
26. Immunology
CRISPR-Cas9:
CRISPR-Cas9は、ゲノム編集技術の一つであり、DNAの特定の部分を正確に切断し、削除または置換することができます。この技術は、遺伝子治療や生物学的研究に革命をもたらしており、病気の原因となる遺伝子の修正や、新しい生物学的機能の開発に利用されています。
人工知能（AI）:
AIは、機械が人間のような知能を持ち、学習や問題解決ができる技術です。AIは、ディープラーニングや機械学習といった手法を通じて、大量のデータからパターンを学習し、予測や意思決定を行うことが可能です。ビジネス、医療、自動運転車など、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:
ブロックチェーン技術は、データのブロックを時系列にチェーンのように連結し、暗号化することで、改ざんが困難な分散型デジタル台帳を実現します。金融取引の透明性を高めるために開発されたこの技術は、サプライチェーン管理や電子投票システムなど、様々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、インターネットを通じてサーバー、ストレージ、データベース、ネットワーク、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。これにより、企業や個人は、物理的なハードウェアを所有することなく、必要なリソースを柔軟に利用することができます。
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（qubit）を使用してデータを処理する新しいタイプのコンピューティングです。従来のビットと異なり、量子ビットは0と1の状態を同時に取ることができ、これにより膨大な計算を高速に実行する可能性があります。この技術は、薬品開発、気候変動のシミュレーション、暗号解読などに革命をもたらすと期待されています。
27. Immunology
NCBI:
National Center for Biotechnology Informationは、生物学的データベースの集合体であり、遺伝子配列、タンパク質構造、生物種の分類情報など、多岐にわたるデータを提供しています。特に、GenBankやPubMedなどのデータベースが広く利用されており、研究者が公開研究を検索したり、新しい発見を登録するための重要なプラットフォームとなっています。
EBI:
European Bioinformatics Instituteは、ヨーロッパ分子生物学研究所に属する部門で、生命科学データの収集と解析を行っています。この機関は、遺伝子配列、タンパク質情報、生物学的画像など、多様なデータベースやツールを提供しており、生物学的研究におけるデータアクセスと分析を支援しています。
UniProt:
UniProtは、タンパク質の配列と機能に関する情報を提供するデータベースです。このデータベースは、タンパク質のアノテーション情報を集約し、研究者がタンパク質の機能、構造、相互作用について詳細な情報を得ることができるように設計されています。また、進化的関係や病理学的関連性についての情報も含まれています。
GEO:
Gene Expression Omnibus (GEO)は、遺伝子発現データ、特にマイクロアレイや次世代シーケンシング技術によって生成されたデータを収集・保存するデータベースです。このプラットフォームを通じて、研究者は実験結果を公開し、他の研究者がデータを再利用することが可能になります。
Protein Data Bank:
Protein Data Bankは、3次元構造データを持つ生物学的分子のデータベースです。このデータベースには、X線結晶構造解析や核磁気共鳴(NMR)、電子顕微鏡などの手法によって解析されたタンパク質や核酸の構造データが含まれています。研究者はこれらの構造データを利用して、分子の機能や相互作用のメカニズムを理解することができます。
28. Scientific Communication and Education
研究背景:
昨今の研究では、さまざまな科学的および社会的問題に対する理解を深めるために、多角的なアプローチが取られています。特に、生物工学や合成生物学の分野では、エンジニアリングされた生体治療製品の開発が進められており、疾患治療への応用が期待されています。また、公衆衛生の領域では、遺伝子組み換え食品や医薬品に対する一般の意識調査が行われ、その結果が政策決定や科学コミュニケーションの戦略に影響を及ぼしています。さらに、妊娠中の女性の食欲や嘔吐に関する研究が行われ、その生活の質に対する影響が評価されています。これらの研究は、具体的なデータ分析手法を用いて定量的なデータを提示し、その結果を基に議論を深めることで、より効果的な介入策の開発を目指しています。
29. Scientific Communication and Education
機械学習:
機械学習は、データからパターンを学習し、それを基に予測や分類を行う技術です。ディープラーニングがその一つの手法で、多層のニューラルネットワークを用いて複雑な問題を解決します。
ブロックチェーン:
ブロックチェーンは、取引記録（ブロック）を時系列に連なるチェーンの形で管理する技術で、改ざんが困難なためセキュリティが高いとされています。主に仮想通貨の基盤技術として知られていますが、他の分野でも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、インターネットを通じてサーバーやストレージ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。リソースを必要に応じて利用できるため、効率的でコスト削減にもつながります。
人工知能（AI）:
人工知能は、人間の知的作業をコンピューターによって模倣する技術です。機械学習や自然言語処理などを組み合わせて、より高度な判断や推論が可能になります。
エッジコンピューティング:
エッジコンピューティングは、データを中央のサーバーではなく、データ発生源に近い場所で処理する技術です。レスポンス速度の向上や通信コストの削減が期待されています。
量子コンピューティング:
量子コンピューティングは、量子ビットを使用して非常に高速に計算を行う技術です。従来のコンピューターでは解けない問題を解決する可能性があります。
仮想現実（VR）・拡張現実（AR）:
VRは仮想空間を体験する技術で、ARは現実世界にデジタル情報を重ね合わせる技術です。ゲームやトレーニング、医療など、多岐にわたる分野での応用が進んでいます。
自律走行技術:
自動車がドライバーの介入なしに運転を行う技術です。センサーやAIを用いて周囲の環境を認識し、安全に運転を行います。
30. Scientific Communication and Education
データセットの情報源:
この研究では、妊娠中の女性の食欲とその健康への影響についてのデータを収集するために、特別に設計されたアンケート調査が実施されました。このアンケートは、広範な文献レビューを基に作成され、専門家のフィードバックを通じて検証され、最終的な調査項目には専門家の提案が取り入れられました。データはソーシャルメディアチャンネルや個人のネットワークを通じて配布され、121件の回答が得られました。不完全な提出を除外した後、最終的なデータセットは119件の回答から成り立っています。
データベースの情報源:
この研究で使用されている特定のデータベースについての言及はありませんが、一般的には公開されている既存のデータベースからの情報や、研究で収集された生のデータが利用されています。リンクや具体的なデータベース名は文中には記載されていません。
31. Bioengineering
研究背景:
近年の科学研究では、疾患の発症機序の解明や治療法の開発が重要なテーマとされています。特に、がんやアルツハイマー病などの難治性疾患に対する研究が活発に行われており、新たな治療薬の開発や病態理解の進展が期待されています。例えば、アルツハイマー病においては、酸化ストレスやミトコンドリア機能不全、神経炎症などが病態に関与しているとされ、これらの因子をターゲットとした治療戦略が研究されています。また、がん研究においては、細胞のアポトーシス誘導や免疫応答の誘発など、がん細胞特有の生存メカニズムを狙ったアプローチが試みられています。これらの研究は、疾患の早期診断や効果的な治療法へと繋がることが期待されており、生命科学分野における重要な進展となっています。
32. Bioengineering
ベースエディター (BEs):
ベースエディターは、特定のDNA塩基を直接的に変更することができるゲノム編集技術です。この技術は、CRISPR-Cas9システムを改良したもので、ガイドRNAを使用して特定のDNA領域を認識し、その領域の単一の塩基を別の塩基に変換します。この方法は、遺伝子の機能を変更することなく、病気に関連する突然変異を修正するのに有効です。
プライムエディター (PEs):
プライムエディターは、ベースエディターの機能をさらに拡張したゲノム編集技術で、より広範なDNAシーケンスの編集が可能です。この技術は、ガイドRNAと逆転写酵素を組み合わせて使用し、DNA上で直接新しい遺伝子配列を書き込むことができます。プライムエディターは、削除、挿入、置換など、より複雑な遺伝的変更を実現することができます。
CRISPR-Cas9:
CRISPR-Cas9は、バクテリアの免疫システムから発見されたゲノム編集技術です。この技術は、ガイドRNAを使用して特定のDNA領域を認識し、Cas9酵素がDNAを切断することで、遺伝子の挿入や削除を行うことができます。CRISPR-Cas9は、その高い精度と効率から、遺伝子治療や基礎研究に広く利用されています。
アンチセンスオリゴヌクレオチド (ASOs):
アンチセンスオリゴヌクレオチドは、特定のmRNAに結合してその機能を阻害する短い一本鎖のDNAやRNAです。この技術は、特定の遺伝子の発現を抑制することで、病気の進行を遅らせるか、阻止することが可能です。ASOsは、特に神経変性疾患やがんなどの治療に応用されています。
エクソン特異的U1小核RNA (ExSpe snRNAs):
エクソン特異的U1小核RNAは、前駆体mRNAのスプライシングを修正するために設計された小核RNAです。この技術は、特定のエクソンがmRNAから除外されることを防ぎ、遺伝子の正常な機能を保持または回復させることができます。特にスプライシング異常が原因の遺伝病に対して有効です。
33. Bioengineering
PubMed:
PubMedは、生命科学や生物医学分野における研究論文を検索するための無料のデータベースです。米国国立医学図書館（NLM）によって提供されており、MEDLINEという広範な文献データベースの検索が可能です。研究者や医療専門家はここで最新の研究結果や過去の研究を調査することができます。
研究者、医療専門家、学生
ウェブサイトを通じて無料でアクセス可能
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
Google Scholar:
Google Scholarは、学術的な文献を広範囲にわたって検索できる無料のデータベースです。学術論文、書籍、学位論文、会議のプロシーディングなど、多岐にわたる出版物から情報を収集しています。
研究者、学生、教育者
ウェブサイトを通じて無料でアクセス可能
ScienceDirect:
ScienceDirectは、科学、技術、医学分野のジャーナル記事や書籍章を提供する電子情報サービスです。エルゼビア社によって運営されており、購読契約によって全文を読むことができます。
研究者、学生、教育者
購読に基づいたアクセス（一部無料コンテンツもあり）
https://www.sciencedirect.com/
GenBank:
GenBankは、遺伝子配列データを集めた公開データベースで、米国国立衛生研究所（NIH）が管理しています。このデータベースは、全世界の研究者から提供されるDNA配列データを収集し、公開しています。
遺伝学者、分子生物学者
ウェブサイトを通じて無料でアクセス可能
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/
34. Animal Behavior and Cognition
研究背景:
現代の科学研究では、さまざまな分野で新たな発見がなされています。特に、生物学、医学、環境科学、情報技術が急速に進展しており、これらの進展は人類の生活や健康に直接的な影響を与えています。生物学や医学では、遺伝子編集技術の発展や疾病の新たな治療法の開発が進んでおり、これにより遺伝的疾患やがんなどの治療に新たな希望が見出されています。環境科学では、気候変動の影響を緩和し持続可能な社会を実現するための新技術や方法論が研究されています。情報技術では、AIの進化が著しく、これが医療診断、環境監視、教育など多岐にわたる分野で応用されています。これらの研究は、国際的な協力と共同研究によって推進されており、グローバルな規模での知識の共有が進んでいます。
35. Animal Behavior and Cognition
ディープラーニング:
データから複雑なパターンを学習するための機械学習の一種で、ニューラルネットワークの深い階層を利用しています。特に画像認識、自然言語処理、音声認識などの分野で有効であり、GoogleのAlphaGoや自動運転車の技術にも応用されています。
ブロックチェーン:
データの不正改ざんを防ぐための技術で、連結されたデータのブロックがチェーンの形を成すことからこの名があります。各ブロックには、取引記録やタイムスタンプなどが含まれ、暗号化されているため安全性が高いです。金融業界だけでなく、サプライチェーン管理や投票システムなど、多岐にわたる分野での応用が期待されています。
クラウドコンピューティング:
インターネットを通じてサーバー上のリソースを利用する技術で、データの保存や処理、ソフトウェアの利用が可能です。リソースのスケーラビリティやコスト効率の良さから、多くの企業がデータセンターからクラウドへ移行しています。
人工知能(AI):
人間の知的行動をコンピューターで模倣する技術。学習、推論、問題解決などが可能で、医療診断、株価予測、ロボット工学など、さまざまな分野で利用されています。
IoT（インターネット・オブ・シングス）:
身の回りのあらゆるモノがインターネットに接続され、情報交換を行うことで、より効率的または自動的に動作する技術。家庭用電化製品、自動車、工場の機械などが対象で、遠隔監視や自動化が進んでいます。
36. Animal Behavior and Cognition
データセット1:
DeepLabCut
DeepLabCutは、動物のポーズ推定を行うためのオープンソースのソフトウェアです。このツールは、動物の動きや行動を解析する際に、特定の身体のポイントを識別し追跡することができます。このデータセットは、マウスの鼻や尾の基部などの特定のポイントに基づいて、動物の行動パターンを分析するために使用されました。
マウスの社会的相互作用の研究で利用され、特定の行動パターンの識別に役立ちました。
データセット2:
SimBA
SimBA（Simple Behavior Analysis）は、動物の行動を分析するための機械学習ベースのツールです。このツールは、動物のポーズデータから特定の行動を識別し、分類するために訓練されたランダムフォレスト分類器を使用します。
攻撃行動の識別に使用され、トレーニングされたビデオデータを基にして動物の行動を正確に分類しました。
データベース:
OSF
OSF（Open Science Framework）は、科学研究データの共有とコラボレーションを支援するプラットフォームです。研究者は、研究データ、プロジェクトファイル、プレプリントなどをアップロードし、公開することができます。
SimBAのトレーニングデータや注釈付き行動ファイルがこのプラットフォームを通じて共有され、広範な研究コミュニティがアクセス可能になりました。
37. Neuroscience
fMRIの利用:
近年、fMRI（機能的磁気共鳴画像法）は、脳の活動パターンを可視化し、特定の認知タスクや感情的反応にどのような脳領域が関与しているかを理解するために広く使用されています。この技術は、特に心理学や神経科学の分野で、人間の感情や行動の背後にある脳のメカニズムを解明するための重要なツールとなっています。
感情処理の研究:
感情処理に関する研究では、特に母子の絆や親子関係に焦点を当てた研究が増えています。母親と子供の間の感情的な結びつきは、子供の発達において重要な役割を果たすため、この絆が乱れることは、子供の将来の心理的・社会的な健康に悪影響を及ぼす可能性があります。
親子の絆と精神健康:
親子間の絆の問題は、母親のうつ病やストレスが原因で生じることがあります。このような精神的な問題は、母親自身の感情処理能力に影響を及ぼし、それが子供に対する接し方にも影響を与える可能性があります。したがって、母親の精神健康を支援することが、親子の健全な関係を築くためには不可欠です。
研究手法の進化:
心理学や神経科学の研究手法は、統計的モデリングや構造方程式モデリングなどの進歩により、より精密で複雑なデータ分析が可能になっています。これにより、複数の変数間の関係をより正確に把握し、心理的・神経科学的現象のより深い理解が進んでいます。
データベースと標準化:
研究においては、広範なデータベースの利用が一般的になっており、特に感情表現に関するデータベース（例えば、カロリンスカ顔データベース）は、感情認識や処理の研究において重要な役割を果たしています。これにより、異なる研究間での比較や統合が容易になり、科学的な知見の蓄積が加速しています。
38. Neuroscience
線形混合効果モデル:
統計分析において、線形混合効果モデル（Linear mixed-effects models）は、データ内の固定効果とランダム効果の両方を含むモデルです。このモデルは、データが複数のレベルのグループ化（例えば、個人、学校、地域など）によって階層的に構造化されている場合に特に有効です。固定効果は、全体の傾向を示すのに対し、ランダム効果はグループ間の変動を捉えます。このモデルは、個々のグループ内の相関や変動を考慮することができ、より精密な統計推定が可能になります。
信号検出理論:
信号検出理論（Signal Detection Theory）は、ノイズの中から信号を検出する能力を数学的にモデル化した理論です。この理論は心理学、医療診断、通信技術など多岐にわたる分野で応用されています。主なパラメータには、感度（d'）と判断基準（c）があります。感度は真の信号を正しく識別する能力を示し、判断基準は対象者が信号の存在を判断する際のしきい値を示します。
エコープラナーイメージング:
エコープラナーイメージング（Echo-planar imaging, EPI）は、MRI（磁気共鳴画像法）において高速なデータ取得を可能にする技術です。この技術により、脳の機能的な活動を高い時間分解能で捉えることができるため、fMRI（機能的磁気共鳴画像法）で広く使用されています。EPIは、一度の励起で複数の画像を迅速に取得することができるため、動的な脳活動の研究に非常に有効です。
リーディング・ザ・マインド・イン・ザ・アイズ・タスク:
リーディング・ザ・マインド・イン・ザ・アイズ・タスク（Reading the Mind in the Eyes Task, RMET）は、被験者が写真で切り取られた目の表情だけを見て、その人の感情や思考を推測する心理テストです。このテストは、社会的認知や共感的理解を測定するために用いられ、自閉症スペクトラム障害の研究などにも応用されています。
39. Neuroscience
データセット:
この研究では、産後の絆障害（BD）を持つ母親と健康な対照群（CG）の母親を対象に、感情的な赤ちゃんの顔と大人の顔への反応を調べるための「Infant Emotional GoNoGoタスク」を用いたfMRIデータを収集しました。このデータセットは、母親の感情調節の神経生物学的基盤を理解するために使用されています。
データベース:
データは、フィンランドのアールト大学の科学スクール、アールト・ネウロイメージングのアドバンスド・マグネティック・イメージング（AMI）センターで、3T MAGNETOM Skyra全身スキャナーを使用して収集されました。このデータベースには、安静時の状態、構造的データ、およびタスクベースのデータが含まれています。
調査プロトコル:
この研究は、より大きなプロジェクトの一部であり、研究プロトコルに従って、産後3ヶ月、6ヶ月、12ヶ月の各時点で、参加者はInfant Emotional GoNoGoタスクを含む複数のfMRIセッションを実施しました。このプロトコルは、ハイデルベルク医学部の倫理委員会によって承認されています（承認番号 S-450/2017）。
40. Paleontology
研究背景:
昨今の研究背景に関しては、多岐にわたる分野で進展が見られます。科学技術の進化に伴い、生命科学、物理学、情報技術、環境科学など、各分野で革新的な研究が進められています。特に、生命科学ではゲノム編集技術の発展や、疾病のメカニズム解明に向けた研究が活発です。情報技術分野では、人工知能や機械学習の応用範囲が広がり、新たなサービスや製品開発が進んでいます。また、気候変動に対する研究も重要なテーマとなり、持続可能な社会を目指した技術開発が求められています。これらの研究は、学術的な知見の増進だけでなく、産業界におけるイノベーションの推進、社会問題の解決にも寄与しており、その影響は広範にわたっています。
41. Paleontology
機械学習:
データからパターンを学習し、予測や分類を行う技術。深層学習や強化学習など、さまざまなアプローチがあります。
ブロックチェーン:
データの改ざんが困難な分散型台帳技術。暗号通貨だけでなく、サプライチェーン管理や契約の自動化にも利用されています。
クラウドコンピューティング:
インターネットを通じて、サーバー、ストレージ、データベースなどのコンピューティングリソースを提供する技術。AWS、Azure、Google Cloudなどがあります。
人工知能（AI）:
人間の知的作業をコンピューターで模倣する技術。画像認識、自然言語処理、ロボット制御など、多岐にわたる応用がされています。
インターネットオブシングス（IoT）:
日常のあらゆる「モノ」がインターネットに接続され、情報を交換・制御する技術。スマートホームや産業機械の遠隔監視などに使用されます。
ビッグデータ:
従来のデータベースやツールでは処理が困難な、非常に大量かつ複雑なデータの集合。データ分析により、ビジネスの意思決定や科学研究に貢献します。
サイバーセキュリティ:
情報システムやネットワークをサイバー攻撃から保護する技術。侵入検知システム、暗号化技術、マルウェア対策などがあります。
仮想現実（VR）および拡張現実（AR）:
現実世界をデジタル情報で拡張する技術（AR）と、完全に仮想的な環境を体験する技術（VR）。ゲーム、教育、医療などで利用されています。
自動運転技術:
センサーやAIを用いて、自動車が自律的に運転する技術。安全性の向上や交通渋滞の緩和が期待されています。
量子コンピューティング:
量子力学の原理を利用した新しいタイプのコンピューティング。従来のコンピュータでは解けない問題の解決が期待されています。
42. Paleontology
データセット名:
Google BigQuery Public Datasets
概要:
Google Cloudが提供するBigQueryのプラットフォームを通じて利用できる公共データセットのコレクションです。気候変動、経済、人口統計など、多様な分野のデータセットが公開されています。
利用方法:
データ分析や機械学習のプロジェクトに利用され、SQLクエリを使用してデータにアクセスし分析を行うことができます。
アクセス方法:
Google Cloud Platformのアカウントを持っていれば、BigQueryのコンソールからアクセス可能です。
43. Microbiology
研究背景:
昨今の研究では、特に環境科学、生化学、分子生物学の分野において、地球環境の変化に伴い、新たな技術や手法の開発が進められています。例えば、土壌中の窒素酸化物のフラックス計測や、土壌有機物の組成分析などが行われており、これらの研究は地球の持続可能な管理と環境保護に寄与しています。また、分子レベルでの生物活性や変換の研究も進んでおり、ラマン分光法を用いた単一細胞の解析や、表面増強ラマン散乱（SERS）を利用した超感度の免疫分析などが開発されています。これらの技術は、病原体の迅速な識別や疾病の診断、環境モニタリングに役立てられることを目指しています。さらに、遺伝子工学の分野では、新しい誘導プロモーターの開発や、機械学習アルゴリズムを用いた分析方法の比較などが行われ、科学技術の進歩により多くの可能性が開かれています。これらの研究は、学術的な知見の進展だけでなく、実用的な応用にも大きく貢献しており、持続可能な社会の実現に向けて重要な役割を担っています。
44. Microbiology
メタトランスクリプトーム:
メタトランスクリプトームは、ある環境内のすべての微生物の遺伝子発現情報を集約したデータセットです。これにより、特定の環境条件下での微生物群の機能や活動を理解することができます。メタトランスクリプトーム解析は、環境サンプルからRNAを抽出し、次世代シーケンシング技術によって読み取ることで行われます。この技術は、微生物が実際にどの遺伝子を使っているかを把握するのに非常に有効で、微生物群集の機能的な理解を深めるために用いられます。
パーオキシニトライトダイナミクスの定量:
パーオキシニトライト（ONOO-）は、生物学的および環境系において重要な反応性窒素種です。土壌中でのパーオキシニトライトの動態を定量することで、土壌の窒素循環や微生物活動の変化を評価することができます。この測定は、特定の化学的添加物を用いて土壌サンプルを処理し、その後、ガスクロマトグラフィーや質量分析法を用いてNO2やNOzの増加を測定することで行われます。この技術は、土壌管理や環境保全のための重要なデータを提供します。
機械学習アルゴリズムの比較分析:
機械学習アルゴリズムは、大量のデータからパターンを学習し、予測や分類のタスクに応用されます。最近では、表面増強ラマン散乱スペクトル（SERS）のデータを用いて、異なる臨床関連の細菌種を識別するために、複数の機械学習アルゴリズムの性能を比較分析する研究が行われています。このアプローチは、病原体の迅速かつ正確な同定に寄与し、感染症の診断と治療の改善につながります。
有機物の分解と窒素利用のモデル:
土壌有機物（SOM）の分解と窒素（N）の利用の関係をモデル化することで、土壌の肥沃性や生態系の健全性を評価することができます。このモデルは、異なるタイプの微生物がどのように有機物を分解し、利用可能な窒素を他の生物に供給するかを示します。また、人間活動による窒素の付加がどのように土壌システムに影響を与えるかを理解するのにも役立ちます。このようなモデルは、持続可能な農業技術の開発や環境保全戦略の策定に貢献します。
45. Microbiology
Mendeley Data:
Mendeley Dataは、研究データを管理、共有、発見するためのオープンアクセスリポジトリです。このプラットフォームは、研究データの保存とアクセスを容易にし、研究の透明性と再現性を向上させることを目的としています。データセットはDOI（デジタルオブジェクト識別子）を通じて引用可能で、研究成果の信頼性と影響力を高めることができます。
Mendeley Dataにアップロードされたデータは公開日から公開され、誰でもアクセス可能です。ユーザーはデータを検索し、ダウンロードすることができます。
Mendeley Dataには、さまざまな研究分野からのデータセットが含まれており、研究者は自分の研究に関連するデータを容易に見つけることができます。また、データセットにはメタデータが付与されており、データの内容や使用条件などが明確に記載されています。
46. Zoology
研究背景:
昨今の研究では、様々な実験的食事を与えられたジュベナイルL. rohita（魚）の糞の近似分析が行われています。この研究では、飼料成分、糞、および食事のサンプルが均一化された後に化学分析が行われました。具体的には、サンプルは105°Cで12時間乾燥させて水分を分析し、Kjeldhal装置を用いて粗タンパク質を、Soxtec装置を用いて石油エーテル抽出法により粗脂肪を測定しました。また、総エネルギーはパー社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により720nmおよび350nmの波長吸収で定量されました。これらの分析結果を元に、顕著な消化係数がNRCの方法に基づいて決定されました。統計分析はANOVAを用いて行われ、平均値の差はダンカンの多重範囲テストによって比較されました。このようにして、魚の飼料の種類による糞の栄養成分の違いを明らかにしています。
47. Zoology
機械学習:
機械学習は、アルゴリズムと統計モデルを使用してコンピューターが特定のタスクを実行するためにパターンと推論を学習する技術です。この分野はデータマイニング、人工知能（AI）と密接に関連しています。
ディープラーニング:
ディープラーニングは、機械学習の一種で、多層（ディープ）ニューラルネットワークを使用して複雑な問題を解決します。画像認識、音声認識、自然言語処理などの分野で広く使用されています。
ブロックチェーン:
ブロックチェーン技術は、デジタル情報の記録と分散処理を可能にする技術で、ビットコインなどの暗号通貨で使用されています。この技術は、改ざんが困難な透明性の高い取引記録を提供します。
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オンデマンドでコンピューターシステムリソース、特にデータストレージ（クラウドストレージ）とコンピューティングパワーを提供する技術です。ユーザーは物理的なハードウェアを所有せずに、必要なリソースを利用できます。
人工知能（AI）:
人工知能は、コンピューターシステムが人間の知能を模倣する技術です。学習、推論、自己修正の能力を備え、様々な産業で応用されています。AIはロボティクス、音声認識、画像認識など多岐にわたる分野で使用されています。
ビッグデータ:
ビッグデータは、従来のデータ処理アプリケーションソフトウェアでは処理が困難な、非常に大規模なデータセットを指します。ビッグデータを分析することで、パターン、トレンド、顧客の好みなどの洞察を得ることができ、ビジネス戦略の策定に役立てることができます。
インターネットオブシングス（IoT）:
インターネットオブシングスは、日常の物体にセンサーやネットワーキング機能を組み込み、それらがインターネットを介して相互に通信することを可能にする技術です。この技術により、効率化、自動化が進み、スマートホーム、スマートシティ、ヘルスケアなど多くの分野で応用されています。
48. Zoology
情報源1:
bioRxiv
bioRxivは、生物学分野の研究成果を査読前に公開するプレプリントサーバーです。最新の研究成果が迅速に共有され、広範囲の科学コミュニティとのフィードバックを促進します。研究者は自らの研究を公開し、他の専門家からの意見や評価を受けることができます。
研究者は自身の研究論文をサイトにアップロードし、公開後は誰でも無料でアクセスして閲覧することができます。また、論文にはDOIが付与され、引用や参照が容易になります。
情報源2:
SAS 9.1
SAS 9.1は統計分析ソフトウェアの一つで、広範囲のデータ分析、統計分析、データ管理を行うためのツールを提供します。このソフトウェアは、科学研究だけでなく、ビジネスや工業分野でも広く使用されています。
データをインポートした後、ユーザーは様々な統計モデルや分析手法を適用してデータを解析することができます。また、ANOVAやDuncanの多重範囲テストなど、多くの統計的手法が組み込まれています。
情報源3:
NRC (National Research Council)
NRCは、科学的研究と技術開発を推進するためのアメリカの組織です。特に、農業、健康、環境など多岐にわたる分野での研究が行われています。
NRCが提供する方法論やガイドラインは、研究において広く参照され、実験の設計やデータ解析の基準として用いられます。特に、飼料の評価や栄養学に関する研究では、NRCの基準が重要な指標となります。
https://www.nationalacademies.org/nrc/
49. Bioinformatics
高度な公衆衛生技術人材:
北京市衛生委員会は、高度な公衆衛生技術人材の育成を目指しており、北京市の病院インキュベーションプログラムを通じて支援しています。
利益の対立:
本研究の著者は、利益の対立がないことを確認しています。
著者の貢献:
YWHとYKは概念化を行い、XQXは方法論とソフトウェアの開発を担当しました。HWは検証を、XQXは形式的分析を行いました。調査はXQX, HW, LCS, CHによって行われ、データの管理はXQXが担当しました。原稿の準備はXQXが行い、レビューと編集はYWH, JDJ, HY, YKが行いました。資金調達はYKとXQXが行いました。
著作権:
このプレプリントの著作権は2024年11月28日に投稿されたバージョンにあります。再利用は許可なく行うことはできません。
NoButterの使用シナリオ:
NoButterは、リンパ節、肺、および2つのTNBCから得られたCosMx SMIデータに対してその適用性と機能性を示しています。スライドの準備はNanoStringのガイドラインに従って行われました。
解析方法:
人間の腸内におけるアミロイドの同定には、Unified Human Gut Proteomeとバクテリア機能アミロイドのデータセットが使用されました。これらは、特定のバイオインフォマティクスツールを使用して解析され、アミロイドの潜在的な影響を評価しました。
50. Bioinformatics
ディープラーニング:
ディープラーニングは、複数の層を持つ人工ニューラルネットワークを使用して、大量のデータから複雑なパターンを学習する技術です。この技術は、画像認識、自然言語処理、音声認識など、多くの分野で応用されています。
SMILES:
SMILES（Simplified Molecular Input Line Entry System）は、化学構造をテキスト形式で表現するための方法です。化合物の分子構造を短いASCII文字列で表現し、化学情報の入力やデータベース検索に利用されます。
RDKit:
RDKitはオープンソースの化学情報学ソフトウェアツールキットです。分子の構造、プロパティの計算、化学反応のシミュレーション、化合物のデータベース検索など、幅広い機能を提供しています。
Keras:
KerasはPythonで書かれたオープンソースのニューラルネットワークライブラリです。TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、Theano上で動作することをサポートしており、ディープラーニングモデルの構築と訓練を簡単かつ迅速に行うことができます。
QuAC:
QuAC（Quality of Attribution Curve）は、画像分類タスクにおいて、特定の領域が分類器の判断にどの程度影響を与えているかを定量的に評価する手法です。この手法では、異なる重要度の閾値を用いて一連のバイナリマスクを生成し、それを使用してハイブリッド画像を作成し、その分類結果からマスクの効果を評価します。
51. Bioinformatics
snRNASeqデータセット:
このデータセットは、特定の臓器や組織の細胞の単一核RNAシークエンス（snRNA-seq）データを含んでいます。特に、腎臓の異なる状態（参照、急性腎障害（AKI）、慢性腎疾患（CKD））における近位尿細管（PT）細胞のサブタイプを特定し、それらの細胞の軌跡と疑似時間解析を行うために使用されています。データセットは、クラスタリング解像度0.5でPTサブタイプを識別し、高いLRP2表現を持つPT細胞から軌跡分析を開始します。
CODEXデータ:
CODEX（CO-Detection by indEXing）は、組織サンプル中の多数のタンパク質を同時に可視化し、定量化する技術です。この研究では、CODEXデータを使用して、健康な参照組織と疾患組織（AKI、CKD）のPT細胞におけるTHY1およびPROM1の発現ダイナミクスを解析しています。特に、THY1陽性PT細胞の割合が健康な参照組織で高く、疾患組織で顕著に減少していることが観察されました。
Phenocyclerデータ:
Phenocyclerは、組織サンプルにおけるタンパク質発現の高次元画像を提供する技術です。この研究では、Phenocyclerデータを利用して、AKIおよびCKD条件下でのPROM1陽性PT細胞の割合の変化を分析しています。AKIではPROM1陽性PT細胞の割合が顕著に増加していることが示されましたが、CKDではそのような増加は認められませんでした。
CellChatDBパッケージ:
CellChatDBは、細胞間コミュニケーションを解析するためのツールです。このパッケージを使用して、THY1陽性、PROM1陽性のS1またはS2のPT細胞が他の腎細胞タイプとどのように相互作用しているかを評価しました。このアプローチでは、ソース細胞のリガンドがターゲット細胞の受容体とどのように相互作用しているかを定義します。
52. Physiology
研究背景:
現代の研究では、多岐にわたる分野での新たな発見が進行中です。特に、生物学、医学、環境科学などの分野では、技術の進歩により、以前には不可能であった詳細な分析が可能になっています。例えば、遺伝子編集技術のCRISPR-Cas9は、遺伝的疾患の研究や治療法の開発に革命をもたらしています。また、AIと機械学習の進化は、データ解析やパターン認識の精度を飛躍的に向上させ、新薬開発や疾病診断の分野での応用が期待されています。さらに、気候変動に関連する研究では、地球温暖化の影響を詳細に理解し、それに対抗するための戦略を練るために、環境データの収集と分析が重要視されています。これらの進展は、社会や環境に対する深い理解と、将来的な課題への対応策を提供するための基盤を築いています。
53. Physiology
ディープラーニング:
ディープラーニングは、複数の層を持つニューラルネットワークを使用して、大量のデータから特徴を学習し、予測や分類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、音声認識など、多くの分野で活用されています。
ブロックチェーン:
ブロックチェーン技術は、データのブロックを時間順にチェーンのように連結して管理する技術で、改ざんが困難な分散型デジタル台帳として機能します。金融取引の透明性を高めるために使われることが多いですが、サプライチェーン管理やデジタルアイデンティティなど、他の用途にも拡がっています。
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。物理的なハードウェアに依存せずに、リソースを必要に応じて利用できるため、コスト削減や効率化が図れます。
人工知能（AI）:
人工知能は、機械が人間のように学習や推論を行う能力を持つ技術です。ディープラーニングや機械学習がその一部であり、自動運転車、医療診断支援、スマートホームデバイスなど、多岐にわたるアプリケーションが存在します。
インターネットオブシングス（IoT）:
インターネットオブシングスは、日常の物体にセンサーや通信機能を備え、インターネットを通じて情報を交換することで、それらの物体がスマート化する技術です。家電から産業機械まで、さまざまな物がインターネットに接続され、効率的な運用や新たなサービスの提供が可能になります。
54. Physiology
情報源1:
National Institutes of Health, National Heart Lung Blood Institute
この研究機関は、心肺血液研究に関する補助金を提供しており、特定の研究プロジェクトHLR01152215に資金を提供しています。これにより、心肺関連の健康問題に対する新たな治療法や予防法の開発が支援されています。
情報源2:
UK Research and Innovation (UKRI) Global Challenges Research Fund (GCRF)
UKRIはイギリスの研究とイノベーションを支援する組織であり、GCRFはグローバルな課題に対処するための研究プロジェクトに資金を提供しています。このファンドは、開発途上国での持続可能な発展を促進するための研究に重点を置いています。
情報源3:
Universities UK International (UUKi)
UUKiはイギリスの大学間の国際的な協力と交流を促進する組織であり、UK-Israel Mobility Schemeの一環として2023-24年度のコールで資金を提供しています。このスキームは、イギリスとイスラエルの学術交流を促進することを目的としています。
情報源4:
Research Excellence Framework (REF) funds from the University of Greenwich
REFはイギリスの大学の研究品質を評価するフレームワークであり、その評価に基づいて資金が配分されます。グリニッジ大学からのREF資金は、2021-23年にわたってこの研究プロジェクトに対する支援を提供しています。
55. Ecology
食物網の特性と欠損リンク予測の関連:
食物網は生物間の相互作用の複雑さを表す有用な表現方法ですが、観察が困難なため、しばしば不完全にサンプリングされます。特に稀な相互作用を観察するためには多大な労力が必要です。食物網における欠損リンクを推定するためのより正確な方法が、種間相互作用のデータの精度を向上させ、データ収集の効率を高め、食物網分析やモデリングの有用性を向上させるでしょう。本研究では、リンク予測のための最先端のメタ学習技術であるモデルスタッキングを使用し、食物網における欠損リンク予測の精度を向上させるために、種の特性と観察されたネットワーク構造の相対的な有用性を評価しました。
BdGPL感染の大陸特有の影響:
ヨーロッパとアフリカの両大陸からの分離株にさらされたとき、ヨーロッパのヒキガエルはアフリカのヒキガエルよりも弱い感染で死亡しましたが、感染性と毒性の違いは両種において用量の強さとBdGPLの特性の発散によって引き起こされました。ベイズ線形モデルは、B. bufoおよびS. gutturalisの感染負荷において、用量と系統の効果が加算されることを示しました。
微生物間の共存の広がり:
私たちの種プールにおける種のペア間での共存を理解するために、ニッチ重複-適応度差フレームワークを使用して共存、一方の種が他方を排除する、または優先効果の存在を予測しました。予測された共存はさまざまなペア間で広く見られ、サンプル化されたパラメータ推定の79％が共存を示唆しました。さらに、バクテリア:酵母のペア（異界王国間の相互作用）では、成長曲線から推定されたパラメータが共存を少し多く予測しました（84％）。
実験的方法と種プールの形成:
Wolfe labのメンバーと共同研究者は、世界中のいくつかのサワードウスターターから調査を行い、4種の乳酸菌と4種の酵母を分離し、実験的に特徴付けました。これらの微生物は、異なるサワードウスターター文化で最も豊富であり、自身の間で強い正または負の共起パターンを示しました。この研究では、これらの8つの微生物に加えて、同じコレクションからの酢酸菌（Acetobacter malorum）を使用しました。
56. Ecology
モデルスタッキング:
モデルスタッキングは、複数の異なる予測モデルを組み合わせて、より正確な予測を行うメタ学習手法です。この技術では、個々のモデルの予測を入力として使用し、それらを組み合わせて最終的な予測を生成します。このアプローチは、特に予測タスクにおいて、モデルの予測能力を向上させるために用いられます。
モデルスタッキングは、金融市場の予測、疾病のリスク評価、顧客の行動予測など、多岐にわたる分野で利用されています。特に、複数のモデルが異なるタイプのデータやパターンを捉える場合、それらを組み合わせることで、より包括的で正確な予測が可能になります。
PERMANOVA:
PERMANOVA（Permutational Multivariate Analysis of Variance）は、群間での多変量のデータの分散を比較するための統計手法です。この方法は、特に生態学や微生物学の研究で利用され、サンプル間の生物学的な群集の違いを検定します。
PERMANOVAは、異なる環境条件下での生物群集の変化、治療前後の微生物叢の比較、異なる地理的地域の生物多様性の差異などを分析する際に使用されます。この手法は、従来のANOVAと異なり、非パラメトリックな手法であるため、データの分布に対する仮定が少ないです。
NMDS:
NMDS（Non-metric Multidimensional Scaling）は、多次元のデータを低次元で表現するための非計量多次元尺度構成法です。この手法は、個々のサンプル間の類似性や距離を保持しつつ、データを視覚的に解釈しやすい形に簡略化します。
NMDSは生態学的データの解析、社会科学の調査データ、市場調査のデータなど、様々な分野で利用されています。特に、複雑な生物群集データや意見データを分析し、パターンやグループを明確にするのに有効です。
57. Ecology
食物網の特性:
食物網の特性には、次のようなものが含まれます。度数（in to in）のアソーティティビティ、度数（out to out）のアソーティビティ、度数（out to in）のアソーティビティ、度数（in to out）のアソーティビティ、移動タイプのアソーティビティ、代謝タイプのアソーティビティ、ログ（質量）のアソーティビティ、モジュラリティ、クラスタリング係数、コネクタンス、平均度数、ログ（ノード数）、質量の偏り、中央ログ（質量）、平均ログ（質量）、最大ログ（質量）、最小ログ（質量）、ノード属性の数、食人関係の除去、寄生関係の除去、分類未定義の割合、高次分類レベルの割合、欠損質量の割合などがあります。これらは食物網の構造やダイナミクスを理解する上で重要な指標となります。
実験方法:
実験では、複数の微生物（乳酸菌と酵母）を使用して、液体穀物ベースの発酵媒体（CBFM）で成長曲線を測定します。これにより、単一種またはペアでの微生物の成長を追跡し、微生物間の相互作用や共存の可能性を評価します。また、実験的コミュニティとモデル予測コミュニティ間の類似性をブレイ・カーティス類似性で評価し、NMDSで視覚化します。
データソース:
この研究で使用されたデータは、過去の研究や実験から収集されたもので、特に食物網の特性や微生物の成長データが含まれます。また、食物網のリンク予測のためのモデルスタッキング技術や、異なる地域からの微生物サンプルに関する情報も利用されています。
58. Cell Biology
研究背景:
昨今の科学研究では、多くの分野で複雑な実験やデータ解析が進行しています。具体的には、生物学的材料、生データ、処理済みデータ、そして分析に使用されるMATLABスクリプトなどが研究の進行に必要とされています。これらの研究は、しばしば複数の研究者による共同作業を必要とし、それぞれの研究者が特定の役割を担っています。例えば、実験デザイン、データの取得・解析・解釈、マニュスクリプトの執筆などが挙げられます。また、研究の公開にあたっては、著作権やライセンスの問題も重要であり、多くの場合、CC-BY-NCやCC-BYライセンスが使用されていることが一般的です。これにより、研究成果が広く共有されることを保証しつつ、適切なクレジットが研究者に与えられます。
59. Cell Biology
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、多層的な人工ニューラルネットワークを使用して、大量のデータから複雑なパターンを学習する技術です。この技術は、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応用されています。
ブロックチェーン:
ブロックチェーン技術は、データのブロックを時間順にチェーンのように連結して管理する技術です。各ブロックには、トランザクションの記録と前のブロックのハッシュ値が含まれており、データの改ざんが困難なため、セキュリティが高いとされています。金融業界をはじめ、さまざまな分野で利用されています。
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機器に設置することなく、これらのリソースを利用できます。
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思考や学習を行う技術です。AIは、機械学習、ロボット工学、コンピュータビジョンなど、多くのサブフィールドに分かれています。現在、医療、自動運転車、顧客サービスなど、多くの分野で利用されています。
インターネットオブシングス（IoT）:
IoTは、さまざまな「モノ」がインターネットを通じてつながり、情報を交換することで、より賢く、効率的なシステムを実現する技術です。家電製品、工業機器、ウェアラブルデバイスなど、多くのデバイスがインターネットに接続され、新たな価値を生み出しています。
60. Cell Biology
データセット1:
ImageNet
ImageNetは、画像認識ソフトウェア研究に広く利用されているデータセットです。このデータセットは、1000カテゴリ以上にわたる1400万枚以上の画像を含んでおり、各画像はラベル付けされています。この巨大なデータベースは、機械学習モデルの訓練とベンチマークテストに広く使用されています。
画像認識、機械学習モデルの訓練、コンピュータビジョンの研究
データセット2:
NCBI GenBank
NCBI GenBankは、遺伝子配列データベースであり、全世界の科学者から提出された多様な生物の遺伝子配列情報が収集されています。このデータベースは、生物学的研究だけでなく、医学的研究においても重要な役割を担っており、新しい遺伝子の発見や疾患の研究に利用されています。
遺伝子研究、生物学的研究、医学研究
データベース1:
PubMed
PubMedは、生物医学や健康科学に関連する文献を検索できるデータベースで、主に医学や生物学の研究者に利用されています。数百万の文献の要約や全文がアクセス可能で、最新の研究動向を追うのに不可欠なリソースです。
文献検索、研究トレンドの把握、情報収集
データベース2:
Google Dataset Search
Google Dataset Searchは、インターネット上で公開されているデータセットを検索するためのツールです。このサービスは、様々な分野のデータセットへのアクセスを提供し、研究者が必要なデータを容易に見つけることを支援します。
データセットの発見、研究データの収集、データ分析
61. Cancer Biology
フェロトーシスと鉄代謝:
フェロトーシスは、鉄依存性の細胞死の一形態であり、鉄の代謝が重要な役割を果たしています。Chenらによる2020年の研究では、細胞内の鉄代謝がフェロトーシスを誘発する重要なメカニズムであることが示されています。このプロセスには、リポキシゲナーゼの活性化やリン脂質の酸化が関与しており、細胞膜の損傷につながる可能性があります。
NOX酵素と酸化ストレス:
NADPHオキシダーゼ（NOX）は、活性酸素種（ROS）の生成に関与する酵素であり、多くの生理的および病理的プロセスに影響を与えます。Vermotらの2021年の研究によると、NOX酵素は細胞の酸化ストレスレベルを調節し、様々な疾患の発症に寄与していることが示されています。
心房細胞のリモデリングと心房細動:
心房細動は、心房の電気的および構造的リモデリングによって特徴付けられる不整脈の一種です。Gemelらによる2017年の研究では、間欠的な低酸素状態がNOX2依存的に心房のコネクシンのリモデリングを引き起こし、心房細動のリスクを高めることが示されています。
糖尿病性腎症と短鎖脂肪酸:
糖尿病性腎症は、糖尿病の合併症の一つであり、腎機能の低下を引き起こします。Huangらの2020年の研究では、短鎖脂肪酸がGPR43を介して酸化ストレスとNF-κBシグナリングを抑制し、糖尿病性腎症の進行を緩和する可能性が示されています。
心房細胞におけるフェロトーシスの促進:
心房細動において、心房細胞のフェロトーシスが重要な役割を果たしている可能性があります。Liuらの2022年の研究によると、心房細胞のフィブロブラストがExo-miR-23a-3pを分泌し、SLC7A11をターゲットとすることで心房細胞のフェロトーシスを促進していることが示されています。
62. Cancer Biology
ディープラーニング:
人工知能の分野において、ディープラーニングは多層的なニューラルネットワークを用いて大量のデータから特徴を学習し、分類や予測などのタスクを実行する技術です。特に画像認識、自然言語処理、音声認識などの分野で有効で、最近では医療、自動運転、金融分析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:
ブロックチェーン技術は、データのブロックを時系列にチェーンのように連結して管理するデータ構造と、それを利用した分散型データベース技術です。改ざんが困難であるため、仮想通貨の取引記録に使われるほか、サプライチェーン管理、契約の自動化（スマートコントラクト）などに利用されています。
CRISPR-Cas9:
CRISPR-Cas9は、遺伝子の編集を可能にする技術で、特定のDNA配列を標的として切断し、遺伝子を挿入または除去することができます。この技術により、遺伝病の治療や農業での作物改良、生物研究の進展などが期待されています。
量子コンピューティング:
量子コンピューティングは、量子ビットを使用してデータを処理する新しいタイプの計算方法です。従来のコンピュータよりもはるかに高速に複雑な計算を行う能力を持ち、薬品設計、材料科学、暗号解読などの分野でのブレークスルーが期待されています。
人工知能（AI）:
人工知能は、機械やソフトウェアが人間の知的行動を模倣する技術です。学習、推論、問題解決などを自動で行うことができ、近年では機械学習やディープラーニングの進展により、その応用範囲が急速に拡大しています。