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1018 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.

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cyto: ultra high-throughput processing of 10x-flex single cell sequencing

Das Paper stellt **cyto** vor, einen Open-Source-, Ultra-High-Throughput-Prozessor für 10x Genomics Flex Single-Cell-Sequenzierung, der durch die Nutzung von direktem K-mer-Lookup und neuartigen Binärformaten eine 16,5-fache Beschleunigung sowie einen signifikant reduzierten Ressourcenverbrauch im Vergleich zu CellRanger erreicht, während er gleichzeitig eine Übereinstimmung von 99,85 % mit Standardausgaben beibehält, um die Konstruktion skalierbarer, kosteneffizienter Milliarden-Zell-Atlanten zu ermöglichen.

Teyssier, N., Dobin, A.2026-01-22
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Interactive Visualization of Metric Distortion in Nonlinear Data Embeddings using the distortions Package

Das Paper stellt das Softwarepaket `distortions` vor, ein interaktives Visualisierungswerkzeug, das darauf ausgelegt ist, lokale metrische Verzerrungen in nichtlinearen Dimensionsreduktionen wie UMAP und t-SNE zu messen und darzustellen, wodurch Forschern dabei geholfen wird, Artefakte zu identifizieren, Hyperparameter abzustimmen und geeignete Methoden für die Analyse hochdimensionaler Genomikdaten auszuwählen.

Sankaran, K., Zhang, S., Chenab,, Meila, M.2026-01-21
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RAGulate: Retrieval-Augmented Generation for Post-hoc Literature-Grounded Regulatory Assessment

RAGulate ist ein Framework für Retrieval-Augmented Generation, das hybride Literaturrecherche mit großen Sprachmodellen kombiniert, um Transkriptionsfaktor-Zielgen-Interaktionen in spezifischen biologischen Kontexten präzise zu bewerten und zu erklären, wodurch Halluzinationen reduziert und die experimentelle Priorisierung für Biologen beschleunigt wird.

Zandigohar, M., Dai, Y.2026-01-21
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eTRex Reveals Oncogenic Transcriptional Regulatory Programs Across Human Cancers

Durch die Entwicklung des variablen bayesschen hierarchischen Modells eTRex und dessen Anwendung auf 4.819 ATAC-seq-Datensätze erstellt diese Studie einen umfassenden, kontextspezifischen Pan-Cancer-Atlas funktioneller transkriptioneller Regulatorprofile, der sowohl gemeinsame als auch krebsspezifische onkogene Regulierungsprogramme offenlegt, welche durch unabhängige genomische Screens validiert wurden und über ein interaktives Webportal zugänglich sind.

Lu, Z., Yang, Y., Zheng, Q., Gao, F., Xu, L., Wang, X.2026-01-20
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HERMES: Holographic Equivariant neuRal network model for Mutational Effect and Stability prediction

HERMES ist ein schnelles, struktur-basiertes neuronales Netzwerkmodell, das die Auswirkungen von Mutationen auf die Proteinstabilität und Bindungsaffinität vorhersagt, indem es lokale 3D-Atomumgebungen sowie eine amortisierte Feinabstimmungsstrategie nutzt, um größenbasierte Verzerrungen zu überwinden und somit ein präzises, recheneffizientes Impfstoffdesign zu ermöglichen.

Visani, G. M., Jones, Z., Galvin, W., Pun, M. N., Daniel, E., Borisiak, K., Wagura, U., Nourmohammad, A.2026-01-15
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Stitching genomics data to protein structures: Virulence factors in non-O157 Shiga toxin-producing Escherichia coli

Diese Studie integriert die Ganzgenomanalyse mit der 3D-Proteinstrukturmodellierung, um zu demonstrieren, wie genetische Variationen in Virulenzfaktoren, insbesondere dem Intimin-Rezeptor-Komplex, funktionell charakterisiert werden können, um die Risikobewertung und Diagnostik für diverse Nicht-O157 Shiga-Toxin-produzierende *E. coli* zu verbessern.

Malhotra, S., Ward, A., Giles, L., Gerrard, T., Winn, M., Holden, N. J.2026-01-15
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Label-free detection of individual virus-infected cells using deep learning

Das Papier stellt VAIruScope vor, eine auf Deep Learning basierende Pipeline, die die automatisierte, markierungsfreie Identifizierung und Quantifizierung virusinfizierter Zellen über verschiedene Zellmodelle und klinisch relevante RNA-, DNA- und Retroviren hinweg durch das Erkennen zytopathischer Effekte in der Lichtmikroskopie mit einer Genauigkeit von bis zu 96 % ermöglicht.

Pfeil, J., Siegmund, C., Mueller, E., Akhmedova, S., Loewe, A., Kauter, A., Tertel, T., Giebel, B., Laue, M., Le-Trillin (…)2026-01-15