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Protein Networks

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Types of Genetic Transfer Between Organisms02:18

Types of Genetic Transfer Between Organisms

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Genetic transfer occurs when genetic information is passed from one organism to another. It occurs via two mechanisms: vertical gene transfer and horizontal gene transfer. Vertical gene transfer occurs when genetic information is transferred from one generation to the next, which happens much more frequently than horizontal gene transfer. Both sexual and asexual reproduction are forms of vertical gene transfer, where one or more organisms pass some or all of their genome onto their progeny.
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Neuroplasticity01:01

Neuroplasticity

605
Neuroplasticity reflects the brain's remarkable capacity to adapt and evolve, responding dynamically to learning, experiences, or injury by reorganizing its neural circuitry. This reorganization involves creating new neural connections and refining old ones through a series of biological processes that contribute to the brain's lifelong development and adaptability.
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Improving Translational Accuracy

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Associative Learning

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Associative learning is a fundamental concept in behavioral psychology, wherein a connection is established between two stimuli or events, leading to a learned response. This process is critical in understanding how behaviors are acquired and modified. Conditioning, the mechanism through which associations are formed, can be divided into two main types: classical conditioning and operant conditioning, each elucidating different aspects of associative learning.
Classical conditioning, also known...
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Long-term Potentiation01:35

Long-term Potentiation

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Long-term potentiation, or LTP, is one of the ways by which synaptic plasticity—changes in the strength of chemical synapses—can occur in the brain. LTP is the process of synaptic strengthening that occurs over time between pre- and postsynaptic neuronal connections. The synaptic strengthening of LTP works in opposition to the synaptic weakening of long-term depression (LTD) and together are the main mechanisms that underlie learning and memory.
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  • 1Department of Data Science, Dana-Farber Cancer Institute, Boston, MA, USA. christina.theodoris@gladstone.ucsf.edu.

Nature
|May 31, 2023
PubMed
まとめ

数百万のトランスクリプトームで訓練された ディープラーニングモデルである Geneformerは 限られたデータを用いて 遺伝子ネットワークの発見を加速します このアプローチは,心筋病のような疾患の治療標的を特定するのに役立ちます.

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科学分野:

  • ネットワーク生物学
  • ゲノミクス
  • 計算生物学

背景:

  • 遺伝子のネットワークをマッピングするには,通常,広範なトランスクリプトミックのデータが必要であり,稀な疾患やアクセス困難の組織での発見を制限します.
  • 大量のデータセットで事前に訓練されたモデルを用いたトランスファー・ラーニングは,少ないデータで特定のタスクの微調整を可能にすることで,他の分野でも成功しています.

研究 の 目的:

  • ネットワーク生物学における文脈特有の予測のためのディープラーニングモデルであるGeneformerを開発し,特にトランスクリプトミックのデータが限られている場合.
  • 単細胞のトランスクリプトームを大量に利用して ゲノフォーマーを訓練する

主な方法:

  • 注目に基づく深層学習モデルであるGeneformerを開発しました
  • 約3千万の単細胞トランスクリプトームで 自己監視で訓練した遺伝子ファーム.
  • クロマチンとネットワークダイナミクスに関する様々なダウンストリームタスクに精密調整されたGeneformer.

主要な成果:

  • 基礎的なネットワークのダイナミクスと階層構造を 訓練前で学びました
  • 限られたデータに対する 精密な調整により 様々なタスクにおける 予測の精度が一貫して向上しました
  • 疾患モデリングに適用すると,Geneformerは,限られた患者データを使用して,心臓筋病の潜在的な治療標的を特定しました.

結論:

  • 限られたデータを持つネットワーク生物学アプリケーションのための強力な深層学習モデルです.
  • 遺伝子調節器は 重要な遺伝子ネットワークの 調節器の発見を加速させることができます
  • このモデルは,疾患モデリングにおける治療標的候補を特定するのに有望である.