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770 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.

ExplainBind: Explainable Physicochemical Determinants of Protein-Ligand Binding via Non-Covalent Interactions

ExplainBind es un marco de IA novedoso y libre de estructura que predice la probabilidad de unión proteína-ligando, identifica residuos de unión específicos y descifra patrones de interacciones no covalentes para ofrecer perspectivas mecanísticas en el descubrimiento de fármacos, superando a los modelos de caja negra existentes en diversos objetivos y logrando identificar tanto inhibidores como activadores con mecanismos funcionales distintos.

Meng, Z., Bai, Z., Yuan, K., Cheah, J. H., Jiang, W., Skepner, A., Leahy, K. J., Ounis, I., Oldham, W. M., Meng, Z., Xu, H., Loscalzo, J.2026-05-19💻 bioinformatics

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

Este estudio presenta el primer análisis integrado genómico y transcriptómico de variedades locales de trigo duro tunecino, revelando que la adaptación a zonas áridas está impulsada principalmente por la reconfiguración de redes de estrés de regulación trans en lugar de por puntos calientes de selección, al tiempo que identifica mecanismos moleculares específicos y seis objetivos cromosómicos para la mejora genética futura.

Gdoura-Ben Amor, M., MATHLOUTHI, N. E. H., BELGUITH, I., DEROUICH, R.2026-05-19💻 bioinformatics

TransXplorer: An automated translational discovery platform for RNA-seq data

TransXplorer es una plataforma web disponible gratuitamente y sin necesidad de inicio de sesión que simplifica todo el flujo de trabajo analítico de RNA-seq, desde el procesamiento de datos crudos y la corrección automática de lotes hasta el enriquecimiento funcional, el análisis de redes y la integración en el descubrimiento clínico/farmacológico, en un único entorno unificado.

Verma, V. M., Oler, E., Syed, H., Han, S., Berjanskii, M., Mason, A. L., Wishart, D. S., Wong, G. K.-S.2026-05-19💻 bioinformatics

DistPCA: Tera-Scale Genomic PCA via Out-of-Core Distributed Parallelism

DistPCA es el primer marco distribuido y fuera de memoria en C++ que aprovecha el paralelismo multinivel basado en MPI para superar los cuellos de botella de memoria y E/S, permitiendo un Análisis de Componentes Principales altamente escalable y preciso para conjuntos de datos genómicos a escala de terabytes en sistemas de un solo nodo y múltiples nodos.

Mermigkis, G., Sofotasios, A., Kontopoulou, E.-M., Gallopoulos, E., Hadjidoukas, P.2026-05-19💻 bioinformatics

Multi-Scale Tri-Modal Histology Dataset Integrating Tumor Morphology, Immune Patterns, and Clinical Outcomes

Este artículo presenta Prostate-TriMod, un novedoso conjunto de datos histológicos tri-modales para el cáncer de próstata que integra morfología multiescala de alta resolución, mapas espaciales de células inmunitarias y resultados clínicos para facilitar la investigación avanzada con IA multimodal y el análisis pronóstico.

Jung, K. J., Qiu, J., Cho, S., McDonough, E., Chadwick, C., Ghose, S., West, R. B., Brooks, J. D., Ginty, F., Machiraju, R., Mallick, P.2026-05-19💻 bioinformatics

Systematic cross-study assessment of RNA-Seq experimental workflows for plasma cell-free transcriptome profiling

Este estudio evalúa sistemáticamente 21.666 muestras de cfRNA-Seq plasmático de múltiples estudios para demostrar que los factores técnicos, en particular la elección del protocolo y la contaminación con ADN genómico, dominan abrumadoramente la variación transcriptómica sobre los fenotipos biológicos, estableciendo así directrices basadas en evidencia para estandarizar los flujos de trabajo y mejorar la reproducibilidad del descubrimiento de biomarcadores.

Tuni, C., Asole, G., Monteagudo-Mesas, P., Rusu, E. C., Cabus, L., Gonzalez, L., Sanchez, L., Neto, B., Sanders, P., Weber, M., Lagarde, J.2026-05-18💻 bioinformatics

CatIF-RL: Activity-Oriented Enzyme Sequence Design by Steered Inverse Protein Folding

CatIF-RL es un marco novedoso que mejora la actividad catalítica de las enzimas guiando un modelo de plegamiento inverso de difusión de eliminación de ruido basado en grafos hacia valores de kcat predichos más altos mediante señales de preferencia orientadas a la actividad y optimización de políticas relativas a grupos, al tiempo que mantiene la fidelidad estructural y la compatibilidad de secuencia.

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💻 bioinformatics

BiomniBench: Process-level Evaluation of LLM Agents for Real-world Biomedical Research

El artículo presenta BiomniBench, un nuevo marco de evaluación a nivel de proceso que evalúa a los agentes de LLM en tareas de investigación biomédica del mundo real mediante rúbricas diseñadas por expertos para superar las limitaciones de los puntos de referencia basados únicamente en resultados y revelar fallos críticos en el razonamiento y la selección de métodos.

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., Wu, X., Li, T., Zhou, B., Wang, N., Ma, A., Cong, L., Hu, X., Jiang, Y., Dong, J (…)2026-05-18💻 bioinformatics

Elab2ARC: A Browser-Based Workspace for Converting Free-Text Protocols into rich FAIR digital objects

elab2ARC es un espacio de trabajo basado en el navegador y del lado del cliente que automatiza la conversión de registros de cuaderno de laboratorio electrónico eLabFTW en texto libre a Contextos de Investigación Anotados (ARC) compatibles con FAIR y con control de versiones, para facilitar el intercambio y la archivación sin interrumpir los flujos de trabajo diarios del laboratorio.

Zander, S., Zhou, X.-R., Kranz, A., Dumschott, K., Rocca-Serra, P., Weil, H. L., Tschoepke, M., Muehlhaus, T., Von Suchodoletz, D., Usadel, B.2026-05-18💻 bioinformatics