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2月 26, 2026
AlphaFoldの限界を超える：物理ベース機械学習による「天然変性タンパク質」設計
物理ベースの機械学習が拓く、新たな生体分子設計の可能性 AIによるタンパク質設計は近年急速に進歩していますが、ノーベル賞を受賞したAlphaFoldのような最先端のAIでも予測が困難な領域が残されています。ヒトのタンパク質の約30%を占める「天然変性タンパク質」は、特定の形を持たずに機能する不思議な存在です。この未開拓領域に対し、ハーバード大学とノースウェスタン大学の研究チームが、物理学に基づいた新しい機械学習の手法を開発しました。この技術は、これまで設計が難しかった生体分子に新たな可能性をもたらすかもしれません。
早期老化疾患HGPSの脂肪減少、原因は2つのmiRNAか？
2月 26, 2026
HGPS（早期老化症）の脂肪減少の謎を解明：2つのマイクロRNAが鍵か ハッチンソン・ギルフォード・プロジェリア症候群（HGPS: Hutchinson-Gilford…
同じ遺伝子、異なる機能：心臓の健康と疾患を分ける「アイソフォーム」の地図
2月 25, 2026
同じ「遺伝子」という設計図から、なぜ多様なタンパク質が作られるのでしょうか？その鍵を握るのが「RNAスプライシング」という、遺伝情報を編集するプロセスです。このプロセスは心臓の健康…
植物細胞の常識を覆す：液胞からタンパク質を回収する「逆行輸送」経路を発見
2月 25, 2026
細胞内の「リサイクルセンター」とも呼ばれる液胞。植物では、この液胞が不要な物質を分解するだけでなく、種子において発芽のためのタンパク質を「貯蔵庫」のように蓄える、正反対の役割も担っ…
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