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1018 artículos

La bioinformática es el puente vital entre la biología y los datos, transformando secuencias genéticas complejas en conocimiento comprensible que impulsa la medicina moderna y la investigación. En Gist.Science, hacemos que estos avances sean accesibles para todos, eliminando las barreras del lenguaje técnico para que cualquier persona pueda seguir el ritmo de los descubrimientos más recientes.

Cada nuevo preimpreso en esta categoría proviene directamente de bioRxiv, la plataforma líder donde los científicos comparten sus hallazgos antes de la publicación formal. Nuestro equipo procesa cada uno de estos documentos para ofrecer tanto resúmenes técnicos detallados como explicaciones en lenguaje sencillo, garantizando que la información fluya sin complicaciones. A continuación, encontrará los últimos artículos publicados en bioinformática seleccionados para su lectura.

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Matched full-UDG and non-UDG ancient DNA libraries reveal trade-offs in post-mortem damage correction for imputation and kinship inference

Al comparar bibliotecas de ADN antiguo emparejadas con y sin UDG (desaminación de uracilo) de individuos medievales mongoles, este estudio demuestra que, si bien varios métodos computacionales de corrección de daños (recorte, reescalado y enmascaramiento) equilibran de manera diferencial la retención de sitios frente a la reducción de errores, la elección óptima depende del análisis descendente específico, siendo los datos corregidos esenciales para una inferencia de parentesco precisa en las bibliotecas sin UDG.

Ravdandorj, O., Sampildondov, C., Janchiv, K., Gakuhari, T.2026-09-13
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A Framework for Quantifying DNA Methylation Heterogeneity and Detecting Co-methylated loci from Native Nanopore Sequencing

Este artículo presenta un marco escalable integrado en el paquete DMRcaller que aprovecha la secuenciación nativa de Oxford Nanopore para cuantificar la heterogeneidad de la metilación del ADN de molécula única y detectar loci comemetilados, revelando patrones epigenéticos e interacciones regulatorias que quedan ocultos por los análisis tradicionales de promedio a nivel de sitio.

Kim, Y. J., Zabet, N. R.2026-09-13
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Towards reconstruction of the human interactome from positive and negative experimental evidence

Este artículo presenta una metodología para reconstruir el espacio de búsqueda experimental de los cribados de interacción proteína-proteína (PPI) para inferir pares de proteínas que probablemente no interactúan, permitiendo así una mejor estimación de la tasa de error, la calibración de modelos y un mejor entrenamiento de aprendizaje automático para un mapeo más preciso y completo del interactoma humano.

As, J., Pelz, K., Bernett, J., Battini, F., List, M., Blumenthal, D. B., Schaefer, M. H.2026-09-13
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Inverse FoldDir: Structure-conditioned Protein Sequence Design by Dirichlet Flow Matching

El artículo presenta Inverse FoldDir, un método de plegamiento inverso controlable basado en el ajuste de flujo de Dirichlet que genera secuencias de proteínas diversas y validadas experimentalmente con restricciones definidas por el usuario mediante la realización de un proceso de eliminación de ruido iterativo en el simplex de probabilidad de los aminoácidos, logrando métra de recuperación estructural de vanguardia y un rediseño funcional exitoso de un nanocuerpo anti-GFP.

TARTICI, A., Stojkovic, M., Tian, A., Jewett, M. C., Altman, R. B., Wittmann, B. J.2026-09-11✓ Author reviewed ⓘ
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Perturbation-Aware Neural ODE (pNODE) Learns Microbiome Dynamics from Clinical Data and Predicts Gut-Borne Bloodstream Infections in Patients Receiving Cancer Treatment

Este estudio introduce el marco de la ODE neuronal sensible a las perturbaciones (pNODE), el cual supera a los modelos tradicionales al pronosticar con precisión la dinámica del microbioma intestinal y predecir infecciones de origen intestinal en el torrente sanguíneo en pacientes con cáncer sometidos a trasplante de células hematopoyéticas alogénicas mediante la integración de abundancias microbianas y perturbaciones por antibióticos resueltas en el tiempo.

Stamper, I. C., Aeria, B., Xavier, J.2026-09-10
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Systematic benchmarking of small variant calling pipelines for long-read RNA sequencing data

Este estudio evalúa sistemáticamente de forma comparativa los procesos de detección de variantes pequeñas y de fase de haplotipos para la secuenciación de ARN de lectura larga a través de diversos conjuntos de datos y tecnologías, revelando que la calidad de la secuenciación es el principal determinante del rendimiento e identificando a Clair3-RNA, DeepVariant y longcallR como los mejores detectores, y a WhatsHap o HapCUT2 como las herramientas de fase óptimas dependiendo del contexto específico.

Wang, J., Robinson, M. D.2026-09-10
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Classical baselines outperform released deep-learning ITS classifiers, which collapse on ITS2 where predictions follow the flanking regions

Este estudio demuestra que, si bien los clasificadores de aprendizaje profundo para secuencias de ITS fúngicas alcanzan una alta precisión en referencias de longitud completa, fallan drásticamente en la subregión ITS2 comúnmente utilizada al depender de las regiones flanqueantes en lugar del código de barras en sí, lo que provoca que los métodos de referencia clásicos superen significativamente a estos en escenarios realistas de metabarcoding ambiental.

O'Brien, A., Gardette, A., Marin, C., Parada, P.2026-09-10
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Reference-guided pseudotime inference across species and biological contexts

El artículo presenta Cavebear, un marco de aprendizaje automático que aprovecha datos de series temporales de scRNA-seq de referencia de una especie o condición para inferir con precisión el pseudotiempo y mapear el envejecimiento biológico o la progresión de enfermedades en contextos de consulta que carecen de etiquetas temporales fiables.

Rittenhouse, N., Dannenfelser, R., Filippova, G. N., Yao, V., Deng, X., Disteche, C. M., Zhang, R.2026-09-10
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Scaling Quantum Optimisation Beyond Hardware Limits for Real-World Scientific Workloads: Genome Assembly on Current Quantum Hardware

Esta investigación demuestra que el Marco de Optimización de Descomposición Automática Hamiltoniana (HADOF) puede superar las limitaciones actuales del hardware NISQ para ensamblar con éxito un genoma de *Pseudomonas aeruginosa* de 7,1 millones de pares de bases en hardware cuántico real, logrando una fracción genómica del 99,348% y demostrando la viabilidad de la optimización cuántica escalable para cargas de trabajo científicas a gran escala.

G Sankar, N., Miliotis, G., Caton, S.2026-09-09
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Predicted and experimental protein-ligand coordinates with distance labels and evaluation splits

Este artículo presenta PLI-Parallax, un conjunto de datos exhaustivo que integra estructuras de proteína-ligando predichas y experimentales con etiquetas de precisión calibradas y divisiones de evaluación rigurosas, permitiendo la estimación de la fiabilidad de la predicción mediante el acuerdo de métodos incluso en ausencia de una verdad de terreno experimental.

Klamt, T.2026-09-09