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bioinformatics

1012 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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Shiny AMMOA: an interactive platform for integrative multi-omics analysis of murine aging

Dieser Beitrag stellt Shiny AMMOA vor, eine benutzerfreundliche, interaktive R-Shiny-Plattform, die die integrative Multi-Omics-Analyse der murinen Alterung demokratisiert, indem sie experimentellen Forschern ermöglicht, aus vereinheitlichten transkriptomischen, proteomischen und metabolomischen Datensätzen Hypothesen zu explorieren, zu visualisieren und zu generieren, ohne fortgeschrittene rechnerische Fähigkeiten zu benötigen.

Ninomiya Kanda, M.2026-05-20
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ExplainBind: Explainable Physicochemical Determinants of Protein-Ligand Binding via Non-Covalent Interactions

ExplainBind ist ein neuartiges, strukturloses KI-Framework, das die Wahrscheinlichkeit der Protein-Ligand-Bindung vorhersagt, spezifische Bindungsreste lokalisiert und nicht-kovalente Interaktionsmuster entschlüsselt, um mechanistische Einblicke für die Wirkstoffentwicklung zu liefern, dabei bestehende Black-Box-Modelle über eine Vielzahl von Zielstrukturen hinweg übertrifft und sowohl Inhibitoren als auch Aktivatoren mit unterschiedlichen Funktionsmechanismen erfolgreich identifiziert.

Meng, Z., Bai, Z., Yuan, K., Cheah, J. H., Jiang, W., Skepner, A., Leahy, K. J., Ounis, I., Oldham, W. M., Meng, Z., Xu (…)2026-05-19
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Unlocking Open-Access Genomic and Transcriptomic Data: The First Bioinformatic Exploitation of Tunisian Durum Wheat Landraces Chili and Mahmoudi, Pioneering Data-Driven Research in North Africa

Diese Studie stellt die erste integrierte genomische und transkriptomische Analyse tunesischer Hartweizen-Landrassen vor, die zeigt, dass die Anpassung an aride Zonen primär durch eine Umverdrahtung trans-regulatorischer Stressnetzwerke und nicht durch Selektions-Hotspots vorangetrieben wird, und identifiziert dabei spezifische molekulare Mechanismen sowie sechs chromosomale Zielregionen für die zukünftige Züchtung.

Gdoura-Ben Amor, M., MATHLOUTHI, N. E. H., BELGUITH, I., DEROUICH, R.2026-05-19
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TransXplorer: An automated translational discovery platform for RNA-seq data

TransXplorer ist eine frei verfügbare, anmeldungsfreie Webplattform, die den gesamten RNA-seq-Analyseworkflow – von der Rohdatenverarbeitung und automatisierten Batch-Korrektur bis hin zur funktionellen Anreicherung, Netzwerkanalyse und Integration in die klinische/Arzneimittelforschung – in eine einzige einheitliche Umgebung integriert.

Verma, V. M., Oler, E., Syed, H., Han, S., Berjanskii, M., Mason, A. L., Wishart, D. S., Wong, G. K.-S.2026-05-19
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DistPCA: Tera-Scale Genomic PCA via Out-of-Core Distributed Parallelism

DistPCA ist das erste verteilte, out-of-core C++-Framework, das MPI-basierte mehrstufige Parallelität nutzt, um Speicher- und I/O-Engpässe zu überwinden und eine hochskalierbare sowie präzise Hauptkomponentenanalyse für genomische Datensätze im Terabyte-Maßstab auf Single- und Multi-Knoten-Systemen zu ermöglichen.

Mermigkis, G., Sofotasios, A., Kontopoulou, E.-M., Gallopoulos, E., Hadjidoukas, P.2026-05-19
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Multi-Scale Tri-Modal Histology Dataset Integrating Tumor Morphology, Immune Patterns, and Clinical Outcomes

Dieser Beitrag stellt Prostate-TriMod vor, einen neuartigen tri-modalen histologischen Datensatz für Prostatakrebs, der hochauflösende multiscale Morphologie, räumliche Karten von Immunzellen und klinische Verläufe integriert, um fortschrittliche multimodale KI-Forschung und prognostische Analysen zu ermöglichen.

Jung, K. J., Qiu, J., Cho, S., McDonough, E., Chadwick, C., Ghose, S., West, R. B., Brooks, J. D., Ginty, F., Machiraju (…)2026-05-19
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Systematic cross-study assessment of RNA-Seq experimental workflows for plasma cell-free transcriptome profiling

Diese Studie bewertet systematisch 21.666 Plasma-cfRNA-Seq-Proben aus mehreren Studien, um nachzuweisen, dass technische Faktoren, insbesondere die Wahl des Protokolls und die Kontamination mit genomischer DNA, die transkriptomische Variation in überwiegender Weise gegenüber biologischen Phänotypen dominieren, und etabliert dadurch evidenzbasierte Leitlinien zur Standardisierung von Arbeitsabläufen und zur Verbesserung der Reproduzierbarkeit der Biomarker-Entdeckung.

Tuni, C., Asole, G., Monteagudo-Mesas, P., Rusu, E. C., Cabus, L., Gonzalez, L., Sanchez, L., Neto, B., Sanders, P., Web (…)2026-05-18
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CatIF-RL: Activity-Oriented Enzyme Sequence Design by Steered Inverse Protein Folding

CatIF-RL ist ein neuartiges Framework, das die katalytische Aktivität von Enzymen verbessert, indem es ein graphbasiertes Denoising-Diffusions-Inverse-Folding-Modell durch aktivitätsorientierte Präferenzsignale und gruppenrelative Policy-Optimierung auf höhere vorhergesagte kcat-Werte ausrichtet, während es strukturelle Fidelity und Sequenzkompatibilität bewahrt.

Li, Y., Xiong, J., Zhang, Y., Cai, T., Fu, C., Li, S., Xu, W., Lyu, R., Chen, Z., Guo, Z., Gong, X., Wang, F.2026-05-18
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BiomniBench: Process-level Evaluation of LLM Agents for Real-world Biomedical Research

Das Papier stellt BiomniBench vor, ein neuartiges Evaluierungsframework auf Prozessebene, das LLM-Agenten bei realen biomedizinischen Forschungsaufgaben mithilfe von von Experten entworfene Bewertungsrastern bewertet, um die Einschränkungen von rein ergebnisbasierten Benchmarks zu überwinden und kritische Fehler in der Schlussfolgerung und Methodenwahl aufzudecken.

Qu, Y., Lu, Y., Tu, X., Zhang, S., She, T., Shaw, A. G., Shih, J.-H., Zhao, B., Shen, M., Yang, H., Yan, J., Zhang, R. (…)2026-05-18