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bioinformatics

1197 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.

💻 Bioinformatik

GLOF: A large-scale expert-curated benchmark dataset of gain-of-function and loss-of-function missense variants

Das Papier stellt GLOF vor, einen groß angelegten, durch Experten kuratierten Benchmark-Datensatz, der über 112.000 Missense-Varianten in nahezu 3.000 menschlichen Genen umfasst und Varianten als Gain-of-Function, Loss-of-Function oder neutral klassifiziert, um die Entwicklung und Evaluierung computergestützter Methoden zur Vorhersage von Variantenmechanismen zu erleichtern.

Maricato, V., Schlesinger, D., de Souza Moura, P. N.2026-06-07
💻 Bioinformatik

VelocityFM: Short-Horizon Protein Trajectory Prediction via Flow Matching in Velocity Space

VelocityFM ist ein neuartiger Prädiktor für Proteintrajektorien mit kurzem Horizont, der Rectified Flow Matching im Geschwindigkeitsraum nutzt, um geometrisch valide, kollisionsfreie und faltungserhaltende dynamische Konformationen für ungesehene Proteine zu generieren und dabei eine hohe strukturelle Genauigkeit mit einem medianen TM-Score von 0,929 erreicht.

Jayathilake, L., Wijesinghe, C. R., Weerasinghe, R.2026-06-07
💻 Bioinformatik

A Web-based software toolkit for accessible and best-practice machine learning analyses in biomedical research

Das Paper stellt GLEAM vor, ein webbasiertes, codefreies Software-Toolkit, das auf der Galaxy-Workbench aufgebaut ist und es biomedizinischen Forschern ermöglicht, unter Einhaltung von Best Practices rigorose, reproduzierbare und zugängliche überwachte maschinelle Lernanalysen über verschiedene Datentypen hinweg durchzuführen.

Morais Lyra Junior, P. C., Qiu, J., Van Dang, K., Pybus, A., Narvaez-Bandera, I., Singh, M. A., Gu, Q., Sargent, L., Cre (…)2026-06-07
💻 Bioinformatik

Using protein language models for pangenome construction

Dieses Paper präsentiert eine skalierbare, GPU-beschleunigte Methode zur Pangenom-Konstruktion, die Embeddings von Protein-Sprachmodellen und fortgeschrittenes Clustering nutzt, um bestehende Werkzeuge wie SCARAP bei der Generierung funktionell kohärenter und spezifischer Proteinkluster, insbesondere auf experimentell validierten Datensätzen, zu übertreffen.

Larsen, N. J., Charusanti, P., Webel, H., Ohl, L., Blin, K., Frellsen, J.2026-06-06
💻 Bioinformatik

Ontologizer 3: a cross-platform desktop application for frequentist and Bayesian GO enrichment analysis

Ontologizer 3 ist eine frei verfügbare, plattformübergreifende Desktop-Anwendung, die die Genontologie-Anreicherungsanalyse erleichtert, indem sie sowohl frequentistische als auch Bayes'sche Methoden anbietet, wobei letztere durch die Berücksichtigung hierarchischer Gensets-Überlappungen eine überlegene Präzision bei der Identifizierung kausaler Begriffe aufweisen.

Ramlow, L., Scholtes, J., Danis, D., Robinson, P. N.2026-06-06
💻 Bioinformatik

Automated Retinal Dysplasia Segmentation in Mouse Optical Coherence Tomography Scans Using a UNet-Based model

Die Autoren entwickelten ein Open-Source, auf UNet basierendes automatisiertes Segmentierungswerkzeug namens „OCTOPUS“, das eine hohe Genauigkeit bei der Erkennung von retinaler Dysplasie in Maus-OCT-Scans erreicht und dadurch das präklinische Screening rationalisiert sowie die Bewertungen über Labore hinweg standardisiert.

Mikroulis, A., Raishbrook, M. J., Palkova, M., Lindovsky, J., Prochazka, J., Sedlacek, R., Novosadova, V., Novak, D.2026-06-06
💻 Bioinformatik

pLM-Guided Inverse Folding for Antibody Sequence Design

Dieses Paper schlägt eine trainingsfreie Ensemble-Methode vor, die ProteinMPNN mit dem antikörperspezifischen Sprachmodell IgLM kombiniert, um die Aminosäure-Rekuperation und die Sequenzdiversität beim inversen Faltungsprozess von Antikörpern signifikant zu verbessern und somit die Lücke zwischen allgemeinen Strukturmodellen und spezialisiertem Antikörperdesign effektiv zu schließen.

Noske, V., Koulischer, F., Marchal, K., Demeester, T.2026-06-06
💻 Bioinformatik

Single-Cell Multi-Omics Dissection of Malignant Evolutionary Mechanisms and Construction of a Prognostic Model for Clear Cell Renal Cell Carcinoma

Diese Studie integriert Einzelzell-RNA- und ATAC-Sequenzierung über verschiedene Grade des klarzelligen Nierenzellkarzinoms (ccRCC) hinweg, um aufzuzeigen, dass epigenetische Veränderungen metabolischen und invasiven Verschiebungen vorausgehen, während sie gleichzeitig eine robuste CBG-Prognosesignatur definiert und die dynamische Evolution der Immunerschöpfung sowie interzellulärer Kommunikationsnetzwerke kartiert.

Liu, R., Shi, Y., Xiao, Y., Ren, B., Li, L., Qi, B., Li, T., Zhang, Y., Gao, J.2026-06-06
💻 Bioinformatik

Handshake: Partner-Specific Protein-Protein Binding Site Prediction at Scale Using ProstT5 and Cross-Chain Attention

Das Papier stellt Handshake vor, ein rein sequenzbasiertes Deep-Learning-Modell, das ProstT5 und Cross-Chain-Attention nutzt, um partner-spezifische Protein-Protein-Bindungsstellen in großem Maßstab präzise vorherzusagen, während es gleichzeitig aufzeigt, dass eine hohe Sequenzredundanz in den Trainingsdaten die Leistungsmetriken in bestehenden Benchmarks signifikant aufbläht.

Haspel, N.2026-06-06
💻 Bioinformatik

Divergent Loop Architecture Shapes Pocket2 Variation in Shark Legumains

Diese Studie identifiziert eine divergente Oberflächenschleife, die „Pocket2“ bildet, als eine Schlüsselquelle struktureller und funktioneller Variation in Hai-Legumainen, was im Gegensatz zu deren ansonsten hochkonservierten katalytischen Kernen steht und diese Region als Ziel für zukünftige Untersuchungen zur artspezifischen Proteaseadaptation nahelegt.

Eijzenga, M., Leibowitz, M., Henley, E. M.2026-06-06