Nature ハイライト
バイオインフォマティクス：深層学習を使って細胞型特異的エンハンサーを設計
Nature 626, 7997
今回、深層学習モデルを応用すると、ショウジョウバエ（Drosophila）の脳細胞とヒト細胞株で機能する、細胞型特異的な合成エンハンサーを効率よく設計できることが報告された。またこの手法によって、これらの重要な遺伝子調節エレメントの基本的な働き方についての手掛かりが得られた。
2024年2月1日号の Nature ハイライト
量子情報：大規模量子コンピューターの実現へさらに前進
光物理学：光駆動結晶で実現されたベリー位相
工学：これまでになく高性能の半導体ファイバーの実現
ナノスケール材料：ダイヤモンドに見られるさまざまな非整合双晶境界
エネルギー科学：電極触媒による持続的なCO2変換
化学：アルケンの1位と3位の官能基化
電気化学：リチウム硫黄電池における複雑な硫黄還元反応の全体像
太陽電池：フレキシブルな高効率シリコン太陽電池
進化遺伝学：ミトコンドリアと核間の不和合性による雑種の生殖障壁
神経科学：LPHN3によるシナプス形成機構
神経科学：「痛いの痛いの飛んでいけ」の神経基盤
公衆衛生：接触追跡アプリを用いたSARS-CoV-2感染の疫学的解析
遺伝学：エンハンサーバリアントにより多指症が生じる機構
免疫学：自己反応性T細胞が関与するギラン・バレー症候群もある
細胞生物学：小胞体とミトコンドリア間の接触部位を動的に見る
微生物学：深層学習で耐性菌をたたく薬を開発
構造生物学：ヒトLINE-1のレトロトランスポジションでの標的認識機構
バイオインフォマティクス：組織特異的な合成エンハンサーの設計法
バイオインフォマティクス：深層学習を使って細胞型特異的エンハンサーを設計
