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860 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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Capabilities, specificity gaps and training-data dependence of AlphaFold3 across diverse application areas

Diese Arbeit bewertet die Leistungsfähigkeit von AlphaFold3 über verschiedene biomolekulare Anwendungen hinweg und stellt fest, dass es zwar leistungsstarke All-Atom-Modellierungskapazitäten bietet, seine Genauigkeit und Zuverlässigkeit jedoch ungleichmäßig sind und stark von der Überschneidung mit dem Trainingsdatensatz abhängen, was eine vorsichtige Interpretation im Vergleich zu seinem Vorgänger erforderlich macht.

Follonier, O., Liu, Y., Campomanes, P., Lafrenaye, L., Racle, J., Alvarez, D., van Gerwen, J., Heinzmann, R., Jänes, J. (…)2026-07-13
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Genomic Annotation Infrastructure (GAIn): Pipelines and Resource Repositories for Annotating Variants, Positions, and Regions

Die Genomic Annotation Infrastructure (GAIn) ist eine Plattform, die eine transparente, reproduzierbare und skalierbare Annotation genomischer Varianten durch deklarative Pipelines, öffentliche Ressourcen-Repositories sowie flexible Web- und Befehlszeilenschnittstellen ermöglicht, welche benutzerdefinierte Erweiterungen und automatisierte Re-Annotationen unterstützen.

Cokol, M., Chorbadjiev, L., Lee, Y.-h., Jamsandekar, M., Gergova, I., Todorov, I., Iossifov, I.2026-07-12
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A geometric atlas of how ESM3 organizes modalities across depth

Diese Studie zeigt auf, dass im multimodalen Protein-Sprachmodell ESM3 die verschiedenen physikalischen Modalitäten (Sequenz, Struktur, Sekundärstruktur und Lösungsmittelzugänglichkeit) anfangs getrennte Subräume besetzen, bevor sie zwischen den Schichten 25 und 35 zu einer gemeinsamen niederdimensionalen Repräsentation verschmelzen, während funktionale Annotationen währenddessen orthogonal bleiben, wobei dieser Fusionsprozess eine gelernte, universelle Eigenschaft ist, die unabhängig von der Proteinlänge auftritt, jedoch durch strukturelle Unordnung verzögert wird.

Steenwyk, J. L.2026-07-12
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ProtBLIP2-SST: Protein Function Prediction via BLIP2 with Sequence, Structure, and Text

ProtBLIP2-SST ist ein neuartiges zweistufiges Framework, das Proteinsequenz- und 3D-Strukturinformationen über ein strukturbewusstes Sprachmodell und einen Q-Former-Projektor integriert, um Large Language Models zu befähigen, flexible, offene Funktionsbeschreibungen zu generieren, wodurch die Einschränkungen der traditionellen starren Gene-Ontology-Klassifizierung überwunden werden.

Chen, Z., Luo, Q.2026-07-12
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EcoMorph: Universal morphological trait quantification from natural language prompts for ecological research

EcoMorph ist ein modulares System, das das prompt-basierte Segment Anything Model 3 (SAM3) nutzt, um morphologische Merkmale wie Fläche, Größe und Abundanz über diverse ökologische Kontexte hinweg präzise zu quantifizieren, ohne dass ein taxa-spezifisches Training erforderlich ist, wodurch eine hochdurchsatzfähige ökologische Forschung aus heterogenen Bildquellen ermöglicht wird.

Amoah, E. I., Bunch, Z., Thomas, H. M., Patch, H. M., Grozinger, C.2026-07-12
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Tokenizing single-cell transcriptomes as a native language for large language models

Das Papier stellt CellTok vor, einen neuartigen Ansatz, der kontinuierliche Einzelzell-Transkriptomprofile in diskrete Sequenzen tokenisiert, die mit vortrainierten großen Sprachmodellen kompatibel sind, wodurch ein einheitlicher Rahmen ermöglicht wird, um zelluläre Daten, biologischen Kontext und Textanweisungen gemeinsam zu verarbeiten, um vielfältige Aufgaben wie Zellidentifizierung, Krankheitsinferenz und Zustandsgenerierung durchzuführen.

Xiao, C., Ding, Y., Bian, H., Chen, Y., Wei, L., Zhang, X.2026-07-11
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scDiagnostics: systematic assessment of cell type annotation in single-cell transcriptomics data

Das Paper stellt scDiagnostics vor, ein Open-Source R-Paket, das darauf ausgelegt ist, komplexe oder irreführende Zelltyp-Annotationen in Einzelzell-Transkriptomik-Daten systematisch zu detektieren und damit eine kritische Lücke in aktuellen Analyse-Workflows schließt, um die Zuverlässigkeit nachfolgender Interpretationen zu gewährleisten.

Christidis, A., Ghazi, A. R., Chawla, S., Turaga, N., Gentleman, R., Geistlinger, L.2026-07-11
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onsite: An Integrated Framework for Phosphosite Localization and False Localization Rate Estimation

Das Paper stellt **onsite** vor, ein Open-Source-Python-Framework, das eine Alanin-Decoy-Strategie integriert, um die Schätzung der Falschlokalisationsrate über mehrere Phosphosites-Lokalisationsalgorithmen hinweg zu standardisieren, und demonstriert dabei eine überlegene Skalierbarkeit und Genauigkeit auf groß angelegten Massenspektrometrie-Datensätzen.

Yue, Q.-X., Wei, Z., Dai, C., Bai, M., Perez-Riverol, Y., Sachsenberg, T.2026-07-11
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PKProbDesign: RNA inverse folding including pseudoknots by optimizing thermodynamic folding probability

PKProbDesign ist ein neuartiges, sampling-basiertes Framework, das die Herausforderung des RNA-Inverse-Foldings für pseudoknotenhaltige Strukturen adressiert, indem es die thermodynamischen Faltungswahrscheinlichkeiten durch Scaffold-Dekomposition und bedingte Ensemble-Evaluierung direkt optimiert und dabei bestehende Methoden wie DesiRNA und MODENA auf Benchmark-Targets übertrifft.

Otagaki, T., Iwakiri, J., terai, g., Asai, K., Sato, K.2026-07-11
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Spatial mitochondrial lineage tracing uncovers a premetastatic niche and microenvironment programmed fate switching in osteosarcoma

Durch die Integration von Einzelzell- und räumlicher Transkriptomik mit mitochondrialer variantenbasierter Abstammungsverfolgung zeigt diese Studie, dass die Osteosarkom-Progression eine schrittweise transkriptionelle Kaskade von COL3A1-Progenitorzellen zu metastatischen THY1-Zellen umfasst, ein Fate-Switch, der strikt durch die räumliche Ko-Lokalisation mit dysfunktionalen PLVAP-Endothelien lizenziert wird, um eine PTN/NOTCH-angereicherte prämetastatische Nische zu bilden, wodurch ein „Zeit-Raum-Abstammungs“-Rahmenwerk etabliert wird, in dem mikroumweltbedingte Signale eine irreversible klonale Bindung vorantreiben.

Xue, Y., Su, Z., Su, J., Chu, A. S., Wan, L., Chen, M., Cheung, J. P. Y., Cheung, K. S. C., Ho, J. W. K.2026-07-11