論文の概要: AptaFind: A lightweight local interface for automated aptamer curation from scientific literature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07684v1
• Date: Mon, 12 Jan 2026 16:16:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:01.559063
• Title: AptaFind: A lightweight local interface for automated aptamer curation from scientific literature
• Title（参考訳）: AptaFind:科学文献から自動アプタマーキュレーションのための軽量なローカルインタフェース
• Authors: Geoffrey Taghon,
• Abstract要約: AptaFindは3層インテリジェンスアーキテクチャを通じてナビゲーション問題を変換する。 システムは、可能な限り直接シーケンス抽出を行い、抽出が失敗すると、キュレートされた研究がリードし、さらなる信頼を得るために、徹底的な文献発見を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Aptamer researchers face a literature landscape scattered across publications, supplements, and databases, with each search consuming hours that could be spent at the bench. AptaFind transforms this navigation problem through a three-tier intelligence architecture that recognizes research mining is a spectrum, not a binary success or failure. The system delivers direct sequence extraction when possible, curated research leads when extraction fails, and exhaustive literature discovery for additional confidence. By combining local language models for semantic understanding with deterministic algorithms for reliability, AptaFind operates without cloud dependencies or subscription barriers. Validation across 300 University of Texas Aptamer Database targets demonstrates 84 % with some literature found, 84 % with curated research leads, and 79 % with a direct sequence extraction, at a laptop-compute rate of over 900 targets an hour. The platform proves that even when direct sequence extraction fails, automation can still deliver the actionable intelligence researchers need by rapidly narrowing the search to high quality references.
• Abstract（参考訳）: Aptamerの研究者たちは、出版物、サプリメント、データベースに散らばる文学的な風景に直面し、各検索時間はベンチで過ごすことができる。 AptaFindは、このナビゲーション問題を、3段階のインテリジェンスアーキテクチャで変換する。 このシステムは、可能な限り直接シーケンス抽出を行い、抽出が失敗した場合のキュレートされた研究リードと、さらなる信頼を得るために徹底的な文献発見を提供する。 セマンティック理解のためのローカル言語モデルと信頼性のための決定論的アルゴリズムを組み合わせることで、AptaFindはクラウド依存やサブスクリプション障壁なしに動作する。 テキサス大学アプタマーデータベース(英語版)の300のターゲットに対する検証では、いくつかの文献で84%、キュレートされた研究リードで84%、直接シーケンス抽出で79%、ラップトップの計算速度で1時間に900以上の目標を達成している。 このプラットフォームは、直接シーケンス抽出が失敗したとしても、自動化によって、研究者が必要とするアクション可能なインテリジェンスを、高速に高品質な参照に絞り込むことで実現可能であることを証明している。

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