Recent arXiv on Quantitative Biology: July 18, 2024
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 1: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文では、Bio-Silicon Intelligence System（BSIS）という革新的なハイブリッドプラットフォームについて紹介されています。このシステムは、生物学的な神経ネットワークとシリコンベースのコンピューティングを統合することで、高度な技術的統合と多分野間のアプローチを実現しています。
【背景】
従来の神経科学とコンピュータ科学の技術を融合させる試みは多くありましたが、BSISは特にラットの脳と計算システムとの間で高忠実度の神経インターフェースと双方向通信を可能にする点で革新的です。このシステムは、生物学的なシステムとシリコンベースのシステムの両方で自己組織化システムを活用しています。
【新規性】
BSISの新規性は、カーボンナノチューブでコーティングされた電極を使用してラットの脳を計算システムに接続する技術にあります。また、アナログとデジタルのAI理論を融合し、カオス理論、動的システム理論、物理学、量子力学の概念を取り入れている点も特筆すべきです。これにより、非常に精密な神経信号の読み取りと解析が可能となり、新たな人工知能の応用が期待されます。
【方法】
システムはFreeEEG32ボードとBrainFlowソフトウェアを使用して神経信号を読み取ります。その後、連続データの特徴変化を追跡することで特徴を抽出し、ゲームアクションにマッピングします。メタデータは、独自のソフトウェアを使用してアナログおよびデジタルの脳刺激信号にマイクロボルトレベルでエンコードされます。ラットの脳を訓練するために、報酬ソリューションと人間には聞こえない苦痛音を使用する二重信号アプローチが採用されています。
この論文は、BSISの設計、機能、技術仕様を詳細に説明し、その学際的なアプローチと先進的な技術的統合を強調しています。これにより、神経科学と人工知能の分野における新たな可能性が開かれることが期待されます。
AI-Driven Bio-Silicon Intelligence System: Integrating Hybrid Systems, Biocomputing, Neural Networks, and Machine Learning, for Advanced Neurotechnology
Vincent Jorgsson, Raghav Kumar, Mustaf Ahmed, Maxx Yung, Aryaman Pattnayak, Georg Weidlich, Maria Michailidou, Sri Pradhyumna Sridhar, Vaishnav Varma, Arun Ram Ponnambalam https://arxiv.org/abs/2407.11939 17 July, 2024;
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Question 2: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この研究では、COVID-19のような流行病の際に、政策立案者が直面する社会経済的にコストのかかる介入戦略（学校や職場の閉鎖、身体的距離の保持など）の効果的な実施の決定に焦点を当てています。まず、流行病学的戦略に対して厳密な定義を提案し、次に特定の流行病学的戦略を比較するための枠組みを開発しました。この枠組みは、政策立案者がシステマティックに戦略を比較するためのツールを提供することを目的としています。
背景として、COVID-19パンデミックが世界中で大きな影響を与えたこと、そして異なる介入戦略がどのように効果を発揮するかについての理解が必要であることが挙げられます。これにより、より効果的でコスト効率の高い政策の選択が求められています。
新規性としては、年齢に基づいた流行病学的コンパートメントモデルを使用して、年齢に基づいた介入と水平介入（全人口に対して均一に適用される介入）の効果を比較する点です。これまでの研究では、一般的に用いられる水平介入と比較して、年齢に基づいた介入の効果がどの程度異なるかについての詳細な分析は限られていました。
方法としては、Bitsouni et al. (2024)によって導入された年齢に基づいた流行病学的コンパートメントモデルを用いて、文献から得られたデータと組み合わせることで、これらの介入戦略の効果を比較しました。このモデルを使用することで、異なる年齢層における感染の広がりや介入の影響をより詳細に分析することが可能です。
総じて、この研究は、年齢に基づいた介入と水平介入が、低から中程度の強度レベルであれば、比較的似た効果を持つことを示唆しています。これにより、政策立案者は介入の選択において、より根拠に基づいた判断を下すことができるようになります。
A novel comparison framework for epidemiological strategies applied to age-based restrictions versus horizontal lockdowns
Vasiliki Bitsouni, Nikolaos Gialelis, Vasilis Tsilidis https://arxiv.org/abs/2312.01517 17 July, 2024;
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Question 3: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文では、所望の生物学的機能を持つタンパク質配列を設計することの重要性について述べられています。この分野は生物学や化学において非常に重要であり、最近では機械学習手法が高価な実験室での検証を代替するための代理シーケンス機能モデルを使用しています。
背景として、タンパク質配列の設計は生物学的な機能を実現するために重要であり、従来の方法では時間とコストがかかる実験が必要であったため、機械学習を利用した新しいアプローチが求められていました。
新規性として、この論文では「IsEM-Pro」というアプローチを提案しています。これは、特定のフィットネス基準に向けてタンパク質配列を生成するための手法であり、潜在的な生成モデルを核としています。このモデルは、別途学習されたマルコフ確率場（MRFs）からの組合せ構造特徴によって強化されています。
方法としては、モンテカルロ期待値最大化法（MCEM）を開発し、このモデルを学習します。推論中には、その潜在空間からのサンプリングが多様性を高め、MRFの特徴が高フィットネス領域の探索を導きます。
結果として、8つのタンパク質配列設計タスクにおいて、IsEM-Proは以前の最良の方法よりも平均フィットネススコアで少なくとも55％向上し、より多様で新規なタンパク質配列を生成することが示されました。
この論文は、タンパク質配列の設計における機械学習の応用を前進させ、高いフィットネスと多様性を持つ配列を効率的に生成する新しい方法を提供しています。
Importance Weighted Expectation-Maximization for Protein Sequence Design
Zhenqiao Song, Lei Li https://arxiv.org/abs/2305.00386 17 July, 2024;
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Question 4: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文では、伝染病の流行をモデル化するための有望なフレームワークとしてペトリネットを採用しています。特に、集団の疫学モデリングの基礎となるSusceptible-Infectious-Recovered（SIR）コンパートメントモデルに焦点を当て、ペトリネットでの実装がいくつかの先行研究で行われています。
【背景】
伝統的に、SIRモデルは連続的な時間と変数を持つ常微分方程式（ODE）として表されていますが、ペトリネットは離散イベントシミュレーションを用いるため、これらの二つのアプローチには本質的な違いがあります。これまでの研究では、ペトリネットによるSIRモデルの数値的等価性については調査されていなかったため、このギャップを埋めることが重要です。
【新規性】
本研究では、ペトリネットシミュレーションのためのGPenSimパッケージにおけるSIRモデルの実装に必要な数値技術を導入しています。これにより、ペトリネットを用いてSIR型ダイナミクスをモデル化する際の有効性が示されています。
【方法】
提案された技術を用いて、生物学的に関連するパラメータ範囲においてODEシミュレーションと比較して相対的な平均二乗誤差が1%未満であることを示しています。これにより、ペトリネットがSIR型ダイナミクスをモデル化するための有効なフレームワークであることが確認されました。
【結論】
ペトリネットを用いて生物学的に関連するパラメータ値を使用してSIR型ダイナミクスをモデル化することが有効であることが結論付けられています。ただし、他の提案されたPN構造も同時に実装される必要があります。これにより、ペトリネットが疫学モデリングのための有力なツールとしてさらに確立されることが期待されます。
A Numerical Comparison of Petri Net and Ordinary Differential Equation SIR Component Models
Trevor Reckell, Beckett Sterner, Petar Jevtić, Reggie Davidrajuh https://arxiv.org/abs/2407.10019 17 July, 2024;
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Question 5: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この研究では、物理情報を持つニューラルネットワーク（PINNs）を用いて、疫学的パラメータを推定する問題を考慮しました。実際には、疫病モデルによって推定される人口に対応するすべての軌跡データを取得することはできず、観測された軌跡の一部にはノイズが含まれています。このような部分的な観測を使用して未知の疫学的パラメータを推定するためにPINNsを学習することは困難です。したがって、PINNsに代数的可観測性の概念を導入しました。
【背景】
伝統的な疫学モデルでは、人口全体の感染状況をモデル化することで疫病の拡散を予測します。しかし、実際のデータ収集では、全てのデータが完全であるわけではなく、またノイズが含まれることが一般的です。これにより、モデルの精度が低下し、実際の疫病拡散の予測が困難になります。
【新規性】
本研究の新規性は、PINNsに代数的可観測性を導入することにより、部分的かつノイズのあるデータからでも疫学的パラメータを正確に推定できる可能性を探る点にあります。代数的可観測性は、システムの状態を完全に観測できない場合においても、システムの重要なパラメータを推定できるようにする概念です。
【方法】
PINNsは、物理プロセスを記述する微分方程式をニューラルネットワークのトレーニングプロセスに組み込むことで、データと物理法則の両方に基づいて学習を行います。本研究では、疫病モデルの微分方程式をPINNsに組み込み、部分的な観測データから疫学的パラメータを推定するために使用しました。また、代数的可観測性を利用して、観測されない変数の予測も行いました。
【結果】
数値実験を通じて、提案された代数的可観測PINNsが、未知の疫学的パラメータの推定と観測されていない変数の予測において有効であることが示されました。これにより、不完全なデータを用いた場合でも、疫病の拡散予測の精度を向上させることが可能になります。
Estimate Epidemiological Parameters given Partial Observations based on Algebraically Observable PINNs
Mizuka Komatsu https://arxiv.org/abs/2407.12598 17 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 6: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
背景：
ライト・フィッシャーモデルとモランモデルは、両方とも人口遺伝学で広く使用されています。これらのモデルは、固定されたサイズの均質な集団におけるアレルの頻度の時間進化を記述します。
新規性：
提案されたモデルは、ライト・フィッシャーとモランの記述を橋渡しするシンプルで扱いやすいモデルです。各離散的な時間ステップで集団の固定割合が更新されると仮定します。
方法：
このモデルでは、拡散近似における突然変異体の固定確率と効果的な集団サイズを決定します。さらに、更新される割合や個体の寿命が変動することを考慮に入れてモデルを一般化し、寿命だけでなく生殖適応度に対する選択も取り入れました。
これらのモデルの一般化により、実際の生物集団のダイナミクスをより正確に模倣し、遺伝的多様性の進化や保全に関する理解を深めることが期待されます。
Bridging Wright-Fisher and Moran models
Arthur Alexandre, Alia Abbara, Cecilia Fruet, Claude Loverdo, Anne-Florence Bitbol https://arxiv.org/abs/2407.12560 17 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 7: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
与えられた文脈に基づいて、最新の論文の内容を背景、新規性、方法に分けて詳しく説明します。
【背景】
この論文では、有限個の個体を含む生物集団を記述するライト・フィッシャー・モデル（Wright-Fisher model）について考察されています。ライト・フィッシャー・モデルは、遺伝学や進化生物学において重要な役割を果たすモデルで、集団内の遺伝子の頻度変動を研究するために用いられます。本研究では、選択と突然変異が作用する非連結遺伝座におけるランダム交配集団をモデル化しています。
【新規性】
論文の新規性は、選択が一般的な形を持ち、遺伝座が二つ以上の対立遺伝子を持つ場合について、そのモデルの時間依存的な遷移確率を経路積分という方法を用いて正確に表現した点にあります。経路積分は物理学や数学で導入され、様々な分野で応用されている手法で、確率分布やそれに密接に関連するオブジェクトを二点間の全ての経路や軌跡の「和」として表現します。この手法は、問題への新たな計算アプローチを提供し、新しい直感や近似法を提案する可能性があります。
【方法】
論文では、二つの対立遺伝子の場合に、正確なライト・フィッシャー経路積分結果を拡散近似の下での遷移密度の経路積分形式に関連付けています。また、複数の対立遺伝子を持つ場合のライト・フィッシャー遷移確率の性質を決定し、突然変異がない場合にライト・フィッシャー遷移確率が固定や喪失などの現象をどのように取り入れるかを示しています。
このように、本論文はライト・フィッシャー・モデルの理解を深め、経路積分という強力な数学的ツールを用いて新たな洞察を提供するものとなっています。
Exact path-integral representation of the Wright-Fisher model with mutation and selection
David Waxman https://arxiv.org/abs/2407.12548 17 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 8: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文は、動物や人間の行動が個々のニューロンの反応時間よりもはるかに長い時間スケールで発生するという事実に基づいています。長い時間スケールがニューロンのネットワーク内の電気活動の再帰的ダイナミクスから生じるという考えが提案されています。この論文では、特に線形モデルにおいて、時間スケールが動的行列の固有値によって設定されると説明されており、この行列の要素はニューロン間のシナプス接続の強度を測定します。
背景として、長い時間スケールを生成するためにこれらの行列要素がどの程度調整される必要があるかは明確ではないと指摘されています。場合によっては、単一の長い時間スケールだけでなく、広範な範囲の時間スケールが必要になることがあります。
新規性として、この研究はランダム対称接続の最も単純なケースから始め、最大エントロピー法とランダム行列理論の方法を組み合わせて、長い時間スケールが一般的になるための制約を探求するネットワークのアンサンブルを構築します。研究者たちは、現実的な制約から単一の長い時間スケールが一般的に現れることを主張していますが、遅いモードの全スペクトルを得るにはより多くの調整が必要であると述べています。
方法として、これらのアンサンブルから引き出されたシナプス接続のパターンを生成するランジュバンダイナミクスは、ヘブの学習と活動依存性のシナプススケーリングの組み合わせを含んでいます。これにより、ニューロンのネットワークがどのようにして長期的な行動パターンを形成し維持するかを理解するための新たな洞察が提供されます。
Searching for long time scales without fine tuning
Xiaowen Chen, William Bialek https://arxiv.org/abs/2008.11674 17 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 9: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文では、コンピュータ支援合成計画システムにおける産業応用に向けて、反応予測および一段階レトロ合成のためのテンプレートフリーなSMILES-to-SMILES変換モデルについて取り上げています。これらのモデルは最先端の精度を誇りますが、推論速度が遅いという問題があります。
背景として、SMILES（Simplified Molecular Input Line Entry System）は、化学物質の構造を表すための表記法であり、化学反応や合成経路の予測に広く利用されています。しかし、従来のSMILES変換モデルは計算コストが高く、特に大規模なデータセットや複雑な化学反応の場合、推論速度がボトルネックとなることがあります。
新規性として、著者たちは推論速度を向上させる新しい方法を提案しています。具体的には、推測的デコーディングを用いて、クエリ文字列の部分列をターゲット文字列の適切な位置にコピーすることで、自己回帰型SMILESジェネレータの推論を加速します。
方法として、このアプローチはPytorch Lightningで実装された分子トランスフォーマーに適用されています。この方法により、反応予測および一段階レトロ合成において、推論速度が3倍以上向上し、精度の低下もないことが確認されています。
この研究は、化学合成の計画と最適化を行うシステムにおいて、より効率的かつ迅速な反応予測と合成経路の提案が可能となるため、産業界における実用的な応用が期待されます。
Accelerating the inference of string generation-based chemical reaction models for industrial applications
Mikhail Andronov, Natalia Andronova, Michael Wand, Jürgen Schmidhuber, Djork-Arné Clevert https://arxiv.org/abs/2407.09685 17 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 10: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文では、遺伝子調節機構の異なる結果を予測するために訓練されたブラックボックスのディープラーニングモデルが優れていることが示されています。そのため、これらのモデルの解釈は、下流のバイオメディカルアプリケーションを支援するために、基礎となる生物学に新たな洞察を提供する可能性があります。しかし、これらのモデルの複雑さのために、解釈可能な代理モデルは局所的な説明（例えば、単一のインスタンス）のためにのみ構築可能です。この達成には、入力の近傍でデータセットを生成する必要があり、これは元のデータとの構文的類似性を維持しつつ、モデルの予測に意味的な多様性を導入する必要があります。DNAの複雑な配列から機能への関係のため、このタスクは困難です。
背景として、著者たちは遺伝子プログラミングを使用して、意味的多様性に寄与する配列の摂動を進化させることによりデータセットを生成することを提案しています。これにより、構文的類似性を効果的に制約するカスタムのドメインガイド付き個体表現が提供され、計算労力なしに多様性を促進する二つの代替フィットネス関数が提供されます。
新規性として、このアプローチはRNAスプライシング領域に適用され、良好な多様性を迅速に達成し、探索空間を探索する際にランダムベースラインを大幅に上回ることが、概念実証としての短いRNA配列によって示されています。さらに、その一般化性を評価し、より大きな配列へのスケーラビリティを実証し、ベースラインよりも約30％の改善を達成しています。
方法として、遺伝子プログラミングを利用して、配列の摂動を進化させることでデータセットを生成しています。このプロセスでは、ドメイン固有の制約を活用して構文的類似性を保ちながら、意味的多様性を導入しています。この方法は、計算的に効率的であり、特に大規模な配列データに対してスケーラブルです。
この研究は、遺伝子調節の予測と解釈において、新たな方法論と洞察を提供するものであり、バイオメディカル分野における応用に大きな影響を与える可能性があります。
Semantically Rich Local Dataset Generation for Explainable AI in Genomics
Pedro Barbosa, Rosina Savisaar, Alcides Fonseca https://arxiv.org/abs/2407.02984 17 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 11: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文では、生体細胞内の分子のランダムな動きが標準的なブラウン運動から逸脱していると一貫して報告されており、これを「異常拡散」と呼んでいます。異常拡散の定量化にはフルオレセンス相関分光法（FCS）が有効な手段ですが、ランダムな動きの一部にしか適用できず、長時間の取得時間が必要とされるという制限があります。
【背景】
細胞内の分子の動きは、通常のブラウン運動とは異なる異常拡散を示すことが知られています。FCSはこれを測定する強力な方法ですが、適用できるランダムな動きの範囲や長い取得時間が問題とされていました。
【新規性】
本研究では、FCSのこれらの制限を克服するために、機械学習を用いて動きの基本モデルを推定し、動きのパラメータを評価する新しい分析アプローチを提案しています。これにより、FCSで利用可能な異常な動きの範囲が拡大されます。
【方法】
提案されたアプローチは、シミュレーションされたFCS記録を使用して検証され、この手法がFCSの範囲を拡大することを示しています。さらに、水中のグリセロール濃度を増加させた中で校正された蛍光ビーズの実験的FCS記録を通じてアプローチがさらに検証されます。
【結論】
このアプローチは、FCSの分析能力を大幅に向上させ、単一粒子追跡実験の最先端アルゴリズムと同等の能力を持つことを示しています。これにより、生体細胞内の分子動態のより詳細な理解が可能となり、新たな生物学的洞察が得られる可能性があります。
Enhancing Fluorescence Correlation Spectroscopy with Machine Learning for Advanced Analysis of Anomalous Diffusion
Nathan Quiblier, Jan-Michael Rye, Pierre Leclerc, Henri Truong, Abdelkrim Hannou, Laurent Héliot, Hugues Berry https://arxiv.org/abs/2407.12382 17 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 12: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
背景:
タンパク質の機能とダイナミクスを理解するために、タンパク質の内在的無秩序領域の予測が重要です。これは新しいタンパク質-タンパク質相互作用の発見や新薬や酵素の設計に不可欠です。
新規性:
この論文では、新しい世代の予測器であるDisorderUnetLMが紹介されています。この予測器は、従来の多重配列アラインメント（MSA）を計算する時間を要することなく、最先端の精度を達成しています。これは、タンパク質言語モデル（pLM）に基づいています。
方法:
DisorderUnetLMは、ProteinUnetのアイデアに基づいて構築されており、Attention U-Netという畳み込みニューラルネットワークを使用しています。さらに、ProtTrans pLMからの特徴を組み込んでいます。この予測器は、MSAやpLMを利用する他の最近の予測器との直接比較でトップの結果を達成しています。
成果:
CAID-2ベンチマークの43の予測器の中で、Disorder-NOXサブセットにおいて1位（ROC-AUCが0.844）、Disorder-PDBサブセットにおいて10位（ROC-AUCが0.924）を獲得しています。
公開情報:
このコードとモデルは公開されており、doi.org/10.24433/CO.7350682.v1で完全に再現可能です。
DisorderUnetLM: Validating ProteinUnet for efficient protein intrinsic disorder prediction
Krzysztof Kotowski, Irena Roterman, Katarzyna Stapor https://arxiv.org/abs/2404.08108 17 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 13: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文は、伝統的なグラム染色法に取って代わる新しい技術、すなわち「仮想グラム染色」について述べています。この技術は、ディープニューラルネットワークを訓練して、未染色の細菌の暗視野画像をそのグラム染色された等価物にデジタル変換するものです。
背景:
グラム染色は微生物学で最も頻繁に使用される染色プロトコルの一つであり、診断、食品安全、環境モニタリングなど様々な分野で利用されています。しかし、その手動プロセスは、操作者の未熟さや化学薬品のバリエーションなどにより染色エラーやアーティファクトを引き起こす可能性があります。
新規性:
本研究では、従来の化学的な染色プロセスに関与する複数の化学ステップを迂回し、未染色の細菌の暗視野顕微鏡画像の軸スタックを処理して迅速にグラム染色を生成する、仮想グラム染色モデルを提案しています。このモデルは一度の訓練で、以前には見たことのない細菌に対しても使用できるようになります。
方法:
研究チームは、ディープニューラルネットワークを用いて、暗視野画像から明視野画像のコントラストに匹敵する仮想的なグラム染色画像への変換を学習させました。具体的には、Escherichia coli（大腸菌）およびListeria innocua（リステリア・イノクア）を含む未染色の細菌サンプルを用いて、仮想グラム染色の精度を定量化し、仮想的に染色された細菌の色調や形態的特徴を化学的に染色された対照と比較しました。
この仮想バクテリア染色フレームワークは、染色の標準化、操作者のエラー、化学変動への感受性といった従来のグラム染色プロトコルの課題を効果的に迂回するものです。
Virtual Gram staining of label-free bacteria using darkfield microscopy and deep learning
Cagatay Isil, Hatice Ceylan Koydemir, Merve Eryilmaz, Kevin de Haan, Nir Pillar, Koray Mentesoglu, Aras Firat Unal, Yair Rivenson, Sukantha Chandrasekaran, Omai B. Garner, Aydogan Ozcan https://arxiv.org/abs/2407.12337 17 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 14: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文では、新しい抗菌ペプチド（AMPs）を迅速に設計するための基盤モデルアプローチとしてAMP-Designerを提案しています。
【背景】
抗菌ペプチドは、抗生物質耐性という世界的な健康問題に対処する有望な手段とされています。しかし、新しいAMPの開発は時間がかかり、リソースを大量に消費するプロセスです。この問題を解決するために、AMP-Designerは機械学習技術を活用して、効率的かつ迅速に新しいAMPを設計する方法を提供します。
【新規性】
AMP-Designerは、複数の望ましい特性を持つ新しいAMPを設計するためのLLM（Large Language Models）ベースの基盤モデルアプローチです。特に、このシステムは、限られたラベル付きデータセットを持つ特定の菌株をターゲットにするAMPの設計において顕著な能力を示しています。
【方法】
AMP-Designerは、対照的なプロンプトチューニング、知識蒸留、強化学習などの先進的な機械学習手法を統合しています。このフレームワークを使用することで、18個の新規候補AMPをわずか11日間でデノボ設計することができ、その後のin vitro（試験管内）およびin vivo（生体内）の検証実験を通じて、これらの候補のほとんどが顕著な抗菌活性を示しました。特に、2つの候補は、例外的な活性、最小限の血液毒性、人間の血漿中での顕著な安定性、および抗生物質耐性を引き起こす傾向が低いことが確認されました。
【結果】
全体のプロセスは48日間で完了し、この短期間での高い効率性と効果性が示されました。また、Propionibacterium acnesに対する最も優れた候補は、in vitro最小抑制濃度値が2.0μg/mlという非常に低い値を示しました。
これらの結果から、AMP-Designerは抗生物質耐性というグローバルな健康脅威に対抗するための有望なアプローチであると強調されています。
A foundation model approach to guide antimicrobial peptide design in the era of artificial intelligence driven scientific discovery
Jike Wang, Jianwen Feng, Yu Kang, Peichen Pan, Jingxuan Ge, Yan Wang, Mingyang Wang, Zhenxing Wu, Xingcai Zhang, Jiameng Yu, Xujun Zhang, Tianyue Wang, Lirong Wen, Guangning Yan, Yafeng Deng, Hui Shi, Chang-Yu Hsieh, Zhihui Jiang, Tingjun Hou https://arxiv.org/abs/2407.12296 16 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 15: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
背景:
近年、強化学習（RL）は、意思決定やゲノミクスなどの広範囲な問題を解決するための強力なツールとして登場しました。過去20年間にわたり生のゲノムデータの指数関数的な増加は、手動での分析能力を超えており、自動データ分析と処理への関心が高まっています。RLアルゴリズムは最小限の人間の監督で経験から学ぶ能力を持っているため、ゲノムデータの分析と解釈に適しています。
新規性:
この調査は、マシンラーニング（ML）のゲノミクスへの応用を調査した多くの研究が存在する中で、特にRLがゲノミクス研究のさまざまな分野、例えば遺伝子調節ネットワーク（GRNs）、ゲノムアセンブリ、シーケンスアライメントなどにどのように利用されているかに焦点を当てています。RLの使用に関連するラベル付きトレーニングデータの収集コストが削減されるという重要な利点も強調しています。
方法:
本調査では、ゲノミクスにおけるRLの応用に関する既存の研究について包括的な技術的概観を提示しています。これらのアプローチの強みと限界を強調し、RLが報酬機能の正確さに大きく依存しているため、より洗練された報酬機能の開発、RLを他の機械学習技術との統合、そしてゲノミクス研究の新興分野へのRLの応用など、将来的に探求する価値のある潜在的な研究方向について議論しています。
最後に、現在の分野の状態とゲノミクスにおけるRLの将来の展望をまとめて結論づけています。
Revolutionizing Genomics with Reinforcement Learning Techniques
Mohsen Karami, Roohallah Alizadehsani, Khadijeh, Jahanian, Ahmadreza Argha, Iman Dehzangi, Hamid Alinejad-Rokny https://arxiv.org/abs/2302.13268 16 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 16: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文では、複雑な伝染と報酬に偏った模倣の概念を組み合わせた数学モデルを導入し、社会行動が人口を通じてどのように広がるかを説明しています。
【背景】
従来の社会学習モデルは、シンプルな伝染に基づいており、個人が単一の相互作用の後に成功した近隣住民を模倣する可能性があります。しかし、この論文では、個人が異なる行動を採用する前に複数の露出が必要とされる複雑な伝染を取り入れることで、このプロセスを一般化しています。
【新規性】
この研究の新規性は、複雑な伝染を取り入れることで、社会学習の動的モデルを拡張し、進化ゲーム理論における最も広く使用されている動的モデルであるレプリケーター方程式を一般化した点にあります。また、従来の模倣ダイナミクスとは異なる質的な結果を生み出すことが示されています。
【方法】
このモデルは、離散時間と状態の確率過程として定式化され、その連続極限として通常の微分方程式を導出しています。この方程式は、人口内のさまざまなゲーム理論的状況に適用されることで、囚人のジレンマ、スノードリフトゲーム、コーディネーションゲームなどの結果を変化させることができます。
【結果】
複雑な伝染と選択の強さのバランスによって、長期的な結果が異なることが示されています。例えば、囚人のジレンマは全員が裏切り者である状態から、協力者と裏切り者の安定した混合または二重安定システムへと移行する可能性があります。
この研究は、進化ゲーム理論と複雑な伝染の分野を統合し、社会システムにおけるより現実的な行動変化の形を記述する合成的な枠組みを提供しています。
Social learning with complex contagion
Hiroaki Chiba-Okabe, Joshua B. Plotkin https://arxiv.org/abs/2406.14922 16 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 17: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この最新の研究では、T細胞の移動時に大きな形状変化（形態ダイナミクス）が生じることに焦点を当てています。背景として、細胞移動の分子基盤の解明には進展がありましたが、形態ダイナミクスと移動の統計的特徴付けは、特に生理的に現実的な3D環境においては限定的でした。先行研究（H. Cavanagh et al., J. R. Soc. Interface 19: 20220081）では、動態の離散的な状態や形状の周期的な振動が見つかりましたが、これらの結果は分析方法のアーティファクトによるものであることを示しました。
新規性としては、この研究で改訂された分析を提示しており、減衰しないランジュバン方程式に基づく方法を適用しています。これにより、異なる形状モードが異なる相関時間を持つことを発見しました。さらに、新しい非ガウス効果も見つかりました。
方法論としては、この改訂された分析手法により、細胞の形態ダイナミクスと移動を定量的に比較するための枠組みが提供されています。これにより、異なる生物学的条件や機構的モデル間での比較が可能になります。
この研究は、細胞の形態ダイナミクスと移動に関する理解を深めるための重要なステップであり、特に3D環境での細胞挙動のより正確な理解に寄与するものです。
Quantifying T cell morphodynamics and migration in 3D collagen matrices
Yeeren I. Low https://arxiv.org/abs/2401.03595 16 July, 2024;
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Question 18: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この質問に対する答えは、文脈として提供された「Phylotrack project」に関する説明に基づいています。Phylotrack projectは、シリコン進化（in silico evolution）の中で系統樹（phylogenies）を追跡・分析するためのライブラリを提供するプロジェクトです。
背景:
シリコン進化は、遺伝、変異、差異的な繁殖成功という自然選択による進化の三つの要素をデジタルの個体群の中で具現化します。これにより、これらの個体群は進化を遂げ、進化のダイナミクスを研究するための仮想モデルシステムとして利用することができます。この実験パラダイムは、生物学的モデリング、人工生命、進化計算などの分野で使用され、実験室や野外では不可能な実験を可能にすることで、in vitroやin vivoのシステムを補完します。
新規性:
Phylotrack projectの新規性は、シリコン進化システムに系統追跡を組み込むための公開APIと、一連の人気のある系統樹トポロジー指標を測定するためのスタンドアロンインターフェースを提供することにあります。これにより、過去のシミュレーション履歴を通じて完全な親子関係を記録し、完全な系統樹を生成することが可能となり、特性の獲得や喪失のタイミングを明らかにし、進化ダイナミクスの推測を容易にします。
方法:
プロジェクトは、PhylotracklibとPhylotrackpyの2つのコンポーネントから構成されています。PhylotracklibはC++で書かれたヘッダーオンリーのライブラリで、Empiricalプロジェクトの傘下で開発されています。Phylotrackpyは、Pybind11を使用して作成されたPhylotracklibのPythonラッパーです。これらの設計とC++実装は効率を優先しており、数万に及ぶエージェントの個体群の世代交代を迅速に行うことができます。また、系統情報のメモリフットプリントを削減するための明確な機能（例えば、系統樹の剪定や抽象化など）も提供されています。
Phylotrack: C++ and Python libraries for in silico phylogenetic tracking
Emily Dolson, Santiago Rodriguez-Papa, Matthew Andres Moreno https://arxiv.org/abs/2405.09389 16 July, 2024;
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Question 19: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
背景：
合成可能性は、生成的分子設計において依然として重要な課題です。合成可能性を評価する既存の方法には、ヒューリスティックベースの方法、レトロ合成モデル、合成可能性制約付き分子生成などがあります。後者は特に増加しており、モデルが分子を生成する際に許可されたアクションのセットを定義することにより、すべての生成物が「合成可能」な化学変換に基づいていることを保証します。
新規性：
本研究では、十分にサンプル効率の良い生成モデルを使用することで、目的指向生成においてレトロ合成モデルを使用して合成可能性を直接最適化することが容易であることを示しています。これまでレトロ合成モデルは、その推論コストが高いため、最適化ループで直接使用することは禁止されていましたが、この研究ではそれを可能にしています。
方法：
本研究のモデルは、厳しい計算予算の下で、複数のパラメーターを満たす薬物発見最適化タスクを達成しつつ、レトロ合成モデルによって合成可能と判断される分子を生成する能力を持っています。このアプローチにより、合成可能性を直接的に考慮しながら効率的に分子を設計することが可能となります。
以上の点から、この研究は合成可能性を直接的に最適化の一部として組み込むことによって、生成的分子設計の効率と実用性を向上させる可能性を示しています。
Directly Optimizing for Synthesizability in Generative Molecular Design using Retrosynthesis Models
Jeff Guo, Philippe Schwaller https://arxiv.org/abs/2407.12186 16 July, 2024;
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Question 20: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文は、$d$次元の非負象限上のマルコフ連鎖を用いて、$d$個の化学種などのエンティティの数の確率的ダイナミクスをモデル化することに焦点を当てています。非負象限の無限の状態空間とその境界がマルコフ連鎖の長期的な挙動に大きな影響を与えることが技術的な課題となっています。特に、境界におけるエンティティの消滅や欠如が、エルゴード的マルコフ連鎖の定常分布への収束速度を遅らせる原因となります。
【背景】
この研究は、化学反応ネットワークなどのシステムにおいて、エンティティの数が確率的に変動する現象を理解するために重要です。境界の効果がシステムの挙動に与える影響を定量的に評価することで、より効果的な制御や予測が可能になります。
【新規性】
本論文では、特定のクラスの確率的反応ネットワークおよびより一般的な非負象限上のマルコフ連鎖に対して、混合時間の下限がべき乗則であることを示しています。この下限は、象限の境界面上の任意の初期状態$x$に対して$|x|^θ$のオーダーであり、ここで$θ$は境界近傍でのマルコフ連鎖の局所的な挙動によって特徴づけられます。
【方法】
論文では、マルコフ連鎖の局所的な挙動を詳細に分析し、境界におけるダイナミクスが全体の混合時間にどのように影響を与えるかを理論的に導出しています。この分析により、化学反応ネットワークの構造が遅い混合をどのように引き起こすかについての洞察が得られます。
この研究は、マルコフ連鎖の理論と確率的反応ネットワークの理解を進めることにより、生化学やシステム生物学などの分野における応用に寄与する可能性があります。
Boundary-induced slow mixing for Markov chains and its application to stochastic reaction networks
Wai-Tong, Fan, Jinsu Kim, Chaojie Yuan https://arxiv.org/abs/2407.12166 16 July, 2024;
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Question 21: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文では、細胞機能と発達を支える遺伝子発現の調節メカニズムを解明するために、転写因子の動態を理解することの重要性に焦点を当てています。
背景として、転写因子の細胞内動きを測定することが、遺伝子発現の予測モデルを開発する上で不可欠であることが説明されています。しかし、生物学的データの固有の変動性と分子の動きや相互作用を高精度で追跡する必要性により、これらの定量的測定を得ることは大きな課題を伴います。
新規性として、この論文では計算パイプラインを提供しており、転写因子動態の定量的分析に対する包括的なアプローチを提供します。このパイプラインは、個々の核を正確に区切るための高度な画像セグメンテーション、時間経過に伴う変化を監視するための正確な核追跡、および転写因子活動の代理としての蛍光強度を測定するための詳細な強度抽出を統合しています。
方法として、このパイプラインは、蛍光回復後の光漂白（FRAP）などの技術と組み合わせることで、転写因子の輸入率や輸出率などの重要な生物物理学的パラメーターの推定を可能にします。これにより、転写因子の動態をより詳細に理解し、遺伝子発現の調節機構の解明に寄与することが期待されます。
FRAP analysis Measuring biophysical kinetic parameters using image analysis
Sharva V. Hiremath, Etika Goyal, Gregory T. Reeves, Cranos M. Williams https://arxiv.org/abs/2402.16615 16 July, 2024;
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Question 22: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文は、ディープラーニングが薬物発見を大幅に加速させている現状に焦点を当てています。特に、「化学言語」処理（CLP）が注目されるアプローチとして浮上しています。CLPは、分子の文字列表現（例えば、SMILESやSELFIESなど）から学習し、自然言語処理に似た方法を用いています。この論文では、CLPモデルの訓練が多くの技術的な詳細を要求するため、簡単ではないことを指摘しています。
背景として、ディープラーニング技術がどのようにして薬物発見のプロセスを変革しているかが説明されています。特に、分子の文字列データを扱う新しいアプローチであるCLPの重要性が強調されています。
新規性としては、CLPの訓練プロセスにおける重要な要素を分析し、新参者や専門家に向けたガイドラインを提供する点が挙げられます。これにより、研究者はより効果的にCLPモデルを訓練するための実用的な推奨事項を得ることができます。
方法論としては、三つのニューラルネットワークアーキテクチャ、二つの文字列表現、三つの埋め込み戦略を十個の生物活性データセットを用いて検討しています。これは分類と回帰の目的の両方に対応しています。この研究は、特定の方法論的選択の重要性を強調するだけでなく、理想的な選択に関して研究者に実用的な推奨事項を提供します。例えば、ニューラルネットワークのアーキテクチャ、分子の表現、ハイパーパラメータの最適化に関してです。
このように、この論文はCLPの訓練における重要な要素を明らかにし、薬物発見におけるディープラーニングの応用をさらに進めるための具体的な指針を提供しています。
A Hitchhiker's Guide to Deep Chemical Language Processing for Bioactivity Prediction
Rıza Özçelik, Francesca Grisoni https://arxiv.org/abs/2407.12152 16 July, 2024;
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Question 23: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この研究では、病原体の進化について深く理解することの重要性が強調されています。特に、病原体の出現や適応が流行やパンデミックを引き起こす可能性があるため、この研究は病原体の進化過程を数学的モデルを用いて解析しています。
【背景】
病原体の進化とは、病原体が宿主内でどのように変化し、どのようにして病気の致死率や感染力が変わるかを理解することです。特に、病原体の致死率と感染力の間にはトレードオフが存在するとされており、この研究ではその関係性に焦点を当てています。病原体の進化を理解することは、流行病やパンデミックの予防策を立てる上で非常に重要です。
【新規性】
この研究の新規性は、病原体の成長が伝播に及ぼす効果の減少に焦点を当てた数学モデルを導入している点です。特に、回復時間や死亡率などの重要な因子をモデルに組み込み、ベクター媒介病の文脈で分析を行っています。これにより、高い致死率を持つ病原体がなぜ流行するのかという洞察が得られます。
【方法】
研究では、数学モデルを用いて病原体の進化をシミュレートし、特定の条件下で宿主の高い致死率がどのように発生するかを解析しています。このモデルは、宿主のみの成分が生存に十分でない場合でも、ベクターと宿主の間の伝播を支持する要因を明らかにしています。
【結論】
この研究は、特にベクター媒介病における大規模なパンデミックのリスクが高まっていることを強調しており、病原体の進化を監視する技術や死亡率の監視を強化することが、将来の流行病を効果的に制御するために重要であると結論付けています。この研究はパンデミック準備に必要な洞察を提供し、病原体の進化に関する継続的な研究の必要性を強調しています。
On the Evolution of Virulence in Vector-borne Diseases
Daniel A. M. Villela https://arxiv.org/abs/2407.12148 16 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 24: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文では、分子グラフ分類のためのトポロジカル記述子の有効性を再評価し、シンプルでありながら強力なベースラインを設計しています。具体的には、エッジ記述子のヒストグラム集約と原子番号および結合種類のワンホットエンコーディングを用いた特徴エンジニアリングのシンプルなアプローチと、ランダムフォレスト分類器を組み合わせることで、グラフニューラルネットワーク（GNN）に対する強力なベースラインを確立しています。
背景としては、近年のGNNの進歩にもかかわらず、伝統的な記述子ベースのアプローチが依然として重要であることを示しています。この研究は、GNNの進歩を正確に評価するためには、記述子ベースのベースラインが不可欠であると結論付けています。
新規性としては、Molecular Topological Profile（MOLTOP）という新しいアルゴリズムを提案しています。このアルゴリズムは、Edge Betweenness Centrality、Adjusted Rand Index、SCAN Structural Similarity scoreを統合しており、単純ながらも現代のGNNと競合する性能を示しています。
方法論に関しては、MOLTOPはシンプルで速く、低分散でハイパーパラメータフリーなアプローチであることが強調されています。また、MoleculeNetデータセットを用いた厳格なテストや、Open Graph Benchmarkによって提供された公正な評価プロトコルを使用しています。さらに、Long Range Graph Benchmarkからのペプチド分類タスクにおけるドメイン外生成能力も示しています。
評価結果としては、11のベンチマークデータセットにおいてMOLTOPの強力な識別能力が明らかにされており、$1$-WLテストや$3$-WLテストを一部のグラフクラスで上回っています。この結果から、GNN領域での進歩を正確に評価する上で、提案された記述子ベースのベースラインが依然として重要であることが強調されています。
Molecular Topological Profile (MOLTOP) -- Simple and Strong Baseline for Molecular Graph Classification
Jakub Adamczyk, Wojciech Czech https://arxiv.org/abs/2407.12136 16 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 25: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この研究では、魚、カエル、ショウジョウバエの胚発生中の胚葉形成（胚葉形成）段階で、細胞が液晶相の一種であるネマティック相へと移行することが明らかにされています。この現象は、これらの異なる種において共通の物理的メカニズムによって統一されていることを示唆しています。具体的には、ネマティック秩序パラメータに対する空間相関が長距離にわたって存在し、同様のパワーロー減衰（y~$x^{-α}$）を示しており、αは1未満です。これは、異なる種間での類似したネマティック相の伝播が、核生成や成長現象に似ていることを示しています。
△ 背景：
この研究の背景には、胚発生中の細胞の形態変化がどのように組織の秩序立った形成に影響を与えるかという問題があります。特に、異なる種の胚発生において共通の物理的プロセスが存在するかどうかが未解明でした。
△ 新規性：
この研究の新規性は、ネマティック液晶相の出現が、異なる種の胚発生において共通して観察される現象であることを初めて示した点にあります。これにより、胚発生の普遍的な特徴としての理解が進む可能性があります。
△ 方法：
研究方法としては、理論モデルの使用と細胞接着や細胞特定の妨害を組み合わせることで、ネマティック相の形成に必要な最小限の特徴を特定しています。これにより、物理的な視点から胚発生中の秩序立った構造の出現を解明する枠組みが提供されています。
この研究は、動物発生の過程での秩序立った構造の出現に光を当て、多細胞生物の胚発生における潜在的に普遍的な特徴を理解するための新たな視点を提供しています。
Emergence of cellular nematic order is a conserved feature of gastrulation in animal embryos
Xin Li, Robert J. Huebner, Margot L. K. Williams, Jessica Sawyer, Mark Peifer, John B. Wallingford, D. Thirumalai https://arxiv.org/abs/2407.12124 16 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 26: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この最新の論文では、物理的なニューロンネットワークがどのようにして効率的なクレジット割り当て（credit assignment）を実行できるかという問題に焦点を当てています。この問題は、空間的・時間的局所性の制約に縛られたニューロンのネットワークにおいて特に重要です。
【背景】
従来の機械学習では、誤差逆伝播アルゴリズムが広く用いられていますが、このアルゴリズムは生物学的には非現実的な仮定に依存しているとされています。特に、空間的・時間的な局所性（非局所性）に関してです。代替モデルとしての順伝播モデル（例えば、リアルタイムリカレントラーニング）は局所性の問題を部分的に解決しますが、記憶要求が大きすぎるためにスケーリングに問題があります。
【新規性】
この論文では、一般化潜在平衡（Generalized Latent Equilibrium, GLE）という新しい計算フレームワークを導入しています。このフレームワークは、物理的で動的なニューロンネットワークにおいて、完全に局所的な空間的・時間的クレジット割り当てを可能にします。
【方法】
GLEは、ニューロン局所の不一致に基づいたエネルギーを定義することから始まります。このエネルギーから、定常性を通じてニューロンのダイナミクスを導出し、勾配降下を通じてパラメータのダイナミクスを導出します。得られるダイナミクスは、連続時間ニューロンダイナミクスと連続的に活動する局所的なシナプス可塑性を持つ深い皮質ネットワークにおける、空間および時間を通じた逆伝播の生物学的に妥当な近似として解釈することができます。特に、GLEは樹状突起の形態を利用して、単一ニューロン内でより複雑な情報の記憶と処理を可能にし、生物学的ニューロンがその膜電位に対して出力率を位相シフトする能力を利用します。これは情報伝達の両方向で不可欠です。前方計算では、時間連続的な入力をニューロン空間にマッピングし、実質的に空間的・時間的な畳み込みを実行します。後方計算では、フィードバック信号の時間的反転を許可し、それによって有用なパラメータ更新のために必要な随伴変数を近似します。
Backpropagation through space, time, and the brain
Benjamin Ellenberger, Paul Haider, Jakob Jordan, Kevin Max, Ismael Jaras, Laura Kriener, Federico Benitez, Mihai A. Petrovici https://arxiv.org/abs/2403.16933 16 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 27: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文では、興奮性細胞における電気信号が、細胞のリピッド膜上のイオンチャネルとポンプを通じた局所的なイオンフラックスによって発生するプロセスを探求しています。従来のアプローチでは、膜と周囲の電解質がキャパシタと抵抗器の等価回路で構成されていると仮定されていましたが、この研究は膜を通るイオン輸送の局所的な性質、それによって生じるイオン勾配と電場、およびそれらの時空間的な緩和を無視していました。
背景：
興奮性細胞における電気信号の伝播は、イオンチャネルとポンプを介したイオンの流れに依存しています。これまでの研究では、細胞膜とその周囲の電解質がキャパシタと抵抗器の等価回路として扱われ、イオン輸送の局所的な性質や生じるイオン勾配、電場の変動が考慮されていませんでした。
新規性：
この研究は、リピッド膜を通じた局所的なイオンポンピングのモデルを考慮し、理論とシミュレーションを用いて、電気化学信号が膜の内外でどのように時空間的に伝播するかを調査しています。特に、局所的なポンピングが膜に沿って長距離にわたる電場を生成することが示されており、これが生物学的シグナリングにおいて重要な役割を果たす可能性が示唆されています。
方法：
研究者たちは理論モデルと数値シミュレーションを組み合わせて、リピッド膜を通じたイオンポンピングがどのように電気信号を伝播させるかを調査しました。局所的なポンピングによって生じる電場は、膜に沿って三つの異なるスケーリング領域を持つことが明らかにされました：近場の一定ポテンシャル領域、中間の「単極」領域、遠場の「双極」領域です。持続的なポンピングにより、「単極」領域が膜の平面内で放射状に拡大し、リピッド膜の誘電率の不一致と有限の厚さによって速度が向上することが見出されました。
この研究は、イオンフラックスが電解質溶液中で一時的な長距離電場を誘導することを示し、これが生物学的シグナリングにおいてこれまで考慮されていなかった重要な役割を果たす可能性があることを示唆しています。
Spatiotemporal dynamics of ionic reorganization near biological membrane interfaces
Hyeongjoo Row, Joshua B. Fernandes, Kranthi K. Mandadapu, Karthik Shekhar https://arxiv.org/abs/2407.11947 16 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 28: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文では、新しい分子治療法や材料の発見を加速するための生成モデルの可能性に焦点を当てています。特に、拡散モデルが最近、非条件付きサンプル生成で優れた性能を発揮し、データ駆動のガイダンスを用いることで、訓練ドメイン内での条件付き生成にも優れていることが示されています。しかし、訓練データを超えた高価値領域からの信頼性の高いサンプリングは依然として開かれた課題であり、現在の方法は主に拡散プロセス自体の修正に焦点を当てています。
背景:
この論文の背景には、生成モデルが持つ潜在的な能力と、これまでの拡散モデルの進展が含まれます。生成モデルは、データから新しいサンプルを生成する能力を持ち、特に医薬品発見、材料科学、タンパク質設計などの分野で有用です。拡散モデルは、サンプル生成において特に有望なアプローチとして登場しましたが、訓練データを超えた領域での性能はまだ十分ではありません。
新規性:
この研究の新規性は、「コンテキストガイドされた拡散（CGD）」という新しい方法を開発した点にあります。これは、ラベルなしデータとスムーズネス制約を活用することで、ガイドされた拡散モデルの分布外一般化を改善するシンプルなプラグアンドプレイ方法です。
方法:
CGDは、拡散プロセス自体を変更するのではなく、追加のデータと制約を利用してモデルの能力を向上させます。これにより、モデルは訓練データにない新しい領域でも高い性能を発揮することが可能になります。論文では、連続的、離散的、グラフ構造の拡散プロセスにわたる様々な設定でこのアプローチの有効性を示しており、その応用範囲は広いです。
全体として、この研究は生成モデルと拡散プロセスの理解を深め、新しい領域での応用可能性を開拓するものです。
Context-Guided Diffusion for Out-of-Distribution Molecular and Protein Design
Leo Klarner, Tim G. J. Rudner, Garrett M. Morris, Charlotte M. Deane, Yee Whye Teh https://arxiv.org/abs/2407.11942 16 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 29: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この研究では、地球上での生命の起源についての未解決の謎に焦点を当てています。生命の起源については、宇宙空間から海底、地下深部に至るまで様々な仮説が提唱されています。この論文では、地球の上部マントルの条件（圧力10-13 GPa、温度1000-1400 K）を模倣した条件下で、NH$_3$（アンモニア）、H$_2$O（水）、H$_2$（水素）、CO（一酸化炭素）の化学反応について、ab initio分子動力学（AIMD）シミュレーションを用いて研究しています。
【背景】
以前の仮説では、極端な圧力-温度条件下で水溶液中では大きな有機分子が容易に分解するとされていましたが、本研究ではこれに反する結果が得られました。
【新規性】
この研究の新規性は、触媒なしで多くの有機化合物が形成され、これらが極端な条件下のC-H-O-N流体中で持続することを発見した点にあります。具体的には、グリシン、リボース、尿素、ウラシル様分子が形成されました。特に、C-N結合が10 GPaと1400 Kで熱力学的に安定であることが自由エネルギー計算によって示されました。
【方法】
研究では、ab initio分子動力学シミュレーションを用いて、極端な条件下での化学反応を詳細に調べました。さらに、リボースのピラノース形（六員環）とフラノース形（五員環）の安定性を比較し、極端な条件下ではフラノース形のリボースが主に形成されることが観察されました。これは、RNAにおいてβ-D-リボフラノースが独占的に組み込まれることと一致しています。
【結論】
この研究は、初期の地球および他の惑星で生物分子の構成要素がどのように起源を迎えたかというこれまで未探索の経路を明らかにし、生命が発生するための基本的な条件に対する理解を進展させるものです。
Synthesis and stability of biomolecules in C-H-O-N fluids at extreme pressure-temperature conditions
Tao Li, Nore Stolte, Renbiao Tao, Dimitri A. Sverjensky, Isabelle Daniel, Ding Pan https://arxiv.org/abs/2405.04839 16 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 30: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
背景:
薬の再開発（ドラッグリポジショニング）は、既存の薬に新たな適用を見つけるための経済的に効率的な戦略です。このアプローチは、病気の治療における課題に対処するために、薬の適用範囲と使用を拡大します。近年、ドラッグリポジショニングのための深層学習技術が注目されています。しかし、多くの深層学習ベースの研究方法は、ネットワーク内の隣接情報から特徴情報を抽出することに焦点を当てている一方で、薬と疾患の特徴間の潜在的な関係にはあまり注意を払っていません。これにより、薬と疾患のエンコーディングが不正確になることがあります。
新規性:
この問題に対処するために、薬と疾患の正確なエンコーディングを実現するためのデュアルフィーチャー薬再開発ニューラルネットワーク（DFDRNN）モデルを設計しました。DFDRNNは、薬と疾患を表現するために2つの特徴、類似性特徴と関連性特徴を使用します。さらに、このモデルは自己注意機構を取り入れ、薬と疾患の正確なエンコーディングを達成するために、二つのデュアルフィーチャー抽出モジュール、すなわち、ドメイン内デュアルフィーチャー抽出（IntraDDFE）モジュールとドメイン間デュアルフィーチャー抽出（InterDDFE）モジュールを設計しました。
方法:
IntraDDFEモジュールは単一ドメイン（薬または疾患ドメイン）から特徴を抽出し、InterDDFEモジュールは混合ドメイン（薬と疾患のドメイン）から特徴を抽出します。特に、InterDDFEによって特徴が変更され、薬と疾患の正確なエンコーディングが保証されます。最後に、薬と疾患のドメインの両方で薬-疾患の関連を予測するために、クロスデュアルドメインデコーダーが設計されています。このモデルは、4つのベンチマークデータセットにおいて、6つの最先端メソッドと比較して優れた性能を示し、平均AUROCは0.946、平均AUPRは0.597でした。
DFDRNN: A dual-feature based neural network for drug repositioning
Enqiang Zhu, Xiang Li, Chanjuan Liu, Nikhil R. Pal https://arxiv.org/abs/2407.11812 16 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 31: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文では、核膜タンパク質であるエメリンの自己組織化について研究しています。エメリンは機械的ストレスの伝達や核の形状適応に重要な生物学的役割を持っています。エメリンは内核膜でナノメートルサイズのドメインに自己組織化します。これらのナノドメインのサイズとエメリンの占有率は、適用された機械的ストレスやエメリンの変異によって変化します。特に、エメリ・ドライフス筋ジストロフィー（EDMD）と関連するエメリンの変異が注目されています。
背景:
エメリンのナノドメインの形成とその調節メカニズムは、EDMDなどの疾患の理解に不可欠です。EDMDはエメリンの変異によって引き起こされる遺伝性筋ジストロフィーの一種で、筋肉の弱化や関節の拘縮が特徴です。
新規性:
この研究は、エメリンのナノドメインの自己組織化を説明するために、単純な反応拡散モデルを用いる点に新規性があります。これにより、野生型エメリンおよびEDMD関連変異エメリンのナノドメインのサイズと占有率について、実験観察と定量的な一致を得ることができました。
方法:
理論と実験の組み合わせを通じて、エメリンの自己組織化メカニズムを解析しました。反応拡散モデルを使用し、エメリンの拡散係数をナノドメインの全体的な特性から予測することができます。また、適用された力の有無にかかわらず、エメリンナノドメインのサイズと占有率についての実験データとの一致を示しました。
この研究は、EDMDに関連するエメリンの組織化の欠陥を、エメリンおよびその核結合パートナーの反応および拡散の特性の変化という物理的な理解を提供します。これにより、疾患の分子的基盤に対する洞察が深まり、将来的な治療法の開発に寄与する可能性があります。
Diffusion-driven self-assembly of emerin nanodomains at the nuclear envelope
Carlos D. Alas, Liying Wu, Fabien Pinaud, Christoph A. Haselwandter https://arxiv.org/abs/2407.11758 16 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 32: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この研究では、最近急増している磁気共鳴画像（MRI）データの処理速度を向上させるために、Fugakuスーパーコンピュータを使用しています。背景として、MRIデータの増加により、大量の計算リソースと時間が必要とされている現状があります。この研究の新規性は、Fugakuスーパーコンピュータを用いて、従来のシステムよりも処理時間を大幅に短縮しつつ、信頼性の高い結果を得た点にあります。
方法としては、FMRIBソフトウェアライブラリのコマンドを用いて、1人の若年成人のT1強調画像と拡散強調画像に対して処理を行いました。具体的には、テンソルベースの測定と皮質下構造のセグメンテーションをFugakuスーパーコンピュータで実施し、その結果は従来のシステムで得られたものと高い一致性を示しました。
この研究は、MRIデータの処理を高速化することにより、医療現場での診断支援がより迅速に行えるようになる可能性を示唆しています。また、Fugakuスーパーコンピュータの利用は、他の大規模データ処理にも応用可能であるため、広範な影響が期待されます。
Revolutionizing MRI Data Processing Using FSL: Preliminary Findings with the Fugaku Supercomputer
Tianxiang Lyu, Wataru Uchida, Zhe Sun, Christina Andica, Keita Tokuda, Rui Zou, Jie Mao, Keigo Shimoji, Koji Kamagata, Mitsuhisa Sato, Ryutaro Himeno, Shigeki Aoki https://arxiv.org/abs/2407.11742 16 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 33: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文では、シングルセルRNAシークエンス（RNA-seq）データの生成モデリングに焦点を当てています。シングルセルRNA-seqデータの生成モデリングは、軌跡推定、バッチ効果の除去、遺伝子発現の生成などのコミュニティ主導のタスクで非常に価値があるとされています。
背景:
シングルセルデータは本質的に離散的で過分散しているにも関わらず、多くの最新の深層モデルは、ノイズから合成シングルセルを生成する際に、前処理された連続的な遺伝子発現の近似値を操作しています。これは、下流のアプリケーションの限界を生じさせ、堅牢なノイズモデルの組み込みを妨げていると指摘されています。
新規性:
論文では、CFGen（Cell Flow for Generation）という新しい流れベースの条件付き生成モデルを提案しています。このモデルは、データの離散的な性質を明示的に考慮し、マルチモーダルなシングルセルカウントを生成することができます。また、複数の属性に条件付けを行い、稀な細胞タイプの分類をデータ拡張を通じて強化するなど、新しい生成タスクの可能性を開拓しています。
方法:
CFGenは、データの離散性を直接モデル化することにより、生物学的データの重要な特性をより良く回復することが示されています。このモデルは、様々な生物学的データセットや設定において展示され、計算生物学と深層生成モデルの分野におけるその価値を示しています。
この研究は、シングルセルRNA-seqデータの生成モデリングにおけるいくつかの重要な側面を探求し、新しい方法論を提案することで、下流のタスクのパフォーマンス向上に寄与する可能性があります。
Generating Multi-Modal and Multi-Attribute Single-Cell Counts with CFGen
Alessandro Palma, Till Richter, Hanyi Zhang, Manuel Lubetzki, Alexander Tong, Andrea Dittadi, Fabian Theis https://arxiv.org/abs/2407.11734 16 July, 2024;
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Question 34: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この研究では、生命の起源に関する未解決の問題に取り組んでいます。具体的には、どのようにして地球上で、小さな分子の構成要素だけから、長い遺伝的ポリマーが必要とされる生命が進化してきたのかを説明する必要があります。
【背景】
現代の物理学と生物学は、ビッグバンから地球の形成、初期細胞から現代の生命までの進化を説明することができますが、生化学的な生命の起源は依然として解明されていません。生命は、非常に長い遺伝的ポリマーを必要とするため、この問題に対する答えは、小さな分子の構成要素だけから成る惑星上で、どのようにして長さが増加するポリマーの進化するシステムが生じうるかを説明する必要があります。
【新規性】
この研究では、現実的な制約の下で、抽象的なポリマーモデルが展示するダイナミクスを示しています。このモデルでは、平均ポリマー長が高いポリマー集団空間のアトラクターがより確からしいことを示しています。また、複数のアトラクターを持つ化学反応ネットワークのための複雑さと進化の概念を一般化し、形式化しています。
【方法】
ポリマーの種の複雑さは、それを構成要素のセットから生成するために必要な反応の最小数として定義され、これを用いてアトラクターの複雑さの尺度を定義しています。アトラクター間の遷移は、確率が高く、複雑さも高いアトラクターへの進化と見なされます。単量体のみが容易に利用可能な環境では、平均ポリマー長が高いアトラクターがより複雑です。この抽象的なポリマーモデルは、熱力学的に妥当な速度定数の範囲で進化を示すことができます。また、開放終端および歴史的に依存する進化の基準を形式化し、それらを達成するための自己触媒作用の役割を説明しています。
この研究は、長いポリマーが出現し、さらに長いポリマーを持つ集団を生み出す前生物学的に妥当なシナリオを探求するための基盤を提供しています。
Evolution of complexity and the origins of biochemical life
Praful Gagrani https://arxiv.org/abs/2407.11728 16 July, 2024;
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Question 35: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文では、進化的イベント（例えば、雑種形成、遺伝子導入、横方向の遺伝子移動など）を表現するために、系統樹ではなく系統ネットワークを使用することに焦点を当てています。系統ネットワークの推定に役立つ統計的DNA配列進化モデルの研究が行われています。
【背景】
従来の系統樹では表現できない複雑な進化的イベントを説明するために、系統ネットワークが使用されます。これにより、生物の進化の歴史をより正確に理解することが可能になります。
【新規性】
本研究では、ランダムウォーク4状態マルコフモデルの下で、sunletネットワークのすべての二次不変量を特定しています。このモデルは、Jukes-CantorモデルやKimura-3モデルを含んでおり、これにより新しいクラスの不変量が導入されています。また、木とsunletネットワークのトーリックファイバー積を取ることで、レベル1の系統ネットワークに対する新しいクラスの不変量を得ることができます。
【方法】
マルコフモデルを使用して系統ネットワークを推定するための系統不変量を利用します。具体的には、二次不変量を全て特定し、それを基に新しい不変量クラスを構築します。さらに、ネットワークパラメータの識別可能性問題にも取り組んでおり、提案された新しい不変量クラスがquarnets（4枚葉のネットワーク）の識別可能性を導出するのに十分ではないことを証明しています。
【結論】
この研究は、系統ネットワークの理解を深め、より効率的で信頼性の高い方法を提供することで、進化生物学の分野における新たな進展を示しています。また、レベル1の系統ネットワークに対して多数の不変量を迅速かつ確実に見つけるための効率的な方法も提供しています。
Invariants for level-1 phylogenetic networks under the random walk 4-state Markov model
M. Frohn, N. Holtgrefe, L. van Iersel, M. Jones, S. Kelk https://arxiv.org/abs/2407.11720 16 July, 2024;
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Question 36: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この研究では、単一鎖RNAウイルスがカプシド（ウイルスの外殻）をゲノムと共に組み立てる際に、カプシド構造の変化がウイルスの機能に重要な影響を与えることを示しています。特に、ウイルスは脱水環境に対応し、ゲノムの劣化を防ぎ、再水和時に活性を保持する必要があります。理論的な研究では、二十面体のカプシドにおいて低エネルギーのバックリング（折りたたみ）遷移が予測されており、これがウイルスをさらなる脱水から保護する可能性が指摘されていますが、これまでそのような挙動の直接的な実験的証拠や分子メカニズムは報告されていませんでした。
【背景】
ウイルスが脱水環境でゲノムを保護するメカニズムについての理解は不完全であり、特にカプシドの構造変化がどのように機能するかの詳細は明らかではありませんでした。
【新規性】
本研究では、MS2バクテリオファージを用いたエアロゾル化後のX線単一粒子イメージングを通じて、カプシドのバックリング遷移を観察しました。これは、カプシドが脱水から自己を保護するメカニズムに関する実験的証拠を提供するものです。
【方法】
研究チームは、機械学習ツールを組み合わせて、数十万に及ぶ単一粒子の回折パターンを分類し、エアロゾル相での時間経過に応じたカプシド形態の構造的風景を学習しました。これにより、以前に報告されていないコンパクトなコンフォメーションや、二十面体対称性を保持しない非整合的なバックリング遷移を示唆する中間構造が見つかりました。さらに、19残基のループが不安定化することによりバックリングが起こるというメカニズムを提案しています。
この研究は、X線単一粒子イメージングと機械学習方法が生物分子の構造ダイナミクスを研究する上での有効性を示しており、ウイルスが脱水環境から自己を保護する機構についての理解を深めるものです。
Observation of Aerosolization-induced Morphological Changes in Viral Capsids
Abhishek Mall, Anna Munke, Zhou Shen, Parichita Mazumder, Johan Bielecki, Juncheng E, Armando Estillore, Chan Kim, Romain Letrun, Jannik Lübke, Safi Rafie-Zinedine, Adam Round, Ekaterina Round, Michael Rütten, Amit K. Samanta, Abhisakh Sarma, Tokushi Sato, Florian Schulz, Carolin Seuring, Tamme Wollweber, Lena Worbs, Patrik Vagovic, Richard Bean, Adrian P. Mancuso, Ne-Te Duane Loh https://arxiv.org/abs/2407.11687 16 July, 2024;
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Question 37: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文では、多次元の分数ブラウン運動(fBm)がカバーする領域の特性に焦点を当てています。fBmは、非マルコフ過程の典型例であり、多岐にわたる分野での応用がありますが、その特性はこれまで十分に理解されていませんでした。
【背景】
分数ブラウン運動は、その長距離の依存関係と非マルコフ性により、物理学、生物学、金融学など多くの分野で研究されています。特に、fBmがどのように空間をカバーし、訪れる領域の動態を理解することは、理論的にも実用的にも重要です。
【新規性】
本研究は、$d$次元の格子上で定義された単位セル（サイト）を訪れるのに必要な時間$\tau_n$を用いて、fBmの訪問動態を考察しています。これまでの研究では、fBmによってカバーされる領域の詳細な特性は明らかにされていませんでしたが、本研究では、訪れたサイト数$n$に基づいて、$\tau_n$の確率分布関数のすべての時間領域を決定しています。
【方法】
研究ではスケーリング引数に依存し、$\tau_n$の確率分布関数の時間的領域を特定しています。さらに、大規模な数値シミュレーションを通じてこれらの結果を確認しています。具体的には、大偏差モンテカルロアルゴリズムを使用しています。
【応用】
理論的な側面に加えて、本研究の結果は哺乳類細胞の核内のテロメア、アガロースゲル内のマイクロスフィア、アメーバの液胞など、fBmの実験的実現を追跡するデータに対しても説明を提供しています。
このように、本論文はfBmの理解を深めるとともに、その特性を詳細に分析することで、理論的な洞察と実際の応用の橋渡しを行っています。
Visitation Dynamics of $d$-Dimensional Fractional Brownian Motion
L. Régnier, M. Dolgushev, O. Bénichou https://arxiv.org/abs/2407.11655 16 July, 2024;
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Question 38: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文は、フィボナッチ数の大きな数値が現れる植物の器官配置に関するモデルを研究し、このモデルの初めての大規模な実証的検証を提供しています。具体的には、大規模なデータセットにおいて見られるヒマワリの種頭のパラスティキーパターンを生成する能力を評価するために、Schwendenerのディスク積み重ねモデルを評価しています。
背景:
フィボナッチ数が植物の葉序（フィロタキシス）において頻繁に現れることから、この数学的特性を模倣するモデルが提案されています。これまでの研究では、フィボナッチ数を再現できるモデルは存在していましたが、フィボナッチ数以外の特徴を説明できるモデルは存在しませんでした。
新規性:
この論文の新規性は、Schwendenerのディスク積み重ねモデルが、フィボナッチ数だけでなく、ルーカス数や二重フィボナッチ数、フィボナッチ数のプラスマイナス1、そして非フィボナッチ数のペアが「柱状」構造で現れる頻度など、観測データのさまざまな特徴を自然に再現できる点です。これらはモデルのパラメータを特別に調整することなく、フィボナッチ構造が崩れるパラメータ空間の領域で自然に生じます。
方法:
研究では、モデルに確率性を導入し、それが柱状構造の出現に責任があることを示しています。また、決定論的システムの不規則なダイナミクスが、臨界領域近くでこの構造を生成することも示しています。モデルのパラメータには、植物の成長速度に対応するものが含まれており、これを十分に小さく保つことでフィボナッチ構造が保証されます。
この研究は、植物の器官配置のモデリングにおいて、フィボナッチ数だけでなく、その他の数値パターンも考慮に入れることの重要性を示しており、植物生物学及び数理モデリングの分野における重要な進歩を示しています。
Disk-stacking models are consistent with Fibonacci and non-Fibonacci structure in sunflowers
Jonathan Swinton https://arxiv.org/abs/2407.05857 16 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 39: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文は、側方接触追跡を伴う確率論的な伝染病モデルについて考察しています。背景として、伝染病の感染は個人間の交流イベント（2人以上の個人が集まるイベント）によって引き起こされると仮定しています。感染者が診断された際には、同じイベントで感染した個体が与えられた確率で接触追跡されます。
新規性として、初期感染者が少ない大規模な集団において、流行の初期段階を兄弟依存性を持つ分岐過程で近似する方法を提案しています。依存性に対処するために、同じイベントで感染した個体群（兄弟群）をマクロ個体として扱い、マクロ分岐過程を定義します。これにより、効果的なマクロ再生産数の表現を導出し、これが個々の再生産数に対応し、流行の挙動の閾値を表します。
方法としては、混合イベントの平均サイズ、診断率、追跡確率が再生産数に与える影響を数値例を通じて示しています。これにより、特定のパラメータが流行の広がりにどのように影響を与えるかを理解することができます。
全体として、この研究は伝染病の流行を制御するための新しい数学的アプローチを提供し、実際の公衆衛生介入において有用な洞察を提供する可能性があります。
Sideward contact tracing in an epidemic model with mixing groups
Dongni Zhang, Martina Favero https://arxiv.org/abs/2407.11622 16 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 40: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この研究では、非侵襲的な応用において脳-コンピュータインターフェース（BCI）の性能が一貫性を欠く問題を解決するために、脳のネットワーク側性（lateralization）を特徴として取り入れる新しいアプローチを提案しています。
【背景】
BCIは、脳の活動を用いて外部世界とのインタラクションを可能にする技術です。これまでの非侵襲的BCIの応用では、高い分類精度を達成するアルゴリズムが重視されがちでしたが、それによって脳の神経機構の理解が遮られることが問題とされています。この研究では、脳の機能的な接続性の空間分布に焦点を当て、特に運動想起タスク中の両半球間及び半球内の接続性を評価しました。
【新規性】
本研究の新規性は、従来の技術であるパワースペクトラム密度（PSD）、共通空間パターン（CSP）、リーマン幾何学と比較して、脳ネットワークの側性に基づく特徴をベンチマークすることにあります。これにより、脳の神経生理学的な洞察を提供するとともに、側性が想像運動に対してどのように関連しているかを明らかにしました。
【方法】
研究では、複数のEEGベースのBCIデータセットを用いて、統合と分離というネットワークベースの指標を評価しました。これにより、機能的接続性の空間分布を分析し、特に運動想起タスク中の半球間及び半球内の接続性に注目しました。その結果、想像された動きに対応する脳の側対面の感覚運動領域と前頭領域でより強い側性が観察されました。
【結論】
この研究は、脳のネットワーク側性が、非侵襲的BCIの解釈可能性を高めるために新たに統合されるべき特徴である可能性を示唆しています。側性の特徴はCSPやリーマン幾何学と比較して分類精度では劣りましたが、PSDに対しては競争力のある性能を示し、生物学的に関連する解釈を提供しました。
Feature interpretability in BCIs: exploring the role of network lateralization
Juliana Gonzalez-Astudillo, Fabrizio De Vico Fallani https://arxiv.org/abs/2407.11617 16 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 41: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文では、大規模言語モデル（LLMs）が自然言語処理（NLP）の多くのタスクで顕著な成果を上げていることに触れつつ、タンパク質の配列を「タンパク質の言語」として捉えることで、タンパク質言語モデル（PLMs）がタンパク質工学の分野を前進させていると述べています。しかし、現在のPLMsは、NLPのLLMsのように、タンパク質言語処理（PLP）のタスクであるタンパク質の理解と生成を同時に扱うことができません。この問題を解決するため、論文は以下の点を挙げています。
背景:
タンパク質の配列を「タンパク質の言語」と見なすことで、タンパク質工学における新たな進展が期待される。
現在のPLMsはタンパク質の理解と生成のタスクを同時に扱うことができないという問題が存在する。
新規性:
一般的なLLMsをPLMsに変換するトレーニングフレームワークを導入し、PLPの複数のタスクを同時に扱えるようにする。
トレーニング効率を向上させるために、一般的なLLMsのためのプロテイン語彙の剪定（PVP）を提案する。
13百万のサンプルを含むマルチタスク指示データセットを構築し、タンパク質の配列機能のランドスケープをより良くモデル化する。
方法:
ProLLaMAモデルを開発し、これがPLPの複数のタスクを同時に扱う最初のPLMであること。
無条件のタンパク質配列生成タスクで最先端の結果を達成し、制御可能なタンパク質配列生成タスクでは、所望の機能を持つ新規タンパク質を設計する。
タンパク質理解タスクでは、スーパーファミリー予測で62％の正確な一致率を達成する。
この論文は、タンパク質工学の分野における新たな進展を提案し、PLMsの限界に対処しつつ、新しい方法論を通じてPLPの課題を解決する方向性を示しています。
ProLLaMA: A Protein Language Model for Multi-Task Protein Language Processing
Liuzhenghao Lv, Zongying Lin, Hao Li, Yuyang Liu, Jiaxi Cui, Calvin Yu-Chian Chen, Li Yuan, Yonghong Tian https://arxiv.org/abs/2402.16445 16 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 42: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この研究では、ナノポアを通じてのDNAのアンジッピング（解開）に焦点を当てています。特に、結び目があるDNAフィラメントのアンジッピングを扱っています。この問題は、孤立した平衡フィラメントや生体内でDNAの結び目が避けられない事実に動機づけられています。
【背景】
DNAのアンジッピングは、ポリマー物理学、単一分子操作、生物系におけるDNA-酵素相互作用など、多岐にわたる文脈で重要な意味を持ちます。DNAフィラメントがナノポアを通過する際に、DNAがどのように解開されるかは、基本的な科学的関心事です。
【新規性】
本研究の新規性は、結び目を持つDNAフィラメントのアンジッピングを扱っている点にあります。これまでの研究では、結び目の存在がDNAのアンジッピングにどのように影響するかは、あまり注目されていませんでした。
【方法】
研究では分子動力学シミュレーションと粗視化モデルを使用しています。異なるタイプの結び目が、異なる駆動力でナノポアの外側のDNAセグメントにどのように影響を与えるかを検討しました。
【結果】
三つの主要な結果が得られました。第一に、低い力では結び目はアンジッピングプロセスに大きな影響を与えません。しかし、高い力では結び目を持つDNAは結び目を持たないものよりも遅く、不均一にアンジッピングされます。最後に、障害の微視的起源は通常、二つの同時発生する原因に関連しています：DNAチェーンがその結び目の輪郭に沿って滑る際のトポロジカルな摩擦と、新たにアンジッピングされたDNAとの絡み合いに起因する追加の摩擦です。
これらの結果は、DNAのトポロジーとアンジッピングの相互作用の複雑さを新たに明らかにし、ナノポアベースの単一分子アンジッピング実験の解釈や生体内でのDNAトランザクションのモデリングの改善に関連して重要であると考えられます。
Unzipping of knotted DNA via nanopore translocation
Antonio Suma, Cristian Micheletti https://arxiv.org/abs/2407.11567 16 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 43: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
本論文では、生命システムが非平衡状態で維持され、複雑な動的挙動を示すこと、およびこれが化学反応ネットワーク（CRN）の特性によってどのように影響されるかを探求しています。
【背景】
生命システムは通常、非平衡状態で維持され、複雑な動的挙動を示します。この非平衡は外部からのエネルギー供給、特に化学的フラックスによって維持され、一部の種の濃度を一定に保つことができます。CRNの特性は、生物学的機能の確立において重要な役割を果たします。
【新規性】
本研究では、一般的なCRNにおける種の濃度の空間にアクセス可能な熱力学的上限と下限を導出し、これによってCRNの「熱力学的空間」という新しい概念を導入しました。また、親和性に対しても同様の境界を得ることで、グローバルな熱力学的特性が局所的な非平衡量をどのように制限するかについての理解を深めました。
【方法】
論文では、種の濃度に対する熱力学的境界を導出するために、エネルギー予算として機能する制約を考慮に入れています。これにより、CRNがどのような条件下で機能しなければならないかの具体的な形式を明らかにしました。結果として得られた熱力学的空間は、CRNが操作可能な範囲を示しています。
【事例】
研究では、二重安定性を示すSchlöglモデルと、最小自己組織化プロセスの二つの典型的な例を用いて結果を示しています。これらの例により、複雑な挙動の開始が非平衡ドライブの存在と密接に関連していることが示されました。
【まとめ】
この研究は、CRNがどのようにしてそのエネルギー予算の機能を果たすかの正確な形式を明らかにし、増幅からパターン形成に至るまでの様々な現象の非平衡起源に光を当てています。また、CRNを分析し、複雑な非平衡挙動を予測し、人工化学反応システムを設計するための一般的なツールを提供することで、我々の能力を深めるための一歩となるフレームワークを提示しています。
Thermodynamic Space of Chemical Reaction Networks
Shiling Liang, Paolo De Los Rios, Daniel Maria Busiello https://arxiv.org/abs/2407.11498 16 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 44: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文では、染色体の端に存在する繰り返し核酸塩基配列であるテロメアと、生物学的老化との関連性に焦点を当てています。テロメアの長さは、細胞分裂のたびに「エンドレプリケーション問題」と呼ばれる現象によって短くなることが多く、これが細胞の老化や様々な加齢関連疾患につながる可能性があります。一方で、特定の細胞ではテロメラーゼという酵素がテロメアを延長させることがあり、疾患の発症を遅らせたり防ぐことが可能ですが、がんのリスクを増加させる可能性もあります。
背景として、論文はテロメアとテロメラーゼの働き、そしてそれが細胞の老化や疾患にどのように影響するかという基本的な生物学的事実を提示しています。これにより、テロメアの長さと健康、病気の関係性についての理解を深めることが目的です。
新規性としては、この研究では複数の染色体を持つ細胞、テロメラーゼの効果、異なる細胞タイプ、およびプロセスのダイナミクスに依存するテロメア長の分布に関する考慮を含む確率的表現を提案しています。これにより、従来のモデルよりも現実の生物学的プロセスを詳細に再現し、理解することが可能になります。
方法として、論文は理論的な特性、特に長期的な挙動を研究しています。また、ハイフリック限界や細胞集団のマルサスパラメーターなど、生物学的に重要な量に対するモデルパラメーターの影響を数値的に調査しています。これにより、テロメアと老化、疾患との関連をより定量的に評価することができるようになります。
このように、論文はテロメアの生物学的役割とその長さが健康に及ぼす影響を理解するための新しい確率的モデルを提案し、その理論的および数値的な分析を通じて、テロメア生物学のさらなる洞察を提供しています。
Stochastic branching models for the telomeres dynamics in a model including telomerase activity
Athanase Benetos, Coralie Fritsch, Emma Horton, Lionel Lenotre, Simon Toupance, Denis Villemonais https://arxiv.org/abs/2407.11453 16 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 45: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
背景:
薬物発見研究において、望ましい特性を持つ多様な分子を生成することは非常に重要です。この分野では、深層生成モデルを基にした多くのアプローチが用いられています。特に変分オートエンコーダ（VAE）、生成敵対ネットワーク（GAN）、トランスフォーマー、拡散モデルなどが進化しています。しかし、これらのモデルには「サンプルバイアス問題」と呼ばれる大きな課題が残っています。これは、同じタンパク質をターゲットとする生成された分子が構造的に似てしまい、生成の多様性が低下する問題です。
新規性:
この問題に対処するために、我々はタンパク質と化合物間の多段階関係を活用することを提案します。我々のモデル「Repurformer」は、双方向の事前学習、高速フーリエ変換（FFT）および低域通過フィルター（LPF）を統合して、複雑な相互作用を捉え、多様な分子を生成する能力を持っています。
方法:
Repurformerは、バインディングDBデータセットにおいて一連の実験を行いました。このモデルはアンカー化合物の代替として機能する分子を生成し、アンカー化合物と生成された化合物間の多様性を増加させることに成功しました。これにより、生成された分子の構造的類似性を減少させることができます。
以上のように、Repurformerは既存の生成モデルの問題を解決するための新しいアプローチを提供し、薬物発見の分野において有効なツールとなる可能性があります。
Repurformer: Transformers for Repurposing-Aware Molecule Generation
Changhun Lee, Gyumin Lee https://arxiv.org/abs/2407.11439 16 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 46: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
このレビュー論文では、大規模言語モデル（LLMs）が生物医学科学を含む多くの科学分野に革命的な影響を与えていることが説明されています。特に、自然言語処理（NLP）が言葉の連続を理解することを目指しているのと同様に、生物学の主要な目的の一つは、生物学的シーケンスを理解することです。
背景として、ゲノム言語モデル（gLMs）、つまりDNAシーケンスに基づいて訓練されたLLMsが紹介されています。これらのモデルは、ゲノムの理解を大きく進展させる可能性があり、DNA要素がどのように相互作用して複雑な機能を生み出すかを解明する手助けをすることが期待されています。
新規性としては、gLMsの応用例としてフィットネス予測、シーケンスデザイン、転移学習が挙げられています。これらの応用は、gLMsがどのようにして実際の生物学的問題解決に寄与するかを示すものです。
方法論については、効果的かつ効率的なgLMsを開発するための主要な考慮事項が議論されています。特に、大きく複雑なゲノムを持つ種に対しては、数多くの課題が存在します。これには、モデルの訓練、評価、そして実際の生物学的データとの統合が含まれます。
全体として、このレビューはgLMsの潜在的な利点と、それらが直面する課題を総合的に評価しており、生物学的シーケンスの理解を深めるための新たなアプローチとしての可能性を浮き彫りにしています。
Genomic Language Models: Opportunities and Challenges
Gonzalo Benegas, Chengzhong Ye, Carlos Albors, Jianan Canal Li, Yun S. Song https://arxiv.org/abs/2407.11435 16 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 47: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
背景:
分子生成フレームワークの開発は、例えば薬物発見などの分野で実際の適用が重要です。関連する分子データの取得は高価で時間がかかる実験コストが必要であるため、限られた数の分子で効果的な分子生成フレームワークを開発することが求められます。
新規性:
本論文では、HI-Mol（Hierarchical textual Inversion for Molecular generation）と呼ばれる新しいデータ効率の良い分子生成方法を導入しています。HI-Molは、粗大な特徴と細かな特徴の両方を含む階層的情報の重要性に着想を得ています。これは、最近の視覚領域でのテキスト反転技術の採用に基づいており、データ効率の良い画像生成を実現しています。
方法:
HI-Molでは、階層的な特徴を反映させるために、複数レベルの埋め込みを使用しています。これは、画像領域での従来のテキスト反転方法が単一レベルのトークン埋め込みを使用しているのに対し、複数レベルのトークン埋め込みを採用しています。これにより、モデルは低ショット分子分布を効果的に学習することができます。次に、複数レベルのトークン埋め込みの補間に基づいて分子を生成します。
実験結果:
広範な実験により、HI-Molの優れたデータ効率が示されています。例えば、QM9データセットにおいて、HI-Molは以前の最先端の方法よりも50倍少ない訓練データで性能を上回っています。また、低ショット分子特性予測における生成された分子の効果も示されています。
Data-Efficient Molecular Generation with Hierarchical Textual Inversion
Seojin Kim, Jaehyun Nam, Sihyun Yu, Younghoon Shin, Jinwoo Shin https://arxiv.org/abs/2405.02845 16 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 48: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文では、組織のスケールでの剛性の遷移、すなわち組織が固体様から流体様へ、またはその逆へと変化する現象に焦点を当てています。背景として、このような剛性の遷移は細胞の振る舞いや組織の機能に重要な影響を与えるとされていますが、細胞がどのようにしてこれらの性質を調整するのかは十分に理解されていませんでした。
新規性として、著者らは「適応的自由度」という新しい概念を導入しています。これは、細胞の剛性、目標形状、目標面積などを調整することによって、剛性のコスト関数を最小化するための自由度として設定されます。これにより、細胞は組織の剛性を微調整することが可能になるとされています。
方法として、著者らは頂点モデルを用いて剛性を研究しています。このモデルでは、弾性エネルギーをコスト関数として使用し、細胞の剛性、目標形状、目標面積を適応的自由度のセットとして導入します。研究結果として、細胞の剛性を適応的自由度として扱った場合、剛性遷移に影響を与えないことが示されました。一方、目標形状や面積を適応的自由度として扱うと、目標細胞形状や面積の空間的相関が誘導され、剛性遷移がシフトすることが観察されました。
これらの観察結果から、組織は細胞スケールでの性質を調整することによって、望ましい組織スケールの振る舞いを得ることができると結論づけられています。この研究は、細胞と組織の相互作用を理解する上で重要な洞察を提供しており、生物学や医学の分野において応用が期待されます。
Rigidity of Epithelial Tissues as a Double Optimization Problem
Sadjad Arzash, Indrajit Tah, Andrea J. Liu, M. Lisa Manning https://arxiv.org/abs/2312.11683 15 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 49: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この論文は、生物学的および人工システムにおける効率的かつ効果的な一般化を実現するための数学的枠組みとして、抽象的または分離された表現に焦点を当てています。
【背景】
抽象的または分離された表現は、生物学的および人工システムの両方において効果的な一般化を実現するための有望な数学的枠組みとされています。これらの表現は、複数のタスクや意思決定の文脈で特に重要であり、効率的な学習と柔軟な応用が可能になると考えられています。
【新規性】
この研究では、ノイズの多い証拠ストリームを通じたマルチタスク分類の文脈で抽象的表現を調査し、任意の最適マルチタスク分類器の潜在状態において、抽象的表現が現れることを保証する理論的境界を導出します。これにより、タスクの数が状態空間の次元を超える場合に、分離された表現が発生することが保証されます。
【方法】
実験では、マルチタスク分類に訓練されたRNN（Recurrent Neural Networks）が、連続アトラクターの形で分離された表現を学習していることを確認し、分布外（OOD）のゼロショット一般化につながることを示しています。また、異なる決定境界のジオメトリーや分類の自信の推定が必要なタスクでの抽象的RNN表現の柔軟性を実証しています。
【結論】
このフレームワークは、生物学的および人工システムの両方で柔軟な一般化を可能にする知識の組織化に関する認知マップの形成の一般原則を提案しており、意思決定や空間推論のタスク中に人間や動物で見られる表現と密接に関連しています。
Disentangling Representations in RNNs through Multi-task Learning
Pantelis Vafidis, Aman Bhargava, Antonio Rangel https://arxiv.org/abs/2407.11249 15 July, 2024;
下記の文章は論文アブストラクトをもとに Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 50: 文脈として与えられた最新論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
この研究では、生物学的システムが化学反応ネットワークとして表現できる場合に焦点を当て、入力変数の変化にもかかわらず選択された出力変数がおおよそ一定であるというホメオスタシス（恒常性）が維持される状況を考察しています。特に、入力-出力関数の導関数がゼロになる「微小ホメオスタシス」について検討しています。
【背景】
生物学的システムはしばしば化学反応ネットワークで表され、これらのネットワークは多くの場合、保存則を遵守しています。保存則は、標準的な入力-出力解析を複雑にする要因となります。この背景から、保存則の有無にかかわらず微小ホメオスタシス点の存在を検証する方法を導出することが、本研究の重要な目的となっています。
【新規性】
本研究の新規性は、「微小濃度ロバスト性」という概念の導入にあります。これは、保存された量の変動にもかかわらず出力変数がほぼ一定である状態を指します。この概念を通じて、化学反応ネットワークにおけるホメオスタシスの新たな側面を探ることができます。
【方法】
本研究では、保存則の下での入力パラメータとして保存量を用いる場合や、保存則がない場合においても、微小ホメオスタシス点の存在を検証するための複数の結果を導出しています。また、決定論的および確率的な設定の両方で、これらの結果を示すいくつかの化学ネットワークの例を提供しています。
これらの方法を用いることで、化学反応ネットワークにおけるホメオスタシスの理解を深め、生物学的システムの安定性や調節メカニズムを解明する手がかりとなることが期待されます。
Infinitesimal Homeostasis in Mass-Action Systems
Jiaxin Jin, Grzegorz A. Rempala https://arxiv.org/abs/2407.11248 15 July, 2024;
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