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'Computational molecular biology' 에 대한 통합검색결과 192건입니다.

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Seq-Scope: repurposing Illumina sequencing flow cells for high-resolution spatial transcriptomics
- Nat. Protoc. Oct 31 2024, | https://doi.org/10.1038/s41596-024-01065-0
- 2024.10
- 생명과학
- 김승현(Delft University of Technology, 이화여자대학교)
- 주철민(Delft University of Technology, 이화여자대학교)
iMAX FRET (Information Maximized FRET) for Multipoint Single-Molecule Structural Analysis
- Nano Lett. Jul 08 2024, | https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.4c00447
- 2024.07
- 생명과학
- 신승원(University of California Berkeley)
FIND-seq: high-throughput nucleic acid cytometry for rare single-cell transcriptomics
- Nat. Protoc. Jul 22 2024, | https://doi.org/10.1038/s41596-024-01021-y
- 2024.07
- 임원필(Lehigh University, Bethlehem)
CHARMM-GUI Multicomponent Assembler for modeling and simulation of complex multicomponent systems
- Nat. Commun. 27 June 2024 | https://doi.org/10.1038/s41467-024-49700-4
- 2024.06
명유찬

The University of Queensland

최근 신약 개발 동향을 살펴보면, 대형 제약회사의 전임상 연구 중 Pharmacokinetics (PK) 와 독성 평가단계에서 가장 많은 약물 후보물질들이 리스트에서 제외된다고 합니다. 결국, 후보물질 스크리닝 단계에서 물질의 효능만을 살펴보는 것이 아니라 PK 및 독성 예측값을 사용하여 후보 물질의 개발성 (developability)을 전반적으로 평가하는 것이 신약 개발 성공률을 높이는 방법이 될 것입니다.
- Nucleic Acids Res.
- 2024.05.07
이효형

서울대학교, Icahn School of Medicine at Mount Sinai

Psoriasis is a chronic, T-cell-mediated inflammatory skin disease with a Th17-skewed immune phenotype. Regulatory T cells (Tregs) play a key role in suppressing the inflammatory immune response and inducing immune homeostasis and self-tolerance. While the role of Tregs in the pathogenesis of psoriasis has been proposed, the exact mechanisms of action and the molecular characterization of skin-homing psoriatic Tregs has not yet been well explored.
- EBioMedicine
- 2024.02.16
- 라제쉬쿠마르파닥(중앙대학교)
- 김준모(중앙대학교)
Veterinary systems biology for bridging the phenotype-genotype gap via computational modeling for disease epidemiology and animal welfare
- Brief. Bioinform. Jan 22 2024, 25 (2) bbae025 | https://doi.org/10.1093/bib/bbae025
- 2024.01
- 생명과학
Understanding the Mechanobiology of Phytoacoustics Through Molecular Lens: Mechanisms and Future Perspectives
- J. Adv. Res. Dec 13 2023, S2090-1232(23)00398-3 | https://doi.org/10.1016/j.jare.2023.12.011
- 2023.12
- 생명과학
- 문태석(Washington University in St. Louis)
Advances in ligand-specific biosensing for structurally similar molecules
- Cell Syst. Dec 20 2023, 14 (12) S2405-4712(23)00301-0 | https://doi.org/10.1016/j.cels.2023.10.009
- 2023.12
- 생명과학
문창인

Baylor College of Medicine

안녕하세요, 저는 미국 베일러 의과대학(Baylor College of Medicine)에서 Quantitative and Computational Science 분야의 박사과정 4학년 차인 문창인입니다. 먼저 이 자리를 통해 저의 연구와 저희 연구실을 소개할 수 있는 기회를 제공해주신 BRIC 관계자 여러분들과 이 인터뷰를 읽고 계신 모든 분들께 진심으로 감사의 인사를 전하고 싶습니다.
- Nucleic Acids Res.
- 2023.12.12
김효빈

Cedars-Sinai Medical Center

최근 공간 전사체 기술의 발전은 조직 내에서 세포와 이웃하는 세포의 전사 활동을 함께 연구하는 것을 가능하게 함으로서, 세포의 미세환경이 어떤 역할을 하는지 알아내는 데 새로운 가능성을 열었습니다. 공간 전사체 데이터는 크게 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. MERFISH 및 seqFISH와 같은 이미지 기반 접근법은 fluorescence in situ hybridization (FISH)을 사용하여 관심있는 유전자들의 발현을 시각화합니다.
- Mol. Syst. Biol.
- 2023.11.21
- 아나미카 쿠쉬와하(충북대학교)
- 김범수(충북대학교)
Biodegradation of poly(ethylene terephthalate): Mechanistic insights, advances, and future innovative strategies
- Chem. Eng. J. Volume 457, 1 Feb 2023, 141230 | http://doi.org/10.1016/j.cej.2022.141230
- 2023.02
- 생명과학
Nattanong Bupi

성균관대학교

1.1 Can you please briefly summarize the paper? ?The convergence of computational predictions and wet lab experiments to validate the symptom severity of tomato yellow leaf curl virus (TYLCV) were developed by 11 different feature encodings and hybrid features from the training data and then explored 8 different classifiers and developed their respective prediction models by using randomized 10-fold cross-validation. As a result, systematic evaluation of these 96 developed models and selected the top 90 models, whose predicted class labels were combined and considered as reduced features. On the basis of these features, a multilayer perceptron was applied and developed the final prediction model (IML-TYLCVs). The symptom severity of TYLCV 3 groups were predicted using IML-TYLCVs, and the results indicated that 2 groups were severe and 1 group was mild. Furthermore, the prediction results were confirmed by the phenotypes of tomato plant using infectious clones from 3 groups. 1.2 Can you please tell us the main difficulties you had in the laboratory work and how you overcame them? ?Development and optimization of the final model to be suitable for TYLCV symptom severity was a difficult part, which had taken around 3 months. However, due to wet laboratory experiments and virus-challenging experiments in plants, IML-TYLCV can demonstrate the most efficiency. 2. Please introduce your laboratory, university, or organization to bio-researchers in Korea. ?Department of Integrative Biotechnology at Sungkyunkwan University a multi-disciplinary department that combines the fields of biology, chemistry, and biotechnology engineering to understand the complex interactions between living systems and the environment. We use a variety of techniques such as genomics, proteomics, and systems biology to study the molecular mechanisms of organisms, and then apply this knowledge to develop new technologies and applications in areas such as biotechnology, b
- Research
- 2023.01.18
- 정효빈(European Molecular Biology Laboratory (EMBL), 현 한양대학교)
Functional analysis of structural variants in single cells using Strand-seq
- Nat. Biotechnol. 2022 Nov 24 | https://doi.org/10.1038/s41587-022-01551-4
- 2022.11
- 생명과학
Chain flexibility of medicinal lipids determines their selective partitioning into lipid droplets
- Nat. Commun. Published 24 June 2022 | https://doi.org/10.1038/s41467-022-31400-6
- 2022.06
- 생명과학
- 백민경(University of Washington)
[Comment]Deep learning and protein structure modeling
- Nat. Methods Published: 11 January 2022, 19, pages13-14 | https://doi.org/10.1038/s41592-021-01360-8
- 2022.01
- 생명과학
양지민

Vascular Medicine Institute, University of Pittsburgh, University of Pittsburgh Medical Center

1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드 폐동맥 고혈압(pulmonary arterial hypertension, PH)은 폐순환계 중 폐모세혈관 전 부위 폐혈관에서 일차적인 문제에 기인하여 폐혈관 저항이 점차적으로 증가되고 우심실 기능 장애와 사망을 유발하는 일련의 질환군으로, 환자가 드물고 진단이 어려운 희귀질환(Orphan disease)의 대표적 질환입니다. 1990년대 후반부터 폐동맥 고혈압 특이약제들이 개발되어 현재 미국 식품 의약국(Food and Drug Administration, FDA)의 승인을 받아 폐동맥 고혈압 치료제로 사용되고 있는 약제로는 약 12가지가 있으나, 폐동맥 고혈압 (PH)은 현재 완치방법이 없으며, 최근 분자생물학적 기전들이 알려지면서 환자의 예후를 개선시킬 수 있는 신약들이 등장하였으나 아직 그 효과는 제한적이며, 각 치료제의 효과 및 비교분석을 수행한 전향적 연구는 사실상 전무하고, 약제 용량 및 병합요법에 대한 기준 또는 가이드 라인이 확실하게 마련되어 있지 않은 상황입니다. 본 연구는 PH와 암 사이에 유전자 발현 패턴에 몇 가지 유사점이 있다는 사실을 알고 Lung disorder도 해결할 수 있는 항암제를 찾기 시작했습니다. 본 연구단과 Prairie View A&M University의 김승찬 박사와 협력하여, 유전자 발현 데이터를 분석하는 컴퓨터 플랫폼, Evaluation of Differential DependencY, EDDY를 구축했습니다. 800개의 암세포주들을 다양한 종양 치료에 노출시켰고, 목표는 어떤 약물이 PH-특이 유전자 네트워크와 상관관계가 있는지 알아내는 것이었습니다. 본 연구에서 PH-특이적 유전자 네트워크를 재 연결하는 능력에 따라 각 약물의 순위를 매겼고 두 가지 화합물을 찾았고, I-BET762 및 BRD2889로 명명된 두 가지 약물 화합물이 PH 치료에 효과적임을 설치류 폐고혈압 모델에서 확인하였습니다. 본 연구단은 계속하여, 폐고혈압에서 잠재적 가능성이 있는 다른 화합물을 조사할 것입니다. 왜냐하면, 용도 변경 약물(Drug repurposing) 은 새로운 치료법을 만드는 데 소요되는 비용과 시간을 줄이는 데 도움이 될 수 있기 때문입니다. 본 연구의 알고리즘을 사용하면 다른 희귀 및 신흥 질병의 치료를 위해 기존 항암제의 용도를 변경할 수 있을 것이며, 본 연구는 그 첫걸음이 된 것입니다. 2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁 드립니
- Sci. Adv.
- 2021.10.26
Nanda Maya Mali

경북대학교 의과대학

1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드 Lineage tracing provides information about the number of progenies of the founder cell, their growing pattern and differentiation status. Recently, many lineage tracing approaches have been developed to track a cellular lineage in diverse cells, tissues and whole organisms. The early processes in embryogenesis have been studied in the model organisms using direct observation. The complete developmental cellular lineage of C. elegans was reconstructed by using the microscopic observation, leading this study awarded the Nobel Prize in 2002 (Sulston et al. 1983, Dev Biol). After then, many researchers have used direct observation approach for studying cellular lineages during embryogenesis in zebrafish (Kimmel CB and Warga RM. 1986, Science) and fruit-fly (Campos-Ortega and Hartenstein. 1985, Springer-Verlag Berlin Heidelberg) by developing different microscopic techniques. Recently, genetically modified mice (such as Brainbow mice and Confetti mice etc.) have also become the mainstream of genetic lineage tracing studies, using Cre-loxP and FLP-FRT systems (Livet et al. 2007, Nature; Snippert et al. 2010, Cell). These technologies have been used for the expression of the fluorescent proteins or polylox cassette (excisions and inversions), also used as genetic barcode to study the clonal output, cellular diversity and tissues during embryonic development, cell differentiation and tissue regeneration (Pei et al. 2017, Nature). In addition, CRISPR-Cas9 barcode editing approach with single cell sequencing and genome editing of synthetic target arrays for lineage tracing (GESTALT) technique in animal models (Yang et al. 2014, Nat Commun; McKenna et al. 2016, Science) have been developed for elucidating accurate lineage trees for the early embryonic developmental stages. A new CRISPR based cancer cell lineage tracing method offers to trace real time cancer progression across thousands of
- Nature
- 2021.09.16
- 선영주(Stanford University)
Structure-based phylogeny identifies avoralstat as a TMPRSS2 inhibitor that prevents SARS-CoV-2 infection in mice
- J. Clin. Invest. 2021 May 17;131(10):e147973. doi: 10.1172/JCI147973.
- 2021.05
- 의약학
김형구

Harvard University

1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드 왜 행동이 변화하는가? 어떻게 우리는 세상의 정보를 학습하고, 새로운 행동을 결정하는가? 생존과 번영을 위해 가장 적합한 행동은 무엇인가? 이는 작은 곤충에서부터 인간까지 모든 생명체가 가지고 있는 공통의 문제입니다. 이를 위해서는 정보를 취합하고, 저장하고, 인출하여 판단하는 뇌의 여러 기능들이 통합적으로 요구됩니다. 이러한 기능이 정상적으로 작동하지 않으면, 약물에 중독(addiction)되거나 충동적인 행동(obsessive-compulsive disorder)이 발생하기도 합니다. 우리가 어떤 행동을 한 후에 생각보다 더 많은 보상을 었을 때 그 행동은 강화되고, 더 적은 보상을 얻었을 때는 실망하여 회피합니다. 강화 학습 이론(reinforcement learning theory)에서는 실제 보상과 예측치의 차이(reward prediction error)를 행동의 변화를 유발하는 teaching signal로 보고 행동의 변화를 연구합니다. 강화학습의 방법중 하나인 temporal difference learning (TD learning)은 단순하면서도 기능이 강력해서 인공지능의 학습 방법으로 널리 사용되고 있습니다. 흥미롭게도, 뇌에서 도파민(dopamine)을 분비하는 뉴런들이 TD learning에서의 예측 오류값인 TD error와 유사한 활동을 보인다고 알려져 왔습니다. 미래의 보상을 암시하는 자극이 갑자기 제시되었을 때 (예를 들면, ‘파블로프의 개’ 실험에서의 종소리), 도파민 뉴런은 순간적으로 활동이 증가하는데, 이것이 TD error와 유사합니다. 저는 본 연구를 통해서 도파민의 활동이, 일상 생활에서 일어나는 연속적이고 다이나믹한 상황 – 예를 들면, 맛있는 음식을 먹으로 레스토랑을 찾아 간다던지 – 에서 발견되는 도파민의 점진적인 증가(dopamine ramp)도 TD error와 유사함을 보였습니다. 이를 실험적으로 보이기 위해 저는 쥐를 가상현실(virtual reality)를 이용해서 순간 이동(teleportation)시키는 실험을 하면서 도파민의 활동을 측정하였고, 여러 모델을 계량적으로 비교하여 도파민의 활동이 TD error임을 보였습니다. 뇌에서의 신경 신호와 강화학습 모델의 유사성은 최근에 인공지능 이론의 발전으로 더욱 심층적으로 연구되고 있습니다. 예를 들면, 구글의 reinforcement learning 플렛폼의 이름도 Dopamine 이고 (https://github.com/google/do
- Cell
- 2021.01.05