논문 리뷰55

• Dictionary learning for integrative, multimodal and scalable single-cell analysis Dictionary learning for integrative, multimodal and scalable single-cell analysis | Nature Biotechnology 2023, Nature Biotechnology Satija Lab 논문 리뷰/Single cell 2023. 6. 20.

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  Automated assembly of molecular mechanisms at scale from text mining and curated databases Automated assembly of molecular mechanisms at scale from text mining and curated databases | Molecular Systems Biology 2023, Molecular Systems Biology Peter K Sorger group Graphical Abstract 오믹스 데이터 분석은 단백질 상호작용, 수정, 활성도에 대한 정보를 기반으로 한다. 이러한 정보들은 인간이 직접 큐레이션하는 것에 의존도가 높다. 주요한 문맥을 파악하는 자연어 처리 시스템은 인간 큐레이터들의 수고를 덜어주는 한편 지식 자원을 상당하게 늘려줄 수 있는데, 기계가 읽는 시스템은 오류율이 높고, 반복적이고 단편적인 정보를 만들어내는 경우가 많다. 이 논문에.. 논문 리뷰/Data & Text mining 2023. 5. 30.

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  An automated multi-modal graph-based pipeline for mouse genetic discovery automated multi-modal graph-based pipeline for mouse genetic discovery | Bioinformatics | Oxford Academic (oup.com) automated multi-modal graph-based pipeline for mouse genetic discovery AbstractMotivation. Our ability to identify causative genetic factors for mouse genetic models of human diseases and biomedical traits has been limited by the d academic.oup.com 2022, Bioinformatics Gary Peltz g.. 논문 리뷰/Data & Text mining 2023. 5. 30.

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  Global detection of human variants and isoforms by deep proteome sequencing Global detection of human variants and isoforms by deep proteome sequencing | Nature Biotechnology Jürgen Cox & Joshua J. Coon Groups 2023, Nature Biotechnology Abstract 샷건 프로테오믹스 실험은 단일 샘플에서 약 10,000개의 인간 단백질을 검출 그러나 개별 단백질은 일반적으로 전체 아미노산의 일부를 나타내는 펩타이드 서열에 의해 식별되는데, (샷건 프로테오믹스는 잘게 자르는 방법이라서) 이에 일반적인 샷건 방법은 다른 단백질 변형과 동질효소를 구별하지 못함. 따라서 단백질 동질효소의 전 세계적인 발견을 위해서는 더 깊은 단백질 서열화가 필요 이 연구에서는 6개의 인간 .. 논문 리뷰/Protein 2023. 5. 11.

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  Hierarchical multi-omics data integration and modeling predict cell-specific chemical proteomics and drug responses Hierarchical multi-omics data integration and modeling predict cell-specific chemical proteomics and drug responses - ScienceDirect Hierarchical multi-omics data integration and modeling predict cell-specific chemical proteomics and drug responses Drug-induced phenotypes result from biomolecular interactions across various levels of a biological system. Characterization of pharmacological action.. 논문 리뷰/Systems biology 2023. 4. 25.

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  Environment Modulates Protein Heterogeneity Through Transcriptional and Translational Stop Codon Miscoding Environment Modulates Protein Heterogeneity Through Transcriptional and Translational Stop Codon Miscoding | bioRxiv Environment Modulates Protein Heterogeneity Through Transcriptional and Translational Stop Codon Miscoding Stop codon miscoding events give rise to longer proteins, which may alter the protein’s function and thereby generate short-lasting phenotypic variability from a single gene... 논문 리뷰/Protein 2023. 4. 12.

• [Archive] Intrinsically Disordered Proteins ( IDPs ) Classification of Intrinsically Disordered Regions and Proteins | Chemical Reviews (acs.org) 논문 리뷰/Protein 2023. 4. 10.

• [Archive] Condensates and phase separation 새롭게 읽어보는 분야인 Protein Condensates, Liquid Phase separation 에 대한 논문들. 먼저 1차적으로 저번 주에 Nature method 에 나온 Condensate DB 논문의 Reference 부터 시작. CD-CODE: crowdsourcing condensate database and encyclopedia Banani, S. F., Lee, H. O., Hyman, A. A. & Rosen, M. K. Biomolecular condensates: organizers of cellular biochemistry. Nat. Rev. Mol. Cell Biol. 18, 285–298 (2017). Article CAS PubMed PubMed Central Goo.. 논문 리뷰/Protein 2023. 4. 10.

• AlphaFold and Implications for Intrinsically Disordered Proteins AlphaFold and Implications for Intrinsically Disordered Proteins - ScienceDirect 논문 리뷰/Protein 2023. 4. 10.

• Liquid–liquid phase separation in tumor biology Liquid–liquid phase separation in tumor biology | Signal Transduction and Targeted Therapy (nature.com) 논문 리뷰/Protein 2023. 4. 10.

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  CFAGO: cross-fusion of network and attributes based on attention mechanism for protein function prediction CFAGO: cross-fusion of network and attributes based on attention mechanism for protein function prediction | Bioinformatics | Oxford Academic (oup.com) 2023, Bioinformatics Bin Liu Group Abstract 단백질 기능 annotation 은 생물 현상을 이해하는데 있어서 필수적인데, 유전체 수준의 단백질-단백질 상호작용(PPI) 와 단백질의 생물학적 특징들은 단백질 기능을 annotation 하는데 풍부한 정보를 제공한다. PPI와 생물학적 특징들은 다른 관점에서 단백질 기능을 설명하는데, 이 둘을 연결시켜 단백질 기능을 예측하는 것은 쉽지 않다. 최근 Grap.. 논문 리뷰/Systems biology 2023. 4. 4.

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  Generalizable biomarker prediction from cancer pathology slides with self-supervised deep learning Generalizable biomarker prediction from cancer pathology slides with self-supervised deep learning: A retrospective multi-centric study (cell.com) 2023, Cell Reports Medicine Michael Hoffmeister, Jakob Nikolas Kather Groups Abstract - 딥러닝은 CRC 에서 histopathology 를 가지고 MSI 를 예측할 수 있지만, 다른 바이오마커도 예측할 수 있을지는 미지수임. - 이 논문에서 2개 큰 코호트에 대해서, 6개의 최신 딥러닝 구조들을 사용하여 MSI, BRAF, KRAS, PIK3CA 같은 mutation 예측의 성.. 논문 리뷰/Histology 2023. 4. 3.