BiGG Models
BiGG Models is a knowledgebase of genome-scale metabolic network reconstructions. BiGG Models integrates more than 70 published genome-scale metabolic networks into a single database with a set of stardized identifiers called BiGG IDs. Genes in the BiGG models are mapped to NCBI genome annotations, and metabolites are linked to many external databases (KEGG, PubChem, and many more). For details ab
生命現象を実装してみよう〜パターン形成と細胞分化を例に〜｜sheep
「発生」という名の超常現象生物の発生という現象は、極めて神秘的であり、これほど面白い物理現象は他には存在しないとさえ思っている（少し盛った）。 少々歴史的な話をするならば、発生生物学の世界において、「前成説」と「後成説」という２つの対立した仮説が存在していた時期がある。前者は、「各器官は生殖細胞の中に小さな形であらかじめ収まっていて（いわゆるホムンクルスと呼ばれる）、発生の過程でそれらが拡大することによって成体が形成される」とする考えである。一方で後者は、「各器官が各世代で一から新たにつくられる」とする考えである。今となっては、「前成説」が誤りであり「後成説」が正しいということは、中学生や高校生でも知っているほどの常識となっている（はずだ）が、その当時においては前成説がある程度支持されていたのも不思議ではないと思う。我々の体は、実は元々0.1mm程度の、脂質膜で包まれたタンパク質の塊であっ
今年読んだ一番好きな論文2016 - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
この記事は今年読んだ一番好きな論文2016 の25日目の記事です。 今年読んだ論文ではこれがよかったです。 Computational flow cytometry: helping to make sense of high-dimensional immunology data. Nature Reviews Immunology 16, 449–462 (2016) レビューなのでアレですけど、お勉強して知識が増えたという点でこれを推します。 本当ならばSPADE (Nature Biotechnology 29, 886–891 (2011)) ですけど今年読んだわけでもないしいろいろ解説ブログもあるので、レビューですけどこれをば。 Nature Review Immunology という免疫学でNature 系のよく読まれる論文ですが、免疫学の話は出てこず（出ないとは言っていない
Extracting a cellular hierarchy from high-dimensional cytometry data with SPADE - Nature Biotechnology
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single cell RNA-seq のdropout - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
読んだ。 MAGIC: A diffusion-based imputation method reveals gene-gene interactions in single-cell RNA-sequencing data コードはPython で書かれている。 computational flowcytometry のDana Peer ラボ。RNA-seq のデータ行列が取るであろう高次元空間の形からデータ点(細胞)を復元しようという雰囲気。 single cell RNA-seq ではmRNA の読みの精度の悪さのせいで、全体の80-90% くらいは0 という結果が返ってくるdropout という現象に悩まされる。有効なデータが10% 程度しかなく、他が0 のときに元のデータがどのようなものだったかを推定するのが必要な作業だが、MAGIC(Markov Affinity-base
AlphaFold: Using AI for scientific discovery
Research AlphaFold: Using AI for scientific discovery Published 15 January 2020 Authors Andrew Senior, John Jumper, Demis Hassabis, Pushmeet Kohli UPDATE: In July 2022, we released AlphaFold protein structure predictions for nearly all catalogued proteins known to science. Read the latest blog here. In our study published in Nature, we demonstrate how artificial intelligence research can drive and
露崎さんのHeterogeneous Information Networkについての論文が採択 - Laboratory for Bioinformatics Research
HeteroNAM’18/WSDM2018に、特別研究員の露崎弘毅さんの以下の論文が採択されました。 Koki Tsuyuzak and Itoshi Nikaido. Biological Systems as Heterogeneous Information Networks: A Mini-review and Perspectives. HeteroNAM’18. WSDM2018. 2018. 生命科学のデータは、ゲノム、RNA、タンパク質、表現型など様々な階層に渡り、複雑で多様なデータ構造を扱います。生命科学分野でのデータ解析では、これらのデータを統合的に解析する手法の確立が大きな課題となっています。一方、機械学習の分野では、Heterogeneous Information Network (HIN) という分野で、このような複雑なデータを統合的に解析する手法が発達しつつあ
遺伝子操作でよく利用される大腸菌（K-12由来株）の遺伝子型｜タカラバイオ株式会社
supF58, supE44, hsdR514, galK2, galT22, trpR55, metB1, tonA, ΔlacU169/F'[proAB+, lac Iq, lacZΔM15Tn10(tetr)]
Matrixとして得られたデータの分析について -
Matrixとして得られたデータの分析について - 目次 データを解析する 主成分分析、特異値分解 (SVD)、対応分析 他分野のデータ解析技術を学ぶ 化学プラントのシミュレーション リモートセンシングの研究 気象学 X線天体 天文学 コンビニエンスストアなどのPOSデータの解析 ATLAS実験 ランキングの分析 他分野のデータとマイクロアレイデータ、メタボロームデータの違い 最近は生物学でも大量の数値データが結果として得られ、それを分析することが多くなっている。それらのデータは行列として得られる。例えば、マイクロアレイのデータは | 対照 | 条件１、．．．． -------------------------------------- 遺伝子１ | 数値０１ | 数値１１、．．．． 遺伝子２ | 数値０２ | 数値１２、．．．． （植物なら、遺伝子は2万以上あるので２万行以上
https://pubs.aip.org/aip/cha/article/25/2/023104/134609/Controllability-and-observability-of-Boolean
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https://www.embopress.org/doi/full/10.15252/msb.202311566
Context-Dependent Design of Induced-fit Enzymes using Deep Learning Generates Well Expressed, Thermally Stable and Active Enzymes
Retrospective analysis of enhancer activity and transcriptome history - Nature Biotechnology
PNAS
Projects: Laboratory for Quantitative Biology30183-1)
Topological Data Analysis Generates High-Resolution, Genome-wide Maps of Human Recombination
DeepChrome: deep-learning for predicting gene expression from histone modifications
The Evolutionary Origins of Hierarchy
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FPGA acceleration of the phylogenetic likelihood function for Bayesian MCMC inference methods - BMC Bioinformatics