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bioinformatics

759 Arbeiten

Die Bioinformatik verbindet Biologie und Informatik, um riesige Mengen an biologischen Daten verständlich zu machen. Statt sich nur auf einzelne Experimente zu konzentrieren, nutzen Forscher hier computergestützte Methoden, um Muster im Leben selbst zu entschlüsseln, von der DNA bis zu komplexen Krankheitsverläufen. Diese Schnittstelle ermöglicht es, die Sprache des Lebens in Zahlen und Algorithmen zu übersetzen und neue Erkenntnisse schnell zu gewinnen.

Auf Gist.Science durchsuchen wir täglich die neuesten Vorab-Veröffentlichungen auf bioRxiv in diesem Bereich. Für jedes neu eingereichte Preprint erstellen wir nicht nur eine detaillierte technische Zusammenfassung für Fachleute, sondern auch eine einfache Erklärung in Alltagssprache, damit jeder den Kern der Forschung verstehen kann. So wird komplexes Wissen für ein breites Publikum zugänglich, ohne dass wichtige Details verloren gehen.

Unten finden Sie die aktuellsten Artikel aus dem Bereich der Bioinformatik, die wir kürzlich für Sie aufbereitet haben.

Systematic contextual biases in SegmentNT potentially relevant to other nucleotide transformer models

Dieser Beitrag identifiziert und charakterisiert systematische kontextuelle Verzerrungen im SegmentNT-Nukleotid-Transformer-Modell – insbesondere hinsichtlich der Eingabesequenzlänge, der Nukleotidposition und einer mit der Tokenisierung verbundenen 24-Nukleotid-periodischen Oszillation – und schlägt Standardisierungsmethoden vor, um die Vorhersagekonsistenz zu verbessern und die Anwendung ähnlicher genomischer Modelle zu leiten.

Ebbert, M. T. W., Ho, A., Page, M. L., Dutch, B., Byer, B. K., Hankins, K. L., Sabra, H., Aguzzoli Heberle, B., Wadsworth, M. E., Fox, G. A., Karki, B., Hickey, C., Fardo, D. W., Bumgardner, C., Jakub (…)2026-05-05💻 bioinformatics

MilliMap: interactive closed-loop analysis for spatial omics

MilliMap ist ein interaktives Framework, das statistische Berechnungen und räumliche Exploration vereint, um eine geschlossene, iterative Analyse von räumlichen Omics-Daten zu ermöglichen, wodurch Forschende Parameter verfeinern und Ergebnisse innerhalb einer einzigen Umgebung validieren können, für Anwendungen von der Neuroanatomie bis hin zu Tumormikroumgebungen.

Feng, Q., Qian, S. B., Wan, J., Starr, Z. R., Asif, S., Han, H.-S.2026-05-05💻 bioinformatics

SenNet Portal: Build, Optimization and Usage

Dieser Beitrag stellt das SenNet-Datenportal vor, eine skalierbare Hybrid-Cloud-Plattform, die offenen Zugang zu harmonisierten multimodalen, multi-gewebigen Datensätzen und analytischen Werkzeugen bietet, um zelluläre Seneszenz in menschlichen und Mausmodellen für die Altersforschung systematisch zu charakterisieren.

Borner, K., Blood, P. D., Silverstein, J. C., Ruffalo, M., Satija, R., Gehlenborg, N., Honick, B., Bueckle, A., Jain, Y., Qaurooni, D., Shirey, B., Sibilla, M., Metis, K., Bisciotti, J., Morgan, R. S. (…)2026-05-04💻 bioinformatics

Do Larger Models Really Win in Drug Discovery?A Benchmark Assessment of Model Scaling in AI-Driven Molecular Property and Activity Prediction

Diese Benchmark-Studie hinterfragt die Annahme, dass größere KI-Modelle in der Wirkstoffentwicklung universell kleinere Modelle übertreffen, und zeigt, dass kompakte, spezialisierte Modelle im Vergleich zu großen Fundamentmodellen bei vielfältigen Aufgaben zur Vorhersage molekularer Eigenschaften und Aktivitäten oft eine überlegene oder vergleichbare prädiktive Genauigkeit erreichen.

Guo, J.2026-05-04💻 bioinformatics

AnnotateMissense: a genome-wide annotation and benchmarking framework for missense pathogenicity prediction

AnnotateMissense ist ein skalierbares Framework, das diverse genomische und Protein-Sprachmodell-Features integriert, um Pathogenitätsvorhersagen für über 90 Millionen Missense-Varianten zu evaluieren und hochleistungsfähige Vorhersagen zu generieren, wobei mit einem auf 132.714 ClinVar-markierten Varianten trainierten XGBoost-Modell eine überlegene Genauigkeit erreicht wird.

Muneeb, M., Ascher, D. B.2026-05-04💻 bioinformatics

AI-guided discovery of atypical protein assemblies

Die Autoren entwickelten den Structural Novelty Index (SNI), ein KI-gestütztes Framework, das eine unerwartete und experimentell validierte undecamere Assemblierung von NRC-Immunrezeptoren identifiziert und damit eine skalierbare Methode zur Entdeckung atypischer Proteinkomplexe jenseits kanonischer Architekturen demonstriert.

Toghani, A., Seager, B. A., Sugihara, Y., Roijen, L.-M., Azcue, J. M., Garro, M., Sargolzaei, M., Morianou, I., Harant, A., Gallop, S., Kourelis, J., MacLean, D., Contreras, M. P., Kamoun, S., Lüdke (…)2026-05-04💻 bioinformatics

A 37-million-particle dataset from over 250 experiments to accelerate data-driven cryo-EM analysis

Das Papier stellt cryoPANDA vor, einen massiven Datensatz mit über 37 Millionen annotierten cryo-EM-Partikeln aus 252 unterschiedlichen Experimenten, der entwickelt wurde, um aktuelle Datenbeschränkungen zu überwinden und die Entwicklung datengestützter Methoden für die Strukturbio­logie zu beschleunigen.

Zamanos, A., Kyrilis, F. L., Koromilas, P., Kastritis, P. L., Panagakis, Y.2026-05-03💻 bioinformatics

Modeling healthy proteomic profiles for anomaly detection using subspace learning based one-class classification

Dieser Beitrag stellt ein vollständig datengesteuertes Subspace-Ein-Klassen-Klassifikationsframework vor, das gesunde plasmatische Proteomprofile modelliert, um diverse Erkrankungen robust zu erkennen, ohne erkrankte Trainingsproben zu benötigen, und damit die Herausforderungen der Klassenungleichgewichtung in hochdimensionalen klinischen Daten überwindet.

Sohrab, F., Kumar, A., Ahola, V., Magis, A., Hautamaki, V., Heinaniemi, M., Huang, S.2026-05-01💻 bioinformatics

Hierarchical Breakdown of RNA Structure Prediction in CASP16: From Reliable Local Features to Speculative Multimer Assembly

Dieser Artikel stellt eine CASP16-Studie von LCBio vor, die zeigt, dass zwar expertengeleitete Workflows bei der Vorhersage von RNA-Multimeren wettbewerbsfähige Platzierungen erreichen können, aktuelle Methoden jedoch einen hierarchischen Abfall der Genauigkeit aufweisen, bei dem zuverlässige lokale Merkmale aufgrund persistierender Herausforderungen bei der Modellierung von Mehr-Helix-Verbindungen und nicht-kanonischen Wechselwirkungen nicht in präzise globale Architekturen überführt werden können.

Nithin, C., Pilla, S. P., Kmiecik, S.2026-04-30💻 bioinformatics