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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

ParaDISM: Precise mapping of short reads to genes with highly homologous regions

ParaDISM ist eine Open-Source-Pipeline, die die Präzision der Short-Read-Ausrichtung und der Variantenerkennung in hochhomologen genomischen Regionen verbessert, indem sie multiple Sequenzalignments nutzt, um auflösende Positionen zu identifizieren und Referenzsequenzen iterativ zu verfeinern, wodurch im Vergleich zu Standard-Alignern Fehlalignments und falsche Variantenanrufe erheblich reduziert werden.

Tzimotoudis, D., Farrugia, R., Zammit, J., Masini, M. C., Balestrucci, A., Carbott, F. B., Wettinger, S. B., Alexiou, P. (…)2026-05-21
💻 Bioinformatik

zFISHer: Automated 3D Registration, Detection, and Colocalization with Interactive Curation for Sequential Multiplexed FISH

zFISHer ist eine Open-Source-Anwendung auf Basis von napari, die die 3D-Registrierung, Detektion und Kollokationsanalyse sequenzieller multiplexer FISH-Daten automatisiert und gleichzeitig interaktive Kuratierungswerkzeuge bereitstellt, um die arbeitsintensiven Engpässe der manuellen Analyse zu überwinden.

Staller, S. A., Valentine, V., Burden, S.2026-05-21
💻 Bioinformatik

OmniCellAgent: An AI Scientist for Omic-Driven Scientific Discovery

OmniCellAgent ist ein Multi-Agenten-KI-Framework, das autonom diverse Einzelzell-RNA-Sequenzierungsdatensätze mit biomedizinischem Vorwissen abruft und integriert, um evidenzbasierte Hypothesen zu generieren und die omiksgesteuerte wissenschaftliche Entdeckung für nicht-rechnerische Forscher zu beschleunigen.

Huang, D., Li, H., Li, W., Zhang, H., Xu, T., Lu, Y., Fang, K., Xu, Z., Chen, J., Dickson, P., Sardiello, M., Buchser, W (…)2026-05-20
💻 Bioinformatik

Phylogenetically estimated neutral rates and fitness effects of mutations to influenza proteins

Durch die Konstruktion phylogenetischer Bäume aus über 100.000 Influenza-Sequenzen schätzt diese Studie sitespezifische neutrale Mutationsraten und Fitnesswirkungen im gesamten viralen Proteom, deckt signifikante Variationen zwischen Mutationsarten sowie starke korrelierende Muster mit SARS-CoV-2 und HIV auf und stellt eine umfassende, interaktive Ressource zum Verständnis bereit, wie Mutation und Selektion die Influenza-Evolution in der Natur prägen.

Haddox, H. K., Hinrichs, A. S., Jennings-Shaffer, C., Johnson, K., Benton, C. T., Galloway, J. G., Bloom, J. D., Matsen (…)2026-05-20
💻 Bioinformatik

CharacTERT: A machine learning tool for classifying hTERT missense variants

Die Autoren entwickelten CharacTERT, ein maschinelles Lernwerkzeug, das Sequenz- und Strukturmerkmale integriert, um hTERT-Missense-Varianten, die mit Telomerbiologie-Störungen assoziiert sind, präzise zu klassifizieren, dabei bestehende Prädiktoren übertrifft und über einen frei zugänglichen Webserver ein umfassendes mutationalles Landschaftsbild bereitstellt.

Becerra Parra, G., Pan, Q., Myung, Y., Portelli, S., Nelson, N. E., Dickinson, J. L., Lucas, S. E. M., Holien, J. K., Br (…)2026-05-20
💻 Bioinformatik

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
💻 Bioinformatik

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
💻 Bioinformatik

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
💻 Bioinformatik

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
💻 Bioinformatik

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