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2023年のTWITTER
生命科学や医学薬学領域のデータサイエンス (数理・統計・AI・バイオインフォetc) を実践的な論文輪読形式で学ぶ学生オンライン勉強会Biomedical Data Science Clubはいかがですか？ 専攻不問・学部1年からOKでslackコミュニティも活発です。2024年の新たな挑戦にぜひ。https://t.co/l0DI0rBFM9 pic.twitter.com/pPNroQ3jUG
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) December 28, 2023
説明可能なグラフニューラルネットワークを使って抗生物質活性に関連する化学的部分構造を同定し、また新たな抗生物質を見出したというnature誌の報告です。https://t.co/hFUFL3EP5K
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) December 24, 2023
臨床医学のトップジャーナルであるNEJMに、「NEJM AI」という臨床医学領域のAIに関する姉妹誌ができました。しかも驚くべきことに投稿に大規模言語モデル (LLM) の使用を奨励しています。https://t.co/UtOh1sZuiT
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) December 17, 2023
AIベースの技術やツール、オープンソースのデータセットにより、特に細胞や細胞内の構造やダイナミクスのセグメンテーション、分類・追跡等のタスクに関する現状をまとめたTrends in Cell Biology誌の総説です。顕微鏡+AIで何がどこまでできるのかがまとめられています。https://t.co/ErtaFecG6q
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) December 4, 2023
mRNA医薬品の配列をどう設計すれば例えばタンパクの発現や修飾・物理的安定性を向上させ、よりより疾病の予防と治療につながるかをまとめたNature Reviews Drug Discovery誌の総説です。https://t.co/MAPde9tb8D
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) December 3, 2023
化学物質や医薬品の安全性を評価する上で行われている動物実験を代替するため、生成AIベースのAnimalGANが開発されNature Communications誌に報告されました。38種類のラットの臨床病理学的指標をシミュレートできます。https://t.co/MxB9IDR8Kt
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) December 3, 2023
AIが科学研究をどう変えてきたのか、どう変えていくのかをまとめたNature誌の総説です。データ解析はもちろん、仮説形成もできるようになるという展望が書かれています。もちろん課題も。https://t.co/O3hmCPzaWz
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) November 30, 2023
最近のシングルセルトランスクリプトーム解析技術についてまとめたTrends in Genetics誌の総説です。シングルセル x ロングリードも含め、各プロファイリングの主要な利点と欠点等がまとめられています。https://t.co/bx6V3jjUDC
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) November 29, 2023
AlphaFoldは最近大きなアップデートがあり、精度が大幅に向上し、タンパクだけでなくPDBにあるほぼすべての分子について予測可能です。創薬や新型CRISPR探索にも(一定程度は)使えます。DeepMindチームの記事です。https://t.co/uVllHMwIq0
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) November 29, 2023
現役の (意欲的な) 大学生がどのようにデータサイエンス (DS) を学んでいるかがわかるとても良い記事です。いろいろな専攻の方がそれぞれの領域でDSを活用していただきたいと思います。https://t.co/Xym8XBUbNl
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) November 28, 2023
有名な有機化学の教科書「マクマリー有機化学(上・中・下)」の最新版第10版が英語で出て、しかもPDFを無料でダウンロードできます。フロンティア分子軌道法についても詳しく解説しているなどアップデートされています。https://t.co/USyqQ57yGo
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) November 26, 2023
AIベースのタンパク立体構造予測手法であるRoseTTAFoldが拡張され、核酸やタンパク質-核酸複合体の予測もできるようになりました。天然物はもちろん、RNAおよびDNA結合の人工タンパク質の設計にも使われるでしょう。https://t.co/MT3C7ZVQ4W
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) November 26, 2023
CRISPR-Cas9遺伝子編集は研究レベルではこの10年ほど使われてきましたが、ついに治療として世界ではじめて承認されました。対象は鎌状赤血球症とβ-サラセミアです。毒性や価格などに課題がありすぐには広まらないと思いますが大きな進歩です。https://t.co/lhABLPdZK7
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) November 23, 2023
深層学習や生成AIを使ったタンパク質設計の最新のCell Systems誌に掲載された総説です。タンパク質構造だけでなく他の生体分子との相互作用も予測できるようになってきています。https://t.co/sTk1J9osjP
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) November 19, 2023
新しいタンパク質言語モデル群ProGen2がCell Systems誌に発表されました。パラメーター数は6.4Bで、10億以上のタンパク質配列データセットで学習しています (比較できないですがESM2は6億)。もちろんオープンソース化されています。https://t.co/I6uWOXtSky
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) November 8, 2023
CellChatというシングルセルRNAシーケンスデータから細胞間コミュニティケーション推定アルゴリズムが空間トランスクリプトームにも対応しました。バイオインフォマティクスの専門的なスキルなしでも使えます。https://t.co/D2TsyaSbuH
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) November 7, 2023
シングルセルのマルチオミクスデータを統合するための深層学習の応用についてまとめた総説です。https://t.co/o22Qx2mb4z
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) October 11, 2023
タンパクをコードしない遺伝子をどうやって見つけ、アノテーションをつけて、human gene catalogを完成させるかの現状と展望をまとめたnature誌の記事です。https://t.co/uYqxgvUdqF
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) October 10, 2023
AIによるタンパク工学の現状をまとめた総説です。AlphaFold2, タンパク言語モデル,トポロジカルデータ解析等々。https://t.co/JpnOf2abdu
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) October 9, 2023
フリーで使える分子生物学実験のアシストツールたちをまとめた記事がAddgeneのブログにあります。ほぼ有名なものシリーズです。https://t.co/UKXiaihXEh
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) October 1, 2023
1細胞解像度での系統追跡を、RNAシークエンスとATACデータを組み合わせて行うCellTag-multi法がNature Biotechnology誌に発表されました。マウス造血やダイレクトリプログラミング等で実証しています。https://t.co/hN2YtHKndR
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) September 30, 2023
AlphaFoldの詳しい使い方が
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) September 26, 2023
「AlphaFoldによるタンパク質立体構造予測（基礎編）」と「実践編」としてこちらから無料で読めます。書いているのはこの手の専門の先生方です。https://t.co/3o9HsA4d56
酵素の反応機構をさまざまな文献情報等から自動で類推できるEzMechanismがNature Methods誌に発表されました。62種の酵素で予測の正しさを検証しています。webから誰でも利用できます。https://t.co/TFnZOdwPna
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) September 25, 2023
画像や画像解析結果を報告する際のベストプラクティスに関するNature Methods誌の記事です。画像のフォーマットや注釈、色の選択、データの利用可能性、画像解析ワークフローの報告に関する重要な推奨事項が提供されています。https://t.co/bvOECFfhHx
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) September 24, 2023
計算オミクスと機械学習により自然界に存在する数多くの分子から効率的に薬剤候補を同定するための現在と将来の課題をまとめたnature reviews誌の総説です。https://t.co/hmIuwHXbUO
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) September 18, 2023
低分子創薬における最近の進歩について、構造の観点に基づく総説です。タンパク質の構造予測法、構造に基づくドラッグデザイン、薬剤候補の最適化、バーチャルスクリーニング、分子構造に基づいて設計された医薬品候補の例など。https://t.co/msRYb0iCkn
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) September 5, 2023
MITの研究チームは線虫C. elegansを用いて脳神経細胞の厳密な計算によって「運動や摂食といった基本行動のほぼ全てをどのように符号化しているか」を明らかにしCell誌に発表しました。柔軟な行動レパートリーを生み出す「論理」を明らかにする基盤になるのかもしれません。https://t.co/v2ccw2YcPT
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) August 28, 2023
生命科学研究者が有料ソフトウエアを使わずにタンパク質やDNAなどのアニメーション作成ができるようになっています。Blender + Molecular Nodesによるアニメーション作成講座がyoutubeにあります。https://t.co/ssdEsHrq2E
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) July 6, 2023
シングルセルデータから遺伝子制御ネットワーク（GRN）を推定するための近年の計算手法についてまとめたNature Review Genetics誌の総説です。トランスクリプトームとクロマチンデータからGRNを推測しています。https://t.co/lrBkZNZ5ia
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) July 5, 2023
まだ論文を書いたことのない学生さんには馴染みがないかもしれませんが、論文がRejectされた時にappealという不服申し立てをすることもできます。Appealが成功する可能性が高い場合と低い場合、そして不服申し立てプロセスの注意点について説明したNature Cancerの記事です。https://t.co/dCHYPd0V3R
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) July 4, 2023
心電図のST上昇がない心筋梗塞患者を識別する機械学習モデルを開発したというnature medicine誌の報告です。ここで開発したリスクスコアが臨床診断に有用であることも示しています。https://t.co/WkzKMRasnG
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) July 3, 2023
96ウェルプレートの1ウェルで、ほぼすべてのGタンパク質共役型受容体 (GPCR)を同時に評価できるスクリーニング技術「PRESTO-Salsa」がCell誌に報告されました。GPCRomeに対して腸内細菌叢由来の代謝産物をスクリーニングし、新しいGPCRアゴニストを発見しています。https://t.co/XamoKANKIQ
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) June 19, 2023
シングルセルマルチオミクス技術を包括的にまとめたnature reviews molecular cell biology誌の総説です。また、それらを統合するためのモデリングと計算手法、バイオインフォツールも紹介されています。https://t.co/fdRjYYurP4
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) June 11, 2023
英語で論文を書く際の英文校正をしてくれるChatGPT用のプロンプト例が公開されています。https://t.co/VJGxOkzpHh
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) June 8, 2023
症例数が限られる希少疾患に機械学習を使用する際の課題と新たな解決策を概説したnature methods誌の総説です。わりとベーシックな内容が中心ですが、高次元データでサンプルが少ない希少疾患以外のアプリケーションにも有益です。https://t.co/OZWIz7Dxvx
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) May 30, 2023
AlphaFold2によるたくさんのタンパク質の構造予測が公開されている中、これらのデータベースを検索することがボトルネックになっています。クエリタンパク質の構造をデータベースと高速に照合するFoldseekがNature Biotechnology誌に発表されました。https://t.co/elXLuMIqck
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) May 12, 2023
哺乳類の比較ゲノムリソースの中で最大規模のZoonomiaがリリースされ、Science誌に11の報告が同時に発表されました。哺乳類ファミリーの80%以上に相当する240種のゲノムをアラインメントし、その変異の予測等も行っています。https://t.co/FKHWdoiXSH
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) May 6, 2023
単純なDNA反応機構を使っていくつかのデジタル論理回路を実装したというScience誌の報告です。これに限らず情報回路をバイオ系の分子で置き換える研究が徐々に大規模になってきています。https://t.co/xUORAbhgsT
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) May 5, 2023
「計算生命科学の基礎」という講義動画の最新版がYouTubeに掲載されました。このシリーズは10年ほど前から神戸大学が中心となって実施していて、バイオインフォマティクス・数理生物学の主要トピックスをカバーする33の動画からなっています。https://t.co/N0we6CuEFW
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) May 2, 2023
自然界に存在するタンパク質複合体のサブユニットを計算的に設計するために強化学習を使って達成したというScience誌の報告です。複雑な形状のタンパク質設計を可能にしています。https://t.co/S011s5bQ9Z
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) May 2, 2023
製薬においてChatGPTがどう使われているかを示したnature biotechnology誌の記事です。一律に禁止するのではなく、活用法を模索していくのが大事ですね。https://t.co/NwRUFFzHfA
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) April 28, 2023
ChatGPTのプロンプト (答えをもらうための入力文)をうまく作るためのやり方 Prompt Engineering Guideの日本語版web pageができています。https://t.co/pFW9DejLhs
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) April 14, 2023
また、ChatGPT研究所というサイトの記事も役立ちます。https://t.co/me3BrVH7a8
「構造生物学者が知るべきColabfold活用方法」という動画がYouTubeに出ています。インスリンの構造予測を例にAlphaFold2を使う上での注意点等を実習形式で学べます。スライドも公開されています。https://t.co/ICu5sWvNmc
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) April 14, 2023
最近のシングルセル技術の進歩、特に複数モダリティーによる計測データの統合解析について現状のベストプラクティスをまとめたnature reviews genetics誌の総説です。シングルセル（マルチ）オミクス解析の入門的な内容も書かれています。https://t.co/y56OYqw4ON
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) April 11, 2023
AlphaFold2の登場で深層学習による構造モデリングの有用性が広く知られるようになりました。そうした発展を学べる日本語で書かれた総説で、AlphaFold2の原理と限界についても解説されています。https://t.co/z4gNd22fSd
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) April 3, 2023
空間トランスクリプトミクス解析に使われている細胞デコンボリューションのための18の既存手法を、50のデータセットでベンチマークして手法の精度・堅牢性・使いやすさを調べたNature Communicationsの報告です。CARD、Cell2location、Tangramが推奨されています。https://t.co/RkhC67N4AW
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) April 2, 2023
ChatGPTに専門的な知識を聞くのは不向きですが、英語やコンピューターコードを尋ねるには概ね満足のいく結果が返ってきます。このあたりの特徴を掴んで、ChatGPTを使ううまいやり方を教えてくれる動画がYouTubeにありましたので紹介します。https://t.co/sCOxiv3RAh
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) April 1, 2023
AlphaFold2の予測は構造変化を起こすタンパクや相同配列がほとんど知られていないタンパク質には課題が残ります。その改良版として実験的な距離拘束情報を組み込んだAlphaLinkがNature Biotechnologyに発表されました。https://t.co/cdGbd2vqVF
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) April 1, 2023
マイクロソフトのグループはChatGPTが視覚情報を理解し複雑な視覚タスクに取り組むことができるように様々な視覚基盤モデル（VFM）を組み込んだシステムであるVisual ChatGPTを発表しました。チャット中に画像を送受信できますし、誰でも使えます。https://t.co/gs2mQcsyHC
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) March 30, 2023
少し前にbioRxiv版を紹介したのですが、大規模言語モデルを用いてアミノ酸配列から完全な原子レベルのタンパク質構造を直接推論することを実証したMeta社の報告がScience誌に公開されたのでもう一度紹介します。メタゲノムタンパクアトラスも構築しています。https://t.co/d5qZFNpwy5
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) March 29, 2023
羊土社の赤Pythonこと「Pythonで実践 生命科学データの機械学習」が本日発行になりました。東京の一部の書店では早速書店で展示されています。この領域の「決定版」を目指しました。本書で生命科学領域の機械学習のエッセンスを学んでいただいたら、次は共同研究等のご縁があればと思っています。 pic.twitter.com/jC7WeLxhb5
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) March 28, 2023
シングルセルの細胞タイプのアノテーション付けのような離散的なアプローチは危険であり、ツリーのような連続的な仕組みが必要だと警鐘をならしたCell誌のperspectivesです。https://t.co/0xzGQJMVV1
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) March 27, 2023
次世代シーケンサーを用いた微生物群集の解析はコンタミの影響を受けやすいという課題もありますが、複数のサンプルとコントロールにまたがる共有情報を取り入れコンタミを正確に特定・除去するコンピューター手法SCRuBがnature biotechnology誌に発表されました。https://t.co/Pcy2na2aN9
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) March 26, 2023
Google Healthは、医療用大規模言語モデル「Med-PaLM」の最新版を公開したことを発表しました。これは医学的な質問に対して正確かつ高品質な回答を生成することを目的としており、USMLE (アメリカの医師免許試験)において合格点を達成した初めてのAIでもあります。https://t.co/kMhvXErdO7
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) March 25, 2023
「Pythonで実践 生命科学データの機械学習」は450ページ (厚さにして3 cm 弱) の大ボリューム「全部入り」です。ライフサイエンスに特化した日本語で読める初めてのPythonコードつき機械学習本の発行まであと5日を切りました。 pic.twitter.com/w8CTAk9HCg
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) March 24, 2023
ChatGPTの知見をまとめた東京大学のグループの資料です。ChatGPTのコア技術・関連技術が詳しく解説されています。https://t.co/OkzR6L01pW
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) March 23, 2023
出版まであと1週間となった「Pythonで実践 生命科学データの機械学習」ですが、本書で学べることやエピソードをショートエッセイとして公開しました。お時間があればぜひ↓https://t.co/jIVKoeqDxE
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) March 20, 2023
従来は難しかったシングルセル・プロテオミクスは近年技術的に可能になってきています。シングルセルプロテオミクスにおける信頼性の高い定量的ワークフローを構築する上での現時点でのベストプラクティスがnature methods誌に掲載されました。https://t.co/SqmcNTAVRi
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) March 18, 2023
羊土社の赤Pythonこと「Pythonで実践 生命科学データの機械学習」は、青Python 「独習 Pythonバイオ情報解析」を学んだ次の段階として最適です。羊土社の青Pythonと赤Python 2冊だけでバイオ研究に必要な実践的なPythonをマスターできます。https://t.co/bP0o170nSF
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) March 16, 2023
わずか10年足らずの間に急速に発展しているシングルセル技術 & 空間マルチオミクス技術の進歩と、これらの情報を統合するために必要な計算手法をまとめたnature reviews genetics誌の総説です。将来展望も示されています。https://t.co/OvKknEkIoQ
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) March 14, 2023
機械学習をこれから勉強したい方向けに日本語教材をまとめたQiitaの記事です。Google Colab、Anaconda, Linux, GPU, AWS, Git, Docker, 統計や線形代数などの数学などド定番のリソースが紹介され、そして実際の機械学習コースの紹介など。リンク集といった感じです。https://t.co/WfLj7xOt7n
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) March 13, 2023
深層学習界隈で知らない人はいないGeoffrey Hinton先生がバックプロパゲーションの代わりにネットワーク内の2回のフォワードパスを使用して重みを更新するForward-Forwardアルゴリズムを発表しました。誤差逆伝播の弱点を解消し、精度はほぼ同等であることを示しています。https://t.co/fVsLcbSwhL
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) March 12, 2023
生命科学領域のデータを使って機械学習を学びませんか？ 「Pythonで実践 生命科学データの機械学習」が羊土社から出ます。機械学習の基礎から始まり画像・ゲノム・シングルセル・オミクス・AI創薬・中分子、全部入りで445ページの大ボリュームです。https://t.co/bP0o170VId
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) March 6, 2023
ChatGPTについて、こんなこともできるのだという例がたくさん紹介されている記事です。ChatGPTの登録方法からはじまって、様々な質問とそれに対するAIの回答がならべてあります。誤った答えを返してくることに対する注意ものっています。https://t.co/bZW5cln1Ql
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) March 4, 2023
オミクス時代の仮説検定のあり方について書かれたTrends in Biochemical Sciences誌の提言です。他のところでもいろいろ指摘されていますがp値をカットオフにするな、などいくつかのトピックスについて触れられています。https://t.co/r8FCBZqZgc
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) March 2, 2023
シングルセル解析によく使われるRNA Velocityの原理について解説した「理解して使うRNA Velocity解析ツール」動画が公開されました。派生技術の仕組みや使い分けもたくさん紹介されています。https://t.co/DPkw2LnxWe
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) February 24, 2023
空間オミクスデータをwebでインタラクティブに閲覧できるSpatial Omics DataBase (SODB) がnature methods誌に発表されています。2,400以上の実験データに自由にアクセスできます。https://t.co/nf3qshtkS4
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) February 23, 2023
単一細胞のマルチオミクスデータから遺伝子制御ネットワークを推定して転写因子の摂動をインシリコでシミュレートしたNature誌の報告です。開発した機械学習ベースのアプローチであるCellOracleで胚発生の重要制御因子を同定し実験的に検証しています。https://t.co/uLCz5tZe6e
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) February 21, 2023
ゲノムとDNAメチル化を同時に測定する次世代シークエンサーを使う手法がnature biotechnology誌に報告されました。がんDNAでの実証実験がされていますが、ライフサイエンスの他の領域の情報計測にも使えます。https://t.co/FNeDFIrerj
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) February 20, 2023
実務データ分析を手掛けるデータサイエンティスト向け推薦書籍リストおよそ30冊が公開されています。本を探している方はぜひhttps://t.co/MUzyyZExdI
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) February 16, 2023
パスウェイエンリッチメント解析を用いて様々なタイプのオミクスデータを解釈する際のベストプラクティスについてまとめたTrends in Genetics誌の解説記事です。豊富なオミクスデータを活用するための入門的な位置づけとしてとても優れています。https://t.co/yKMgFZI2Pg
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) February 13, 2023
昨年のノーベル賞を受賞したクリックケミストリーですが、それが生命科学や臨床の研究でどのように使われているかの短い解説記事がCell誌に出ています。情報科学との接点では、ハイスループットデータ取得のラベリングに使えるため、これまで見れなかった分子も計測できます。https://t.co/xOutzmXNsa
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) February 12, 2023
原発性脳腫瘍と、脳転移の免疫学的背景を明らかにするためにイメージングマスサイトメトリーを使って高解像度病理画像から110万個以上の細胞をシングルセル解像度で解析したというnature誌の報告です。空間情報と紐付けてがん免疫を考えることの大事さが書かれています。https://t.co/BWJwjJOZLW。
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) February 12, 2023
生命科学・医科学研究におけるコンピューターコード品質の向上を目指したいくつかのベストプラクティスを解説したCell Systems 誌の短い記事です。再現性や再利用性を担保するための工夫が示されています。https://t.co/20kSNmuTcf
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) February 9, 2023
明日2/10 (金) 19時よりオンラインで「医療におけるAIの活用と課題」について話をします。聴衆の大半は生命科学や医療領域ではない方なので専門的な話はしません。また数式になじみがない方も少なくないのでスライドに数式は出さない予定です。興味がある方はぜひ。https://t.co/Ppd6bxvslU
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) February 8, 2023
空間的トランスクリプトームデータに機械学習+最適輸送法を適用して細胞間コミュニケーションを同定する手法COMMOTがnature methods誌に発表されました。ヒトの表皮におけるデータを使った実証もついています。https://t.co/qug77k8PkF
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) February 8, 2023
ボストンで公衆衛生のPIをしている先生が「教科書が教えてくれない交絡の話」の資料を公開されました。https://t.co/ezFLeWKJsX
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) February 6, 2023
同時に複数箇所に効率よくノックインするCLASHというシステムがnature biotechnology誌に報告されました。アイデアの実証として初代培養T細胞での例が示されていますが、他の細胞にも幅広く応用することができます。https://t.co/WP2uJ3ew6w
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) February 5, 2023
MITから新しい深層学習の教科書の原稿が公開されました。基礎だけでなく、画像へのTransformerの応用 (ViT) やStable diffusion等の拡散モデル、ChatGPTもカバーしています。https://t.co/kXWQrrWXew
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) February 3, 2023
ChatGPTがいろいろ使われ始めていますが、Google/DeepMindは540億パラメータの医療関連の質問に答えるために特別に設計された大規模言語モデル、MedPaLMをリリースしました。問診を含めさまざまな医療チャットボットの土台になるでしょう。https://t.co/oPsnxuurDV
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) February 1, 2023
タンパク質とDNA結合について、物理化学的なルールを組み込んだinteraction予測フレームワークDeepRecがPNAS誌に報告されました。ゲノム機能をメカニズムレベルでさらに理解するためのヒントになるかもしれません。https://t.co/YO6HFiBb1L
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) January 30, 2023
RNAの配列とそのRNA-RNAおよびRNA-タンパク質相互作用の熱力学的・動力学的な測定を測定する手法、および塩基配列からRNAの構造と機能を直接予測するモデリング手法についてまとめたNature Review Genetics誌の総説です。https://t.co/JVSDzN7Ady
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) January 29, 2023
九州大学の数理・データサイエンス教育研究センターが公開している講義資料です。他の大学からもいろいろな資料が公開されています。https://t.co/eDv87DW8sv
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) January 27, 2023
Pythonを使ったバイオ情報解析講習会「PAGS・DDBJ合同 中級者情報解析講習会」の動画と資料が公開されました。タイトルに「中級」と入っていますが入門に近い位置づけなので初めてでも勉強しやすいと思います。https://t.co/Rf1XcW3P1b
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) January 26, 2023
アミノ酸配列からのタンパク質の構造予測は単一のものしか出てきませんが実際には複数の構造をとりその間を遷移しています。1つの構造ではなく構造分布を出すという将来的な課題を述べたnature methodsの記事です。https://t.co/FvhXT4WDUz
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) January 26, 2023
進化予測は進化生物学だけでなく戦略的な病原体制御、ゲノム工学、合成生物学などに影響を与える可能性があります。約3000の細菌ゲノムに対して機械学習技術を適用することにより、代謝系の遺伝子の進化が概ね予測可能であることを示したScience Advances誌の報告です。https://t.co/RMzaOjIBZi
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) January 24, 2023
ウェアラブル技術、データサイエンス、機械学習等の進歩によりエビデンスに基づく医療が変革されつつあります。次世代のevidence-based medicineに関する展望がnature medicineに掲載されています。https://t.co/nvpt76aE6W
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) January 23, 2023
酵素の設計のための機械学習モデルCADENZがScienceに報告されました。このフレームワークを使って構造的に多様だが同じ活性を持つ数千の酵素を設計することに成功しています。https://t.co/CZX39YS0jq
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) January 23, 2023
これまで新薬の開発段階で必ず必要だった動物実験が2022年12月のFDAのルール改正により必ずしも必要ではなくなったとの記事がScienceに出ています。オルガノイドやorgan-on-chip等で代用できるとのこと。https://t.co/osXSwi52uA
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) January 21, 2023
細胞の「歴史」をDNAなどの核酸に書き込むことはいろいろされてきましたが、細胞の溶解が必要で空間的な情報が消えてしまいます。今回、タンパクを使って記録しそれを普通の光学顕微鏡で読み込むことができる(空間情報が残る)手法がnature biotechnologyに2つ報告されました。https://t.co/tbTAUITErp
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) January 21, 2023
分子動力学シミュレーションの日本語講義が公開されています。動画だけでなく講義のテキストも先生のホームページからダウンロードできます (テキスト pdfファイルのパスワードは動画で紹介されています)。https://t.co/6uB3T1jODo
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) January 15, 2023
タンパク質のアミノ酸配列をマイニングし新しい酵素を作るという「Genomic enzymology」についての短い解説記事です。https://t.co/fR4jzz8ctj
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) January 13, 2023
Stable diffusionやChatGPTはじめ, 2022年も大きなAI研究の進展がありました。それらを振り返ってレファレンスとともに紹介した記事です。https://t.co/4JIDvQW8r9
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) January 11, 2023
低次元の空間に埋め込むというのは深層学習でしばしば行われていますが、普通のユークリッド空間ではなく「歪んだ空間」に埋め込むHyperbolic Embeddingsについて現状をまとめた解説記事です。https://t.co/qbI2hZN4uN
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) January 9, 2023
生態学におけるバイオインフォマティクス研究についてリソースやツールを日本語でまとめた総説が発表されました。タダで読めます。https://t.co/eGAEO06LbL
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) January 7, 2023
2022年12月に日本分子生物学会年会で行われた「生命科学のデータベース活用法」についての一連の講演動画がYouTubeで公開されました。https://t.co/MKwdkfETVz
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) January 6, 2023
タンパクと薬物の結合速度パラメーターは薬効と相関があるため、この解明に向けた様々な計算機による手法が開発されています。近年の動向を詳細に解説したTrends Biochem Sci. 誌の総説です。https://t.co/rGQhBzStyP
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) January 4, 2023
NumPyの上に構築されたバイオインフォマティクス用のライブラリBioNumPyが公開されました。githubのレポジトリーにはさまざまな使い方・チュートリアル記事も置かれています。https://t.co/uc5QgoSolU
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) January 3, 2023
新年になり何か新しいことをはじめてみたいという学生さん。データ科学の勉強なんてどうですか？ 生命科学と医療領域のデータ科学論文をみんなで読んで勉強するオンライン学生勉強会をしており全国から22名の学生さんが集まっています。まずはお試し、ゲスト参加からどうぞ。https://t.co/l0DI0rB7WB
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) January 1, 2023
Rのコードを作ってくれるAIです。英語でやってほしいことを入力すると、ChatGPTが後ろで動いてRのコードに翻訳して実行という流れになっています。https://t.co/kE9n7hKOIj
— H_Shimizu (@biomedicalhacks) December 29, 2022
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